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新加坡，2025 年 1 月 23 日 南洋理工大学新加坡 TARIPH 中心牵头开展多机构研究项目，获得首个国家肺部健康研究资助
新加坡，2025 年 1 月 23 日 新加坡南洋理工大学 TARIPH 中心获首个国家肺部健康研究资助，牵头开展多机构研究项目 肺部健康学术呼吸计划 (TARIPH) 中心是由新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 李光前医学院 (LKCMedicine) 牵头的国家级研究平台，该中心在获得新加坡首个国家呼吸健康研究资助后，将牵头开展一项多机构研究项目。在由新加坡国家研究基金会 (NRF) 资助、由新加坡卫生部 (MOH) 通过国家医学研究委员会办公室 MOH Holdings Pte Ltd 管理的 1000 万美元开放基金-大型合作资助 (OF-LCG) 下，TARIPH 中心将与合作伙伴开展以患者为中心的呼吸健康转化研究。 NTU 主导的研究项目汇集了来自九个组织的研究人员，包括所有公共医疗保健集群、医学院和公共机构，以及行业和国际合作伙伴，开展以亚洲为中心的肺部健康研究，涉及五个不同的综合主题。该团队将专注于亚洲特有的因素，以更清楚地了解肺部疾病患者的健康、环境、社会和文化需求，从而为患有慢性肺部疾病的亚洲患者提供个性化和精准的治疗。这将确保制定有效的国家和
在合作多机构强化学习中分散执行的集中式培训简介
4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
智能社区能源管理的多机构增强学习
摘要：本文研究了智能社区中需求端能量管理系统（EMS）的当地策略驱动的多代理深层确定性政策梯度（LSD-MADDPG）方法。LSD-MADDPG通过限制集中式培训期间的数据共享来修改常规MADDPG框架以仅离散的战略信息。在执行过程中，它仅依靠本地信息，消除了培训后数据交换。这种方法解决了EMS解决方案通常面临的关键挑战，这些解决方案为动态，不断增加的社区（例如沟通延迟，单点失败，可伸缩性和非机构环境）提供了。通过利用和共享代理商之间的战略信息，LSD-MADDPG优化了决策 - 同时提高培训效率并保护数据隐私，这是社区EMS的关键问题。拟议的LSD-MADDPG已被证明能够通过协调多个建筑物的室内温度控制和电动汽车充电时间表来降低能源成本并使社区需求曲线变平。比较案例研究表明，LSD-MADDPG通过确保各个建筑物的能源管理行动和社区范围的目标之间的公平对齐，在合作和竞争环境中都表现出色，从而突出了其提高未来智能社区能源管理的潜力。
一项多机构研究，用于研究小鼠全脑电子闪光后的保留效果：功能，电生理和神经源性终点的可重复性和时间演变
背景和目的：已证明超高剂量率放疗（FLASH）可减轻与常规剂量速率放疗（CORS）相关的正常组织毒性，而不会在临时性模型中损害肿瘤。包括Flash在内的临床前辐射研究中的一个巨大挑战正在验证多个机构的物理剂量法和生物学效应。材料和方法：我们先前使用标准化的幻影和剂量计在单独的机构在单独的机构中证明了两种不同的电子闪存设备的剂量学重复性。在这项研究中，在这两个机构中给出了无肿瘤的成年雌性小鼠的整个脑闪光灯和CORN辐照，并评估了多个神经生物学终点的可重复性和时间演化。结果：在机构之间，在机构之间复制了新型对象识别（射线后4个月）和电生理长期增强（LTP，5个月）的行为表现的闪光释放。在海马神经发生（SOX2，Doublecortin），神经炎症（小胶质细胞激活）和电生理学（LTP）的闪光和CONS之间的差异未在早期（48 h至2周）观察到，但是不成熟的神经元的恢复较大。结论：总而言之，我们证明了具有经过验证的剂量法的两个不同机构的两个不同机构之间对大脑的可再现闪光释放影响。闪光节省效果对评估的端点的效果在稍后但最早的时间点表现出来。
24-fielbaum-tra.pdf-自主多机器人实验室
乘车公司在全球众多城市中都加剧了拥堵，因为许多用户被更可持续的模式吸引了。为了扭转这一趋势，至关重要的是要利用在线连接用户和车辆的技术并使用它来加强公共交通，这可以通过将按需汇总服务与现有固定线服务集成在一起来实现。我们提出了一个高效且实用的整合思想：即，将固定的公交线与较小的车队相辅相成，这些车队遵循柔性（按需）与固定路线并排的路线，以便使用固定线路的部分需求可以乘坐灵活的服务。使用该计划，需要一个较小的公交车队，部分补偿了弹性车辆所产生的运营商成本的增加。这种集成策略主要偏爱两种类型的用户：那些在低需求时期，较低的等待时间以及远离公交车站的用户，因为按需车辆可以减少其访问时间。我们在人类驱动和自动化的车辆的情况下，在来自圣地亚哥，智利和德国柏林的现实情况下开发了模拟。结果表明，当车辆自动化时：（i）少数按需车辆可以将平均步行时间从大约12分钟减少到2分钟，同时降低运营商的成本，从而导致帕累托的改善，（ii）大量的按需车辆可以降低总成本13％–39％，尽管成本降低了成本，但运营商的成本降低。通常，这种混合的固定/按需系统仅优于按需骑行的使用。如果车辆未自动化，则在所有分析的情况下，总成本降低了10％以上，但并非总是可以改善帕累托。的结果在柏林更有希望，因为大型公共汽车在圣地亚哥更便宜，并且越来越拥挤，因此部分用较小的车辆替换它们更为昂贵。
自主驾驶的多机构增强学习
摘要 - 强化学习（RL）是顺序决策的有效工具，并且已经在许多具有挑战性的现实世界任务中实现了人类能力。作为多代理系统域中RL的扩展，多代理RL（MARL）不仅需要学习控制策略，而且还需要考虑与环境中与所有其他代理的相互作用，以及不同的系统组件之间的相互影响以及计算资源的分布。这增加了算法设计的复杂性，并对计算资源提出了更高的要求。同时，模拟器对于获取现实数据至关重要，这是RL的基本原理。在本文中，我们首先提出了一系列模拟器指标，并总结了现有基准的功能。第二，为了简化理解，我们回想起基础知识，然后综合了最近对MAL相关的自动驾驶和智能运输系统的高级研究。具体来说，我们检查了他们的环境建模，状态表示，感知单位和算法设计。最终讨论了公开挑战，前景和机遇。我们希望本文能够帮助研究人员整合MARL技术，并触发更有洞察力的想法，以实现智能和自主驾驶。
有效载荷意识到的轨迹优化针对非独立移动多机器人操纵，并带有提示避免
摘要 - 合作移动操作是机器人技术中越来越重要的主题：就像人类需要在许多任务上进行协作一样，机器人需要能够一起工作，例如，在非结构化环境中运输重型或笨拙的物体。但是，移动多机器人系统提出了独特的挑战，例如运动计划的更大配置空间，稳定性问题，尤其是对于轮式移动机器人，非全面约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于用于轮式移动操作的直接转录公式的多机器人双级优化系统。我们的配方使用静态力，计算出较低级别的稳定性目标，以告知较高级别的车轮轨迹计划。这允许有效的计划，同时确保安全执行并改善实际机器人的开环绩效。我们证明了我们的模型能够解决具有挑战性的运动规划任务，并评估其在ClearPath Husky Mobile平台上改进的现实世界的能力。最后，我们将系统与先前呈现的混合真实接口集成在一起。索引术语 - 多种移动机器人或代理商的多数机器人系统，合作机器人，机器人技术和施工中的自动化的路径规划，车轮机器人
多机构合作与伙伴关系
新一轮 URA 研究政策论坛于 2024 年 5 月 15 日开幕，主题为“多机构合作与伙伴关系”论坛。虚拟主办的会议旨在实现以下目的：1) 评估多机构合作与伙伴关系的价值和重要性；2) 更好地了解创建和支持多机构合作与伙伴关系的过程；3) 阐明成功实现多机构合作与伙伴关系的挑战和障碍。来自 42 所 URA 国内和国际成员大学和政府机构的 53 多名代表出席了会议。在上午的会议中，受邀发言者承认了国家研究界面临的挑战，并分享了建立多机构伙伴关系的经验、教训和成功案例。下午的会议由小组讨论主持，重点关注政府机构和大学的观点。URA 工作人员向听众介绍了我们促进多机构提案的试点服务，并总结了论坛前的调查结果。与会者还了解了联邦资助趋势和工具，以驾驭多机构研究格局。所有演讲和讨论之后都有一个问答环节。
基于AI的多机器人火灾抑制系统
“基于AI的多机器人灭火系统”项目旨在通过将人工智能（AI）等先进技术组合成组成一个高度智能机器人的团队来改变消防。为了提高其功能，这些机器人配备了先进的人工智能和特殊传感器。主要目标是通过允许这些机器人协作，快速应对火灾并处理危险的任务，从而提高消防操作的有效性和安全性，从而减少了人类消防员的需求。该项目包括广泛的测试，以确保这些智能机器人可以有效应对各种消防挑战。他们配备了专门的工具和传感器，使他们能够了解火的动态。机器人经过培训，可以使用巧妙的计算机程序进行快速决策，从而使其能够有效地对各种消防场景做出响应。