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World File Search System协调策略
制造高功率激光器的协调策略
国家光子学计划的建议 高功率激光器对美国国防至关重要。使用高功率固态激光器的定向能武器具有超精确瞄准、低单次使用成本和几乎无限的弹匣容量。在某些情况下，激光武器是应对新威胁的唯一实用方法。与以前需要在基础科学和技术方面取得重大进步的激光应用不同，许多定向能应用所需的高功率激光技术现已准备就绪，这在很大程度上要归功于国防部 (DoD) 为研发 (R&D) 和商业进步提供的资金。高功率激光器的商业应用（包括切割、焊接和增材制造）正在迅速扩展，并将在美国制造业中发挥越来越重要的作用。此外，随着这些市场推动产量增长，这一制造基础对定向能应用也将至关重要。然而，外国竞争正在加剧——美国制造业正处于关键时刻。美国是制造高功率激光器的全球领导者，但美国工业基础正在失去其对发达国家和新兴国家的竞争优势。过去十年，美国对高功率激光项目的资助有所减少，而此时该技术正处于实际应用于作战的边缘。与此同时，国外竞争迅速扩大——尤其是中国和俄罗斯。大批量生产高功率激光器是推动技术改进和进一步降低工业应用成本的关键。这一产量为国防部的应用提供了可持续的基础。目前，产量正在转移到海外，技术转让助长了外国国防威胁并侵蚀了美国的工业基础。建议：部署协调战略，确保高功率激光器的强大工业基础。与其他国家不同，美国没有协调战略来确保高功率激光器的强大制造基础。国家光子学计划 (NPI) 高功率激光器 (HPL) 工作组与定向能专业协会 (DEPS) 合作，召集了领先的国防承包商、商业激光公司和学术界，以确定改善美国国防行动和重新夺回我国制造业优势的建议。 HPL 工作组成员建议成立定向能计划办公室，制定和实施一项至少包含两个基本要素的国家战略：
基于迁移深度强化学习的大规模 V2G 可再生能源持续充电协调
摘要 —随着电动汽车 (EV) 的日益普及和电动汽车电子设备技术的进步，车辆到电网 (V2G) 技术和大规模调度算法得到了发展，以实现高水平的可再生能源和电网稳定性。本文提出了一种深度强化学习 (DRL) 方法，用于聚合 V2G 模式下的大规模电动汽车与可再生能源 (RES) 的连续充电/放电协调策略。DRL 协调策略可以在 EVA 和单个电动汽车的充电状态 (SOC) 约束下有效优化电动汽车聚合器 (EVA) 的实时充电/放电功率。与不受控制的充电相比，负载方差降低了 97.37%，充电成本降低了 76.56%。DRL 协调策略进一步展示了对具有 RES 和大规模 EVA 的微电网以及复杂的每周调度的出色迁移学习能力。 DRL 协调策略在实际运行条件下为大规模 V2G 展现出灵活、适应性强、可扩展的性能。
开发和评估具有可再生能源的智能家居负载协调的在线房屋能源管理策略
在本文中，为在智能家庭中优化电动需求而开发了实时实施的负载协调策略。该策略最大程度地减少了对房主的电力成本，同时限制了与延期额外电力负载相关的中断。多目标非线性混合整数编程被配制为一个顺序模型预测控制，然后使用遗传算法解决。通过部署高级协调策略获得的负载转移益处与用于各种家庭特征（例如位置，大小和设备）的基线控制器进行了比较。模拟研究表明，与基线策略相比，智能家居能源管理策略的部署降低了5％。这是通过推迟大约50％的纤性载荷来实现的，这是由于使用固定能量存储而可能导致的。
BI-KVIL：基于关键点的双人操纵任务的视觉模仿
摘要 - 由于计算机视觉的最新进展，视觉模仿学习在学习一小部分视觉观察中学习的单人操纵任务方面取得了令人印象深刻的进步。然而，从双人视觉演示中学习双人协调策略和复杂的对象关系，并将其推广到新颖的混乱场景中的分类对象仍然是尚未解决的挑战。在本文中，我们将以前的有关基于关键的视觉模仿学习（K-VIL）[1]的工作扩展到了双人操作任务。拟议的BI-KVIL共同提取对象和手，双人协调策略以及子符号任务代表的所谓混合主奴隶关系（HMSR）。我们的双人任务表示形式是以对象为中心的，无独立的和视点为主的，因此可以很好地归因于新颖场景中的分类对象。我们在各种现实世界中评估了我们的方法，展示了其从少数人类演示视频中学习细粒度的双人操作任务的能力。视频和源代码可从https://sites.google.com/view/bi-kvil获得。
咨询指南：使用自然储层在南澳大利亚的存储
我们的绿铁和钢制野心需要长期的协调策略。它从Whyalla Steelworks的完整转换开始，从安装低发射电弧炉开始。南澳大利亚州政府的承诺为5000万美元和来自英联邦的6320万美元的额外承诺，将使直接CO 2排放量减少多达90％。转型将使钢铁生产能力从每年一百万吨（MTPA）增加到1.5 MPTA并保护3,000个工作岗位。
农业机器人技术中的群体智能
Kilter AX-1的杂草管理的关键部分是其自主浏览农作物场的能力。要在大型农田中有效治疗杂草，必须同时部署多个机器人的路径可能相交。这项研究旨在调查和开发一种在农业领域的杂草管理的合作多机器人系统。该研究将探讨群体技术原则，例如协调策略，沟通协议和任务分配算法，以实现在同一领域运行的多个机器人之间的协作。
Stackelberg 异构机器人协作战略指导
摘要 — 在本研究中，我们探索了博弈论（尤其是 Stackelberg 博弈论）的应用，以解决具有单向通信的异构机器人的有效协调策略生成问题。为此，我们专注于多对象重新排列任务，开发了一个理论和算法框架，通过计算反馈 Stackelberg 均衡，为两个机器人手臂（领导者和跟随者）提供战略指导，其中领导者拥有跟随者决策过程的模型。凭借对模型不确定性的内置容忍度，我们的规划算法生成的战略指导不仅提高了解决重新排列任务的整体效率，而且对协作中常见的陷阱（例如抖动）也具有很强的鲁棒性。
农村补给 - 2024年1月更新
区域电动汽车网络伙伴关系项目，现已称为农村充值，是Gray，Bruce，Dufferin，Wellington，Huron和Perth县之间的合作，以扩大我们地区公共EV充电基础设施的可用性。该项目的目的是通过协调策略来填补现有基础架构的空白，而不是随着时间的推移将充电器一个添加的零碎方法。指导委员会由所有参与县的员工组成，共同采购了顾问：通过RFP流程，社区能源伙伴（CEA）。在CEA的支持下，指导委员会通过RFP流程采购了第三方实施合作伙伴公司，以拥有和运营网络并完成相关资金应用程序以支持安装（IVY网络）。
2024 年研究生研讨会计划
Aceves Rodríguez, Constanza . 语言学。Ombeayiüts 中的协调策略 Amoah, Emefa . 心理学。反肥胖、反黑人和性别歧视态度的交汇点 Chee Princeton . 心理学。为人父母时的敬畏和自豪：养育子女对幸福感的独特情感回报 Everson, Rebecca . 语言学。Tjhauba 的 Shekgalagadi：奥卡万戈的文化、生存和语言 Garg, Tanya . 心理学。威胁如何影响选择历史：注意力偏差的眼动追踪研究 Mohan, Oviya . 脑与认知科学。人类习俗的实验性出现 Pate, Neeley . 计算机科学。教育程度对信念僵化和社会网络构建的影响 Patni, Suhasini . 语言学。 / ɦ / 口语印地语和印度英语中的删除 Sawler，Sarah。政治学。谁受益？对值得帮助的穷人的评价中性别差异的实验证据
DELC 部落早期学习计划和基金
2021 年，立法机构通过了 HB 2055，该法案建立了部落早期学习中心 (TELH)，以协调部落社区的早期学习服务。该法案要求 DELC 创建一个由每个部落代表组成的部落咨询委员会 (TAC)，就 TELH 的设计和实施向早期学习委员会提供建议。中心模式的性质要求 DELC 与第三方（例如非营利实体或独立组织）签订合同，从而消除部落与 DELC 之间的政府间关系，这是 ORS 182.162 至 182.168 和行政命令 96-30 所要求的。由于这种结构性限制，无法在不侵犯部落主权的情况下运营部落中心。为了尊重部落主权并维持政府间关系，TAC 建议采取协调策略，直接为部落提供早期学习服务的资金，而不是按照 HB 2055 的要求建立部落中心。