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本文旨在介绍两种容错架构，用于需要操作可靠性和可用性的机电系统控制。其中一种架构的处理单元是 PIC 16F84A ，另一种架构的处理单元是 Basic Step 2K 。这两种架构都由三个相同的模块组成，它们通过编程实现的协议进行通信。它们能够以对应用程序透明的方式检测模块中的故障。换句话说，不会干扰或中断控制任务。在这两种架构中，如果模块出现故障，可以将其留待维护，然后重新集成到系统中，而不会导致受控机电系统闲置。文章中详细介绍了两种架构之间的差异和相似之处、硬件和软件项目的特点以及对其性能的考虑。关键词可用性、嵌入式、容错、微控制器、可靠性。Musme 2005，国际多体系统和机电一体化研讨会。Uberlandia（巴西）2005 年 3 月 6-9 日论文编号 ____- MUSME05。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
使用分布式错误信号
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens（NAC）中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明，NAC多巴胺编码时间差异（TD）错误来学习价值预测。但是，多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的，该浓度不支持明确的信用分配（如背波使用）。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的，非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法（一种人工D opamine）来计算证明，同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画，深度控制套件和经典控制任务上的算法，并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
漏洞检测的大型语言模型逆增强学习而无需加强学习
逆增强学习（IRL）是一组模仿学习的技术，旨在学习合理的专家演示的奖励功能。不幸的是，传统的IRL方法患有计算弱点：他们需要反复解决艰苦的执行学习（RL）问题作为子例程。从降低的角度来看，这是反直觉的：我们减少了模仿学习的更简单问题，以反复解决RL的更困难问题。另一个工作线索证明，访问强大政策花费时间的状态分布的侧面信息可以大大减少解决RL问题的样本和计算复杂性。在这项工作中，我们首次证明了更明智的模仿学习减少，我们利用了前面的状态分布来减轻RL子例程的全球勘探部分，从而提供了指数的速度。实际上，我们发现我们能够在连续的控制任务上显着加快先前的艺术。
Anurag Koul
●带有可变步骤频率的TD3：学习控制任务的步骤频率。●具有离散状态空间的基于模型的强化学习。●了解基于模型的离线强化学习的不确定性估计和安全政策改进●研究现实世界中的Cassie机器人的离线增强学习学习●抽象空间中的计划：通过计划模型从计划模型中学习策略，从期权模型中学习策略●适应性PID控制器：研究对控制策略的ADAPTIVE PID PID属性学习。●学习有限的空间门控复发神经网络。●策略梯度带有奖励分解：利用有方面奖励的策略梯度的变化。●深入增强学习算法的性能比较：DQN，DDQN，决斗体系结构和A3C对Atari进行了测试。●使用共形预测降低深神经网中的歧义：在深神经网络中，结构性预测的输出量最小化导致不确定性较小。●自主驾驶的直接感知：通过捕获观察值的时间特征来增强现有方法。
用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
计算机代码理解与额顶网络中的形式逻辑推理共享神经资源
摘要 尽管编程对现代社会至关重要，但代码理解的认知和神经基础在很大程度上仍是未知的。编程语言可能会“回收”最初为自然语言开发的神经认知机制。或者，代码理解可能依赖于与其他文化发明的符号系统（如形式逻辑和代数等符号数学）共享的额顶叶网络。专业程序员（平均 11 年编程经验）在接受 fMRI 时执行代码理解和记忆控制任务。同样的参与者还执行了形式逻辑、符号数学、执行控制和语言定位器任务。左侧额顶叶网络被招募用于代码理解。该网络内的活动模式区分了“for”循环和“if”条件代码函数。就底层神经基础而言，代码理解与形式逻辑和数学重叠程度较小。与执行过程和语言的重叠程度较低，但语言和代码的侧向性在个体之间共变。包括代码在内的文化符号系统依赖于独特的额顶叶皮层网络。
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。
增强反馈和运动学习适应对人机交互因素的影响
人们对身体-机器界面的兴趣日益浓厚，因此有必要了解如何训练用户使用非传统输入。在本研究中，开发了一个由受试者激活的表面肌电图控制任务测试，作为试验台，以观察自动训练方法对绩效、工作量和信任发展的影响。48 名受试者学习使用基于表面肌电图的命令系统执行 Fitts 定律式光标到目标任务，其中包括 120 次训练试验和 40 次评估试验。受试者被分为四组：对照组、并发反馈组、终端反馈组和自适应阈值组。对照组使用光标位置的视觉反馈通过重复进行训练和学习。并发反馈组在命令输入期间收到额外的并发虚拟反馈，终端反馈组在命令输入后收到补充视觉反馈。自适应阈值组没有任何额外反馈，但经历了旨在诱导运动学习适应的光标控制变化。结果表明：I）额外的视觉反馈可提高训练期间的任务表现、工作量和信任；2）训练结束时，各组的指挥能力趋于一致。
道德规范 - 组织模式
索引 前言 1. 一般原则 1.1.目标 1.2。基本原则 1.3.收件人 1.4。广泛的控制和报告 1.5。监督机构的控制任务 1.6.纪律程序和制裁 1.7.报告违规行为或请求信息的程序 2. 人力资源和就业政策 3. 工作健康和安全 3.1.公司职业健康安全管理体系（SGS）3.2。接收方在健康和安全方面的义务 4. 环境政策 4.1.公司环境保护管理体系（EMS） 5. 对待第三方和业务的行为 5.1.一般原则 5.1.1.利益冲突 5.1.2.礼物或其他好处 5.2.与公共行政部门的关系 5.3。与顾问的关系 5.4。与政治和工会机构的关系 5.5。客户关系 5.6.与供应商和分包商的关系 5.7.与竞争对手的关系 5.8.与大众媒体、研究公司、行业协会和其他类似机构的关系 5.9.与社区的关系 6. 公司管理行为 6.1.与成员的关系 6.2.与审计委员会的关系 6.3。资本和股权交易 6.4.会计透明度