XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成本函数
文章基于优化的*算法
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。
基于型号的燃料电池混合动力汽车的能源管理策略
摘要：中国汽车所有权的持续高速增长导致汽车排气排放对环境的压力增加，因此政府政策受到了新的能源汽车的青睐。在新的能源车中，燃料电池混合动力汽车（FCHEV）由于其高效率，平稳的功率输出和较短的燃料补充时间而被认为具有很大的潜力。混合动力系统是FCHEV的重要部分之一。这种系统由锂离子电池和燃料电池组成。这项研究结合了新能源车辆的车速和电力需求，以建立燃料电池车辆模型，纵向动力学模型，驱动电动机模型和燃料电池/锂离子电池模型。提出了一种模型预测控制方法，以设计FCHEV的能量控制策略。鉴于燃料电池有效性，经济性和锂电池SOC维护的三个方面，确定了能量控制的优化目标，并创建了多目标优化燃料电池混合动力机制的成本函数。在滚动时域优化的规则基础上，设计了实时的FCHEV能量控制策略。通过MATLAB模拟在合并的操作条件下，提出的能源管理策略的功效已得到验证。它可以确保锂离子电池具有足够的功率储备，并使燃料电池能够以更高的效率稳定运行，从而降低了耐久性损失并节省了更多的氢气。
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
具有三个粒子的 Lipkin-Meshkov-Glick 模型的量子计算机上的方差最小化
摘要。量子计算为模拟多体核系统开辟了新的可能性。随着多体系统中粒子数量的增加，相关汉密尔顿量的空间大小呈指数增长。在使用传统计算方法对大型系统进行计算时，这带来了挑战。通过使用量子计算机，人们可能能够克服这一困难，这要归功于量子计算机的希尔伯特空间随着量子比特数的增加而呈指数增长。我们的目标是开发能够重现和预测核结构（如能级方案和能级密度）的量子计算算法。作为汉密尔顿量的示例，我们使用 Lipkin-Meshkov-Glick 模型。我们对汉密尔顿量进行了有效的编码，并将其应用到多量子比特系统上，并开发了一种算法，允许使用变分算法确定原子核的全激发光谱，该算法能够在当今量子比特数有限的量子计算机上实现。我们的算法使用哈密顿量的方差 DH 2 E −⟨ H ⟩ 2 作为广泛使用的变分量子特征值求解器 (VQE) 的成本函数。在这项工作中，我们提出了一种基于方差的方法，使用量子计算机和简化量子比特编码方法查找小核系统的激发态光谱。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
增强智能通信安全：在对称密钥密码
摘要：在智能通信系统的领域中，其中5G/6G网络和物联网应用程序的无处不在需要强大的数据机密性，块和流密封机制的加密完整性起着关键作用。本文通过创新的替代盒（S-boxes）的创新方法着重于这些系统中加密强度的增强，这些方法在实现替换 - perm pormotnet网络中的混淆和扩散属性中是不可或缺的。这些特性对于挫败统计，差异，线性和其他形式的加密分析至关重要，并且在伪数的生成和加密哈希算法中同样至关重要。本文解决了具有所需加密属性的迅速产生随机S盒的挑战，考虑到现有生成算法的复杂性，这项任务尤其是艰巨的。我们深入研究攀岩算法，探索各种成本功能及其对以104的目标非线性生成S盒的计算复杂性的影响。我们的贡献在于提出一种新的成本函数，该功能显着降低了产生的复杂性，使迭代数量达到了50,000以下，以实现所需的S-Box。在智能通信环境的背景下，这种进步尤其重要，在智能通信环境中，安全性和性能之间的平衡至关重要。
VLMPC：机器人操纵的视觉语言模型预测控制
摘要 - 尽管模型预测控制（MPC）可以有效地预测系统的未来状态，因此广泛用于机器人操纵任务中，但它没有环境知觉的能力，导致在某些复杂情况下失败。为了解决这个问题，我们介绍了视觉语言模型预测性控制（VLMPC），这是一种机器人操纵框架，它利用了视觉语言模型（VLM）的强大感知能力，并将其与MPC集成。具体来说，我们提出了一个有条件的动作采样模块，该模块作为输入目标图像或语言指令，并利用VLM来采样一组候选动作序列。然后，轻质动作条件的视频预测模型旨在生成以候选动作序列为条件的一组未来框架。vlmpc通过层次成本函数在VLM的帮助下产生最佳动作序列，该函数在当前观察和目标图像之间均表达了像素级和知识级的一致性。我们证明，VLMPC在公共基准测试中的最新方法优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在机器人操纵的各种现实世界任务中展示了出色的表现。代码可从https://github.com/ppjmchen/vlmpc获得。
优化对称密码中的非线性取代
摘要本研究探讨了遗传算法在生成高度非线性取代盒（S-boxE）中用于对称密钥密码学中的应用。我们提出了一种新颖的实现，将遗传算法与沃尔什 - 哈达玛德频谱（WHS）成本函数相结合，以产生8x8 s盒，非线性为104。我们的方法通过最著名的方法实现了绩效均衡，平均需要49,399次迭代，成功率为100％。这项研究表明，该领域中早期的遗传算法实现的显着改善，从数量级降低了迭代计数。通过通过不同的算法方法实现等效性能，我们的工作扩展了可用于密码学家的工具包，并突出了加密原始生成中遗传方法的潜力。遗传算法的适应性和并行化潜力提出了有望在S-box生成中进行研究的有希望的途径，有可能导致更强大，有效和创新的加密系统。我们的发现有助于对称密钥密码学的持续发展，从而提供了优化安全通信系统关键组件的新观点。关键字1 S-box生成，遗传算法，非线性取代，Walsh-Hadamard Spectrum，加密原语，启发式优化，加密强度1.简介
文章：Manimuthu, A.、Venkatesh, VG、Shi, Y. 等人（另外 2 位作者）（2021 年）使用联合人工智能和智能合约设计和开发汽车装配模型。国际生产研究杂志，60 (1)。第 111-135 页。ISSN 0020-7543
摘要 借助智能传感器和嵌入式驱动器，当今的汽车行业在机器学习、人工智能和物联网等新兴技术方面取得了巨大飞跃，并开始构建数据驱动的决策策略，以在全球智能制造中竞争。本文提出了一种新颖的设计框架，该框架使用联邦学习-人工智能（FAI）进行决策，并使用智能合约（SC）策略进行完全自动化的智能汽车制造业的流程执行和控制。所提出的设计引入了一个称为信任阈值限制（TTL）的新元素，它有助于缓和嵌入式设备、工具、能源和成本函数的过度使用，从而限制制造过程中的浪费。本研究重点介绍了人工智能在具有智能合约的去中心化区块链中的用例、公司的交易政策及其在社会经济危机期间有效处理市场风险评估的优势。由实时案例支持的开发模型结合了成本函数、交货时间和能源评估。结果突出了 FAI 在基于智能合约的汽车装配模型 (AAM) 决策准确性方面的应用，从而定性地限制了采购、装配和制造中成本、能源和其他控制功能的阈值水平。定制和与云集成的图形用户界面是该模型的一些挑战。
POCO：来自异质机器人学习的政策组成
摘要 - 从异质数据中培训一般的机器人策略，用于不同任务是一个重大挑战。现有的机器人数据集以不同的方式（例如颜色，深度，触觉和本体感受信息）而有所不同，并在不同领域（例如模拟，真实的机器人和人类视频）中收集。当前方法通常从一个域收集和汇集所有数据，以训练单个策略以处理任务和域中的异质性，这非常昂贵且困难。在这项工作中，我们提出了一种灵活的方法，即称为政策组成，以通过构成用扩散模型代表的不同数据分布来结合学习场景级别和任务级的广义操纵技巧的信息，以学习场景级别和任务级别的广义操纵技能。我们的方法可以使用任务级组成进行多任务操作，并与分析成本函数组成，以在推理时间调整策略行为。我们将我们的方法培训有关模拟，人类和真实机器人数据，并在工具使用任务中进行评估。组成的策略在不同的场景和任务中实现了鲁棒和灵巧的性能，并且超过了单个数据源的基准，并在模拟和现实世界实验中汇总非常异构数据的简单基线。