XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作行为
技术规范：自动生成控制，SCADA调度说明和快速启动设施操作行为
Figure 1 Example automated start from look-ahead signals ......................................................................... 20 Figure 2 Example Fast Start Dispatch Inflexibility Profile .............................................................................. 21 Figure 3 Example FSIP Dispatch ...................................................................................................................... 21 Figure 4 AGC Dispatch Examples .................................................................................................................... 30 Figure 5 Linear Ramping Example – Energy Only .......................................................................................... 34 Figure 6 Linear Ramping Example – Energy and Regulation ....................................................................... 36 Figure 7 Illustrates the usage of the different ramp rate setpoints .................................................................................................................................................. 37图8间歇性或持续的通信失败事件.......................................................................................................
慢性，可重复使用的，多日神经质子录音在自由移动操作行为中
抽象的电生理记录是检查认知和行为的神经元底物的强大技术。神经蛋白探针提供了独特的能力，可以在许多具有高时空分辨率的大脑区域捕获神经元活动。神经质子也很昂贵且针对急性，固定的使用，这两者都限制了可以研究的行为和操纵的类型。最近的进步通过显示了慢性植入物，植物和神经质子探针的再利用来解决成本问题，但是这些方法尚未优化用于自由移动行为。有特定的需要改善电缆/连接稳定性。在这里，我们扩展了这项工作，以演示在完全自由移动的操作行为期间，在大鼠模型中演示慢性神经偶像记录，外观和重复使用。类似于先前的方法，我们将探针和媒体置于3D打印的外壳中，该外壳避免了将探针直接固定到头骨上的直接固定，从而实现了最终的外植体。我们展示了创新，以允许对环境因素的保护和更稳定的布线设置进行慢性逆流联系，以减少可能中断记录的张力。我们以执行两种不同行为任务的大鼠的方式来统治这种方法，在每种情况下显示：（1）在操作室中自由移动大鼠中的慢性单或双探针记录，（2）神经偶像可重复使用1.0探针1.0探针在回收后持续良好的单单单位产量持续良好的单一单位产量持续良好。因此，我们证明了在更广泛的物种和制剂范围内的神经偶像记录的潜力。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
设施代表 - DOE 技术标准
1.3 标准目的。DOE 命令 (O) 422.1《操作行为》规定，现场组织必须指派 DOE FR 监督操作行为，符合 DOE-STD-1063-202X《设施代表》。此外，DOE O 426.1B《能源部联邦技术能力》规定，FR 的最终资格认定必须包括圆满完成本标准中确定的最终资格认定活动。本标准的目的是帮助确保 DOE FR 是根据一贯的高标准和现有最合格的候选人选出的，确保他们接受有效工作所需的培训，确保他们预期的职责、责任和权限得到充分理解和准确记录。为此，本指南提供了以下实用信息：
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
一种新的基于马尔可夫决策过程的行为预测...
摘要 为保证飞机正常、稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，其得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。鉴于此，飞机座舱自动化辅助系统已成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，通过飞行操作的不同阶段，可以预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为及飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process，马尔可夫决策过程）模型，并采用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和驾驶舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了新的解决方案。
使用启动效应来塑造操作员的感知和...
对技术的认知可以塑造技术的使用和采用方式。因此，在远程操作中，了解远程操作员对机器人的认知如何形成，以及这些认知是否会影响人们驾驶机器人的方式非常重要。启动效应，即通过让人们接触习得的刺激来激发人们的活动，是塑造人们认知的一种方式。我们研究如何启动操作员对机器人物理能力的印象，以影响他们对机器人和远程操作行为的认知；也就是说，我们研究是否可以通过让操作员相信机器人是危险的还是安全的、快的还是慢的等来改变操作员的驾驶行为，而无需真正改变机器人的能力。我们的结果表明，启动效应（不改变机器人的行为或能力）会影响操作员对机器人的认知、他们的远程操作体验，在某些情况下还会影响远程操作的性能。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。