来源:使用NT和STATSSA数据进行PEP计算。注意:“核心支出”是主要预算,不利于支出,将资本转移到州拥有的公司,技能征税支出和与Metros的燃油率分享。
摘要:在帮助 250 多名美国太空部队卫士和操作员在地球同步轨道 (GEO) 上试验和训练各种战术、技术和程序后,Tetra-1 卫星完成了其使命并过渡到剩余的运营。加利福尼亚州埃尔塞贡多——自 2022 年 11 月 1 日发射 Tetra-1 卫星以来,美国太空部队
1波罗的海人工智能和神经技术中心,伊曼纽尔·康德·波罗的海联邦大学,236041 Kaliningrad,俄罗斯; hramovamv@info.sgu.ru(M.V.K.); plo@sstu.ru(A.K.K。); v.maksimenko@innopolis.ru(v.a.m.); n.frolov@innopolis.ru(n.s.f.); v.grubov@innopolis.ru(v.v.g。); s.kurkin@innopolis.ru(S.A.K.); Alexander.pisarchik@ctb.upm.es(A.N.P。); nnshusharina@gmail.com(N.N.S.)2萨拉托夫州立大学计算机科学和信息技术学院,俄罗斯萨拉托夫410012 3神经科学和认知技术实验室,Innopolis大学,420500俄罗斯喀山4 Centro detecnologíaBiomédica俄罗斯的卡林宁格勒; alafedorov@kantiana.ru 6理论科学学系,圣彼得堡州立大学,199034年,俄罗斯圣彼得堡 *通信:a.hramov@innopolis.ru2萨拉托夫州立大学计算机科学和信息技术学院,俄罗斯萨拉托夫410012 3神经科学和认知技术实验室,Innopolis大学,420500俄罗斯喀山4 Centro detecnologíaBiomédica俄罗斯的卡林宁格勒; alafedorov@kantiana.ru 6理论科学学系,圣彼得堡州立大学,199034年,俄罗斯圣彼得堡 *通信:a.hramov@innopolis.ru
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题,以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架,该框架集成了(i)高级任务分配,其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务,以及(ii)在履行分配的任务时,机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性,我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励,从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法,表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后,我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。
机器人导航在运输,制造和开发部门中具有重要意义。路径规划的优先级对于在多个机器人共存的环境中的有效导航至关重要。在逻辑库的领域中,其特征是重复的任务需要减轻人类错误,本研究集中于实现可行且最佳的路径计划,用于在两层建筑中运输书籍的多个代理商。基于Q学习的拟议算法结合了转移和课程学习,使代理人之间的合作和分散行为能够。通过软件内部方法进行的数值实验验证了该方法的效果。结果表明,与单个代理相比,任务完成步骤的成功率为94%,伴随着任务完成步骤的73.36%。本研究旨在展示该算法在增强多代理物流设置(尤其是在智能库环境中)的导航和任务效率方面的功能。
Last Planner System® (LPS®) 的承诺级“意愿”规划步骤是确定执行者同意的承诺任务完成情况。每周工作计划 (WWP) 用于确定规划工作是否成功,并确定哪些因素限制了绩效。它比前瞻更详细,是衡量 PPC(计划完成百分比)的基础。
生成式人工智能的兴起是当今世界数字技术快速发展的主要因素。借助这项创新,我们能够创造出极具创造性和实用性的材料,并管理多个行业中新的任务完成工具和方法。专家们一致认为,未来几年人工智能对经济的影响将会增加。这些预期是由对这些技术的巨大需求支撑的,这最终导致了人工智能领域前所未有的变革。
• 撰写研究报告以确定互操作性问题的存在或性质。• 它们是在 JASC 或 O-6 委员会的指导下完成的,以响应来自现场的查询或通过内部任务完成。• 研究包括要求为未来的出版物撰写提案或审查和评论联合和服务出版物。• 有时,由于互操作性差距有限或没有互操作性差距或其他情况,研究报告未获准用于 MTTP 出版物制作。• 发送电子邮件至:ALSSAinfo@army.mil 提出建议。