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World File Search System受约束的
随时随地竞争性强化学习与策略先验
本文研究了任何时间竞争性马尔可夫决策过程（A-CMDP）的问题。现有在受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）上的现有作品旨在优化预期的奖励，同时将预期成本限制在随机动态上，但是特定情节中的成本仍然不令人满意。相比之下，A-CMDP的目标是优化预期的奖励，同时保证任何情节的每轮有限成本与之前的政策。我们提出了一种新算法，称为任何时间竞争力的增强学习（ACRL），可以保证任何时间的成本限制。遗憾的分析表明，该政策渐近与任何时间竞争性约束下可获得的最佳奖励匹配。有关碳智能计算的应用实验，可以验证ACRL的奖励性能和成本约束保证。
大脑与其 DNN 模型之间的算法等效程度
深度神经网络 (DNN) 已成为一种强大且日益普遍的人类认知建模工具，并且经常产生类似的行为。例如，凭借其受大脑启发的分层计算组织，DNN 似乎以与人类相同的方式对现实世界的图像进行分类。这是否意味着它们的分类算法也相似？我们将问题框定为三个嵌入程度，逐步限制算法相似性评估：(i) 行为/大脑反应的等价性（这是当前的做法）、(ii) 处理以产生这些结果的刺激特征的等价性（这更具约束性）以及 (iii) 处理这些共享特征的算法的等价性（最终目标）。为了改进 DNN 作为认知模型的功能，我们为每个程度开发了一个越来越受约束的基准，该基准指定了考虑等价性的认识论条件。
课程R18
真实对称矩阵L的对角化：6小时正交矩阵 - 对角线形式向对角矩阵的正交转换 - 通过正交转换将二次形式的二次形式还原为规范形式。一阶普通微分方程L：11小时莱布尼兹方程 - 伯努利方程 - 一阶和较高程度的方程 - clairauts形式 - 应用：正交轨迹。高阶线性微分方程L：恒定系数的第二和更高顺序的11小时线性方程 - Euler's and Legendre的线性方程 - 参数变化方法 - 一阶同时线性方程，具有恒定系数 - 应用 - 应用。几个变量的函数L：11小时总导数 - 泰勒的串联扩展 - 两个变量的功能的最大值和最小值 - 受约束的最大值和最小值：Lagrange的乘数方法具有单个约束 - 雅各布人。
2021 年战略计划
• 学习至关重要：UNK 是一个学术团体，承诺保护和培养一种严谨的学术探究、不受约束的思想交流和相互尊重的氛围——无论是在课堂内还是课堂外——这种氛围都以学术自由和学术责任的原则为基础。学术界设计并不断审查课程，以确保学生除了特定的学术和职业相关知识和技能外，还能发展广泛的知识能力和对不同文化和文明的认识。• 学习环境至关重要：UNK 致力于以学生为中心的学习环境：o 具有包容性，明确重视个人、文化、思想和表达的多样性。o 通过个性化的教学和指导关系，以学生的成功为中心。o 为该地区所有合格的学生提供广泛的优质教育机会，尤其是
直流微电网功率平衡的经济约束优化：多源电梯系统应用
本文考虑了一种离散时间调度方法，用于实现连续时间直流微电网系统的功率平衡。高阶动力学和电阻网络分别用于对集中式微电网系统的电力存储单元和直流总线进行建模。采用图上的 PH（Port-Hamiltonian）公式来明确描述微电网拓扑。这种建模方法使我们能够推导出一个离散时间模型，该模型可以保持物理系统的功率和能量平衡。接下来，使用所提出的控制模型制定了受约束的经济 MPC（模型预测控制），以有效管理微电网运行。网络建模方法和基于优化的控制的系统组合使我们能够生成适当的功率分布。最后，通过在不同场景下使用真实数值数据对特定直流微电网电梯系统进行仿真和比较结果，验证了所提出方法的优势。
系统级别的安全护罩：通过不确定的神经网络动态模型
摘要在许多对照和机器人应用程序中都考虑了神经网络（NN）作为黑框函数近似器。但是，在不确定性存在下验证整体系统安全的困难阻碍了NN模块在安全至关重要的系统中的部署。在本文中，我们利用NNS作为未知染色体系统轨迹跟踪的预测模型。我们在存在固有的不确定性和其他系统模块的不确定性的情况下考虑控制器设计。在这种情况下，我们制定了受约束的传播跟踪问题，并表明可以使用混合智能线性程序（MILP）对其进行求解。在机器人导航和通过模拟避免障碍物中，基于MILP的方法在经验上得到了证明。演示视频可在https://xiaolisean.github.io/publication/2023-11-01-L4DC2024获得。关键字：神经网络，系统级安全，不确定性，轨迹跟踪
机器人技术和智能机器的博士课程
描述：在不受约束的情况下与人相互作用的机器人中，人类的观察至关重要。这包括根据人类跟踪，行动识别，凝视跟踪，手跟踪的意图理解，并以截然不同的时间和空间尺度进行动作[1]。事件 - 摄像头提供了稀疏的感知，可降低适应不同闪电条件的计算成本和高动态范围，并适应观察到的现象的内在动力学。当前的最新模型不能完全利用事件 - 面膜特征及其优势，需要探索新的模型和方法[2,3]。这些模型需要利用时间分辨率和信息frome通风型相机，实时稳健工作并减少培训数据集，并能够迅速适应数据集中未很好地代表的各种受试者。
![arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日](/simg/f\fca1bbeb0ed7d6f65a09e00985dcf9fb2efb9efe.webp)
arxiv：2408.05139v1 [cond-mat.str-el] 2024年8月9日
在存在强施加的位移场的情况下，我们研究了菱形多层石墨烯（RNG）中的分数量子异常大厅（FQAH）效应。我们首先引入了RNG的相互作用模型，其中包括非相互作用的连续体模型和多体库仑相互作用。然后，我们讨论RNG中的整数量子异常大厅（IQAH）效应以及Hartree-Fock方法在理解其外观中的作用。接下来，我们使用受约束的Hartree-fock和精确的对角线化方法的组合探索RNG中的FQAH效应。我们通过FQAH间隙的大小来表征FQAH相的稳定性，并发现RNG通常具有稳定的FQAH相，尽管所需的位移场在不同的N值之间差异很大。我们的工作确立了iqah和fqah在RNG中的理论普遍性。
