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公告项目和研讨会
技术进步，尤其是计算能力的持续增加以及高性能硬件的发展导致机器学习（ML）和增强学习（RL）的意义越来越大。人工智能（AI）的快速进步正在为各个领域的创新应用开放新的可能性 - 从机器人技术和自主控制到复杂过程的优化。该项目的目标是研究强化学习控制不稳定系统的潜力。将开发和训练一种无模型的RL算法，以有效地稳定系统。除了配置神经网络外，还将考虑各种RL算法和代理类型来确定最佳控制策略。将进行模拟和现实世界实验，以验证这些方法的实际适用性。该项目的一个关键方面是将基于RL的控制方法与经典控制理论的既定技术进行比较，例如线性二次调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）。最终评估将基于相关的关键绩效指标（KPI），包括通过模拟和实验进行机电一体化实验室中的真实测试设置进行评估，包括收敛速度，控制质量，稳定性和概括能力。
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细胞生物学[BI 203 / BI 281]秋季学期2023 < / div>
BI218实验室讲师：Kristen Bushell博士（knb@bu.edu）。 BI281实验室讲师：Emily Taylor博士（et8789@bu.edu）。 网站：http：//www.bu.edu/tech/services/teaching/lms/blackboard/学生必须有一个有效的BU I.D. 和kerberos访问密码（通过信息技术帮助中心获取[ithelp@bu.edu]，617-353-4357）。 请定期检查课程网站，作为更新，讲座的文本幻灯片，讨论作业，练习测验，中期考试成绩和临时信函等级。 您的最后课程成绩将发布在学生链接上。 该课程的目的是了解细胞和分子生物学的基本原理的理解。 该领域不仅是生命科学中最快速移动的领域之一，而且还因为它在生物技术和医学中的核心作用而对我们的一生产生重大影响。 因此，我们希望学生不仅可以学习控制细胞行为的基本机制，而且还可以理解当代研究在这一知识领域的实验性质，并开始欣赏理解细胞的进步方式。 本课程着重于提供基本的背景信息，并提供有关实验方法和最新进展的见解。 因此，重点是“什么”（即词汇）以及“为什么”和“如何”（即概念）（即概念）。> 教科书：单元格：分子方法，第九版牛津大学出版社，2022年。BI218实验室讲师：Kristen Bushell博士（knb@bu.edu）。BI281实验室讲师：Emily Taylor博士（et8789@bu.edu）。 网站：http：//www.bu.edu/tech/services/teaching/lms/blackboard/学生必须有一个有效的BU I.D. 和kerberos访问密码（通过信息技术帮助中心获取[ithelp@bu.edu]，617-353-4357）。 请定期检查课程网站，作为更新，讲座的文本幻灯片，讨论作业，练习测验，中期考试成绩和临时信函等级。 您的最后课程成绩将发布在学生链接上。 该课程的目的是了解细胞和分子生物学的基本原理的理解。 该领域不仅是生命科学中最快速移动的领域之一，而且还因为它在生物技术和医学中的核心作用而对我们的一生产生重大影响。 因此，我们希望学生不仅可以学习控制细胞行为的基本机制，而且还可以理解当代研究在这一知识领域的实验性质，并开始欣赏理解细胞的进步方式。 本课程着重于提供基本的背景信息，并提供有关实验方法和最新进展的见解。 因此，重点是“什么”（即词汇）以及“为什么”和“如何”（即概念）（即概念）。>BI281实验室讲师：Emily Taylor博士（et8789@bu.edu）。网站：http：//www.bu.edu/tech/services/teaching/lms/blackboard/学生必须有一个有效的BU I.D.和kerberos访问密码（通过信息技术帮助中心获取[ithelp@bu.edu]，617-353-4357）。请定期检查课程网站，作为更新，讲座的文本幻灯片，讨论作业，练习测验，中期考试成绩和临时信函等级。您的最后课程成绩将发布在学生链接上。该课程的目的是了解细胞和分子生物学的基本原理的理解。该领域不仅是生命科学中最快速移动的领域之一，而且还因为它在生物技术和医学中的核心作用而对我们的一生产生重大影响。因此，我们希望学生不仅可以学习控制细胞行为的基本机制，而且还可以理解当代研究在这一知识领域的实验性质，并开始欣赏理解细胞的进步方式。本课程着重于提供基本的背景信息，并提供有关实验方法和最新进展的见解。因此，重点是“什么”（即词汇）以及“为什么”和“如何”（即概念）（即概念）。教科书：单元格：分子方法，第九版牛津大学出版社，2022年。教科书的几种变体可在Bu Barnes and Noble Bookstore上找到。
ControlGYM：用于基准增强学习算法的大规模控制环境 /作者= Zhang，Xiangyuan;毛，魏乔； Mowlavi，Saviz； Benosman，Mouhacine；巴萨，驯服 /造物主义
摘要我们介绍了ControlGym，一个36个工业控制设置的库，以及十个有限的部分分支方程（PDE）基于控制问题。集成在OpenAI健身房/体育馆（健身房）框架内，ControlGym允许直接应用标准加固学习（RL）算法（例如稳定的生产）算法3。我们的控制环境与现实世界中控制应用程序的动机相辅相成，以连续，无限的动作和观察空间进行补充。PDE控制环境唯一允许用户扩展系统的状态维度，以在保留内在的dynamics的同时，以实现目标。此功能对于评估控制RL算法的尺度性至关重要。该项目为动态与控制的学习服务（L4DC）社区，旨在探讨关键问题：学习控制政策中RL算法的融合；基于学习的控制者的稳定性和易萧条问题； RL算法对高且有限维系统的可伸缩性。我们在https://github.com/xiangyuan-zhang/controlgym上开放控制gymem项目。
对DDPG，TD3，SAC和PPO
摘要。连续系统是可以通过连续和模拟变量刺激的物理系统。参数或变量在值范围内。出色的连续控制策略使系统能够在无需太多干预的情况下适当，平稳地采取行动，这在机器人技术，自动驾驶，行业等中很有用。DRL算法在连续系统控制中具有广泛的应用。本文将探讨四种DRL算法的性能，即深层确定性的策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），软演员 - 批判（SAC）和近端策略操作（PPO）（PPO）（PPO），使用来自Mujoco的四个环境中的环境中的环境中。进行了比较实验，并比较了收敛的最高奖励和所需的迭代数量。比较实验的结果表明，这些DRL算法可以在连续控制任务中学习相对适当的策略。特别是，发现TD3和SAC能够更有效地学习控制策略。需要进一步的研究来找到更好的方法来调整超参数。
基于深钢筋学习的细分驱动图像增强
摘要。大型模型的兴起，通常称为基础模型，导致了人工智能研究领域的巨大进步。我们的经验发现表明，在特定表面分割挑战方面，大型模型可能会挣扎或表现不佳，包括识别和在条形钢表面上的缺陷（s 3 d）以及磁性瓷砖表面上不完美的情况检测。将大型模型应用于缺陷分割，而不是对大型模型进行填充，我们建议使用几种经典滤器来增强输入图像，提出了segrive demage d riven d riven d riven-d riven d riven-d riven。在这种情况下，多层中的过滤器的权重通过增强学习控制。然后，我们在具有不同少量设置的两个S 3 D数据集上测试我们的方法。我们的方法与S 3 D（例如CPANET）的其他方法相比，完成了任务。我们认为，我们的工作不仅为下游任务打开了机会，例如分割大型模型的工业缺陷，而且可能在将来在各种领域中都有潜在的应用，包括医疗图像处理，远程感应图像分析，农业等。
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
caril：自主驾驶的模仿学习中的信心回归
摘要 - 基于端到端视力的模仿学习已直接从专家演示中学习控制命令来证明自主驾驶的有希望的结果。然而，传统方法依赖于基于回归的模型，这些模型提供了精确的控制，但缺乏一致性估计或基于分类的模型，这些模型提供了置信度得分，但由于分离而降低了精度。此限制使量化预测行动的可靠性并在必要时应用更正是一项挑战。在这项工作中，我们引入了双头神经网络体系结构，该架构既集成回归和分类负责人，以提高模仿学习中的决策可靠性。回归负责人预测了连续的驾驶动作，而分类头则估计了置信度，从而实现了一种调整机制，该校正机制可以调整低信心情景中的动作，从而增强了驾驶稳定性。我们在Carla模拟器内的闭环环境中评估了我们的方法，证明了其检测不确定的动作，估计信心并应用实时校正的能力。实验结果表明，我们的方法可降低车道偏差，并提高了传统精度高达50％，表现优于常规回归模型。这些发现突出了分类指导置信度估计的潜力，以增强基于视觉的模仿学习对自主驾驶的鲁棒性。源代码可在https：// github上找到。com/elahedlv/profester_aware_il。
通过有效的实验室演示教授圆柱壳的屈曲
结构稳定性是航空航天、土木工程和机械工程等多个工程专业课程的基础硕士课程。该学科的目标是开发在不同载荷作用下结构稳定性的分析方法，以用于结构元件的设计[1]。在航空航天工程的背景下，结构稳定性硕士课程介绍了常见航空航天结构元件（如梁、板和壳）的屈曲现象[2]。在正常授课中，学生将学习控制每个结构元件屈曲的方程的解析推导。这些数学表示总结和组织了有关现象的定量信息，例如变量之间的关键关系。然而，解析推导表现出高度的数学形式主义、抽象性和复杂性[3]。因此，授课往往侧重于数学程序，而不是它们所代表的物理现象。此外，这些方程式无法为从未经历过屈曲的学生提供完整的物理现象图景[4]。因此，学生往往难以将数学表达式与真实世界场景联系起来，也难以理解结构元件的屈曲行为[3]。为了克服这些限制，可以将屈曲试验演示作为常规教学的补充活动。事实上，实验室试验重现了物理现象[5]，因此为学生提供了一个环境，让他们直接体验结构的屈曲，并与不同于分析模型的表达式进行互动。因此，本研究的目的是提供一个原理证明
欧内斯特·奥兰多·劳伦斯奖
Matthew C. Beard 博士是美国国家可再生能源实验室 (NREL) 的高级研究员，也是科罗拉多大学博尔德分校可再生和可持续能源研究所 (RASEI) 的研究员。2002 年，Beard 博士在耶鲁大学获得物理化学博士学位，与 Charlie Schmuttenmaer 合作开发时间分辨的 THz 光谱，这是一种非接触式的电荷载流子传输特性探测器。2004 年，他以博士后研究员的身份加入 NREL，与 Arthur Nozik 合作开发提高太阳能转换中初始光能转换效率（主要步骤）的策略。他们研究了胶体半导体纳米晶体（或量子点 [QD]）中的多激子生成。 Beard 博士于 2005 年加入 NREL 担任研究科学家，研究 QD 阵列、QD 固体和 QD 太阳能电池，以提高有限的太阳能转换效率，这项工作得到了能源部科学办公室的支持。目前，Beard 博士担任能源混合有机无机半导体中心 (CHOISE) 主任，该中心是科学办公室资助的能源前沿研究中心。该中心汇集了 8 个机构（NREL 和 7 所学术大学）的 18 名高级研究人员。CHOISE 正在学习控制混合半导体中的有机/无机相互作用，以实现前所未有的光电特性。他的研究兴趣包括热载流子利用（减缓热载流子冷却和多激子生成）、纳米结构和混合（有机/无机）系统，用于太阳能转换、光化学能量转换，以及开发用于跟踪能量转换过程的超快瞬态光谱。
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。