XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态环境
系统动力学和机器学习合并...
•从金融稳定政策的角度来看，成本效率与竞争性和稳定的银行环境之间的适当平衡是重要的考虑因素。•这些结果突出了评估银行盈利能力的可持续性的必要性。•过度依赖杠杆和批发资金与更高的特质和对系统性风险的贡献有关，从而降低了财务稳定性。•政策制定者和金融稳定机构应更加关注银行盈利能力的来源和可持续性，以及宏观审慎压力测试和全身风险分析的校准。•银行系统是在动态环境中交织在一起的几个内部和外部因素在战略规划过程中可能犯错误判断的最复杂的系统之一，Xu，T.，Hu，K。，＆Das，U.S.（2015）。银行盈利能力和财务稳定性。国际货币基金（IMF），工作文件号2019/005。
反复针对机器人对手的囚犯的困境
重复互动中的合作对于许多社会经济活动很重要。在本文中，我们将受试者置于最简单的动态环境中，该设置可以使合作行为合理化，同时消除了混杂因素，例如多重均衡，战略不确定性以及其他问题 - 我们让他们与他们扮演严峻策略的计算机上的比赛，并且受试者已知。我们发现，在所有超级游戏中，只有1-2％的受试者与理性选择预测完全一致，而在标准主题库中和更具代表性的在线主题库中，只有3-5％的人与理论至少有95％的时间持续一致。我们记录，尽管大多数受试者做出了主导的选择，导致桌子上留下的钱，但大量的少数人能够通过“终结”或最终的超级游戏来赚取超过理性选择预测的回报。
21 世纪的人工智能 1 引言
根据学习的特点，机器学习可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于标记的数据样本（a sample of labeled data）进行学习，寻找输入与输出之间的一般规律。例如通过建模进行数据分析，发现房价与各类房屋属性之间的关系。监督学习算法主要有两类，一类是回归算法，一类是分类算法[5]。无监督学习采用聚类算法，旨在从未被识别的数据样本中学习，寻找隐藏在数据中的潜在规则。例如通过大规模无监督学习从蛋白质序列中学习生物特性[6]。强化学习是在动态环境中的学习，学习者通过反复试验来最大化奖励信号，而算法则通过与环境的交互来学习最优策略[7]。
人工智能和机器学习驱动...
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在增强各个行业的自适应控制系统方面的变革性作用。自适应控制系统实时调整其参数以在动态环境中保持最佳性能，而 AI 和 ML 的集成可显着提高其有效性。AI 使这些系统能够学习、识别模式并做出自主决策，而 ML 算法允许自适应控制器从数据中进行概括，通过监督、强化和无监督学习等技术提高性能。自动驾驶汽车、工业过程控制和航空航天中的应用说明了 AI 和 ML 对自适应控制的影响。尽管面临计算需求、安全问题和监管障碍等挑战，但自适应控制的未来将受到 AI 和 ML 技术的进步的影响，推动各个领域的自动化、精度和可靠性创新。
会议议程
下午 2:00 – 3:00 供应链市场的交易：谁是赢家？如何获胜？ | 威尼斯宴会厅 2024 年，供应链市场的交易活动大幅增加，并购塑造了行业的未来。随着我们步入 2025 年，交易格局继续演变，提出了关于公司在这种动态环境中应采取的策略的关键问题。无论是购买、出售、合并、筹集资金还是探索其他方案，本小组都将全面概述在当今竞争激烈且瞬息万变的市场中取得成功所需的条件。 主持人：Benjamin Gordon – Cambridge Capital 执行合伙人 焦点 1（下午 2:00 – 2:30） • Drew Wilkerson – RXO, Inc. 首席执行官 焦点 2（下午 2:30 – 3:00） • Jack Kennedy – Platform Science 联合创始人兼首席执行官 • Rob Painter – Trimble 首席执行官
人形机器人的远程操作：一项调查 - arXiv
摘要 — 人形机器人的远程操作可以将人类的认知技能和领域专业知识与人形机器人的物理能力相结合。人形机器人的操作多功能性使其成为在远程环境中进行远程操作时广泛应用的理想平台。然而，人形机器人的复杂性给远程操作带来了挑战，特别是在通信有限的非结构化动态环境中。在过去的几十年里，这一领域取得了许多进展，但仍然缺乏全面的概述。本综述论文对人形机器人远程操作进行了广泛的概述，介绍了远程操作系统的总体架构并分析了不同的组件。我们还讨论了该主题的不同方面，包括技术和方法的进步，以及潜在的应用。该论文的网络版本可在 https://humanoid-teleoperation.github.io/ 找到。
基于LPV MPC和可及性分析的自动驾驶的安全运动计划者
本文为自动驾驶汽车的避免碰撞挑战提供了一种创新的优化解决方案。提出的方法包括一个在线运动计划者，旨在定义可行有效的途径，能够处理动态环境，同时隐含地确保拟议的演习中的安全性。考虑在运动计划者内部移动障碍的事实增加了问题的复杂性，而迫使它像其他人一样频繁地执行。为了降低这种计算复杂性，该方法以两个阶段的翻译进行了计数，将常用的非线性优化结构的两个阶段翻译成QP公式，可以很容易地解决。第一阶段是基于在车辆的动态约束中使用LPV矩阵。第二阶段包括基于设定的传播进行可及性分析，以获取可保证安全条件的允许输入和可触及状态的线性表达式。
