估计隐藏状态(解码)的效率算法,用于推断出(隐藏的)状态的最可能的(隐藏)序列的序列,由Viterbi基于动态编程来描述,并且是O(n 2·T)计算复杂性的。
这些信息,尤其是与 Sika 产品的应用和最终用途相关的建议,都是基于 Sika 目前的知识和经验,在产品按照 Sika 的建议在正常条件下正确储存、处理和使用的情况下真诚提供的。实际上,由于材料、基质和实际现场条件的差异,因此不能从这些信息、任何书面建议或任何其他提供的建议中推断出对于适销性或特定用途适用性的保证,也不能推断出因任何法律关系而产生的任何责任。产品的用户必须测试产品是否适合预期的应用和用途。Sika 保留更改其产品属性的权利。必须遵守第三方的所有权。所有订单均须遵守我们当前的销售和交付条款。用户必须始终参考当地相关产品的最新产品数据表,该数据表的副本将应要求提供。
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-积分计算用于评估裸露焊盘封装系列的可靠性问题。使用参数化 FE 模型,可以探索任何几何和材料效应对裸片焊盘分层和裸片翘起的影响。例如,发现裸片焊盘尺寸的影响远不如裸片厚度的影响重要。使用断裂力学方法,从热-湿-机械角度推断出分层的起始位置。结果表明,当存在裸片焊盘分层时,裂纹很可能在裸片下方生长,并会发生裸片翘起。发现裸片翘起与其他故障模式(如球焊翘起)之间的相互作用并不十分显著。将 FE 模型与基于模拟的优化方法相结合,推断出裸露焊盘系列最佳可靠性的设计指南。
科学家们正在利用 GPS 观测地球表面的垂直运动来估计水、雪和冰总量的变化。这种方法和你在浴室磅秤上称体重的方法相同。当你站上磅秤时,你会压下弹簧。弹簧被压下的量与你的体重成正比。因为我们知道弹簧的强度,所以我们可以推断出你的体重。磅秤是有弹性的:当你走下磅秤时,弹簧会恢复到初始位置。随着雨雪增加地球表面的储水量,地面会被压下。我们使用 GPS 测量垂直地面位移,精度为 2-5 毫米。(在你的车里,GPS 会将你的位置告知你,误差在 10 米以内;在喷气推进实验室,我们会以更高的精度估计 GPS 位置,尽管这需要几天的时间。)因为地球的大致强度是已知的(对于 50 公里以上的表面负荷),所以可以推断出地球表面储水量的变化。固体
逆增强学习(IRL)由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性,因此一直在接受大量的研究工作,这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中,约束无处不在,与一组约束相比,奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为(Malik等,2021)。因此,提出了逆约束强化学习(ICRL)以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前(Fu等,2018; Imani&Ghoreishi,2021)和ICRL(Scobee&Sastry,2019年)可以在不受约束的环境中学习奖励功能,或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战,提出了分布式ICRL(Liu&Zhu,2022)来学习专家的奖励功能和约束。在本文中,我们遵循(Liu&Zhu,2022)中的ICRL的定义,这意味着学习专家的奖励功能和约束。
•该项目的主要目的是了解部署自动驾驶汽车时发生的对抗场景(分发事件)。使用该数据,我的目标将是推断出它,生成数千个逼真的图像,并能够将其插入感知/计划模块中,以查看其对反应的反应。