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基于增强学习的数据驱动模型 - 引用自适应控制方法
摘要 - 模型引用自适应系统是指引导植物追踪所需参考轨迹的技术的共同体。通常采用基于Lyapunov，滑动表面和后退的理论的方法来建议自适应控制策略。所产生的解决方案通常是由参考模型的复杂性和派生的控制策略的复杂性来挑战。此外，控制策略对过程动力学和参考动力学模型的明确依赖性可能会导致面对不确定或未知动态的效率降低效率。此处为自主系统开发了一种模型 - 参考自适应解决方案，该解决方案解决了基于错误的结构的汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼方程。所提出的方法用整体的时间差方程描述了该过程，并使用积分加强学习机制解决了该过程。这是实时完成的，而无需知道或使用控制策略中的过程或参考模型的动态。采用一类飞机来验证拟议的技术。索引术语 - 模型参考控制，整体钟声方程，积分加强学习，自适应批评家
高分辨率的气候变化观察和评估与热相关的极端的预测
生物危害中心耦合模型对比项目第6阶段气候投影数据集（CHC-CMIP6）旨在支持最近和近乎近距离的气候相关危害分析，包括极端潮湿的热量和干旱条件。Global daily high resolution (0.05°) grids of the Climate Hazards InfraRed Temperature with Stations temperature product, the Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations precipitation product, and ERA5- derived relative humidity form the basis of the 1983–2016 historical record, from which daily Vapor Pressure Deficits (VPD) and maximum Wet Bulb Globe Temperatures (WBGT max ) were derived.从共享的社会经济途径2-4.5和SSP 5-8.5场景中进行的大型CMIP6合奏随后用于开发高分辨率每日2030和2050“ Delta”领域。这些三角洲用于扰动历史观察结果，从而产生0.05°2030和2050的日常降水，温度，相对湿度以及派生的VPD和WBGT最大值的投影。最后，每个时间段都得出了每个变量的极端频率计数。
革命性的结直肠癌检测
下一代测序（NGS）技术的出现促进了临床诊断和个性化医学的范式转移，从而使能够访问高通量微生物组数据。然而，微生物组数据的固有高维，噪声和可变性给常规统计方法和机器学习技术带来了实质性障碍。即使是有希望的深度学习（DL）方法也不能免疫这些挑战。本文介绍了一种新型功能工程方法，该方法通过合并从输入数据派生的两个功能集来生成一个新数据集，从而规避这些限制，然后将其进行功能选择。这种创新方法明显增强了使用肠道微生物组数据中大肠癌（CRC）检测中深神经网络（DNN）算法下曲线（AUC）下的面积，从而将其从0.800升高到0.923。所提出的方法构成了该领域的显着进步，为微生物组数据分析的复杂性提供了强大的解决方案，并扩大了DL方法在疾病检测中的潜力。
欧盟人工智能监管和治理改革的政治
摘要 本文探讨了欧盟人工智能监管和治理框架改革的政治驱动因素和政策进程。自 2017 年以来，欧盟一直在制定一项综合政策，以加强控制并确保消费者保护和基本权利。这项政策改革在理论上很有趣，提出了哪些概念方法可以更好地解释它的问题，并且在经验上也具有相关性，解决了风险监管与欧洲数字市场一体化之间的联系。本文主要通过使用两种案例研究方法（过程追踪和一致性程序）来探讨政策改革，使用各种主要和次要来源。它评估了三个理论框架和一组派生的可测试假设的分析杠杆作用，这些假设涉及全球经济竞争、制度结构和国内行为者的政策偏好在塑造欧盟人工智能监管渐进式方法方面的共同演变。有人认为，这三个因素都是推动改革的关键因素，并解释了政策制定过程的各个阶段，即问题定义、议程设置和决策，以及结果的主要特征。
在有限菌株下非局部弹性性的拓扑优化
这项研究致力于制定有限菌株非局部弹性拓扑拓扑优化。在原始问题中，我们采用标准的超弹性本构定律和voce硬化定律来描述弹性塑性响应，而后者通过微态正则化增强了弹性响应，以解决有限元方法或基于网格的方法的网格依赖性问题。对于优化问题，目标函数通过将其编写为多个子功能的总结来适应多个目标。采用连续的伴随方法来制定伴随问题；因此，相应的管理方程式以连续的方式编写，例如原始问题。因此，这些方程与使用的离散方法无关，并且可以将其实施到各种模拟方法中。此外，将派生的灵敏度取代为反应 - 扩散方程，以实现设计变量的更新。提供了单材料（Ersatz和真正的材料）和两种物质（矩阵和包含材料）拓扑优化，以证明配方的希望和性能。尤其是，我们讨论应将材料参数的值赋予ersatz材料的哪些值，材料非线性如何影响优化结果以及优化趋势如何通过给出目标函数权重的不同值来改变。
利用先前的解决方案来奖励成型和熵的钢筋学习
在加强学习（RL）中，从先前解决的任务中利用先验知识的能力可以使代理可以快速解决新问题。在某些情况下，可以通过组成先前解决的原始任务（任务组成）的解决方案来大致解决这些新问题。否则，可以使用先验知识来调整新问题的奖励功能，从而使光学策略保持不变，但可以更快地学习（奖励成型）。在这项工作中，我们开发了一个通用框架，用于奖励成型和任务组成，以熵进行的RL。为此，我们得出了一个确切的关系，该关系连接了具有不同奖励函数和动力学的两个熵调查的RL概率。我们展示了派生的关系如何导致熵调查的RL中奖励成型的一般结果。然后，我们将这种方法推广，以得出一个确切的关系，该关系连接最佳值函数，以在熵正则化的RL中组成多个任务。我们通过实验验证了这些理论贡献，表明奖励成型和任务综合会导致在各种环境中更快的学习。
欧盟人工智能监管和治理改革的政治
摘要 本文探讨了欧盟人工智能监管和治理框架改革的政治驱动因素和政策进程。自 2017 年以来，欧盟一直在制定一项综合政策，以加强控制并确保消费者保护和基本权利。这项政策改革在理论上很有趣，提出了哪些概念方法可以更好地解释它的问题，并且在经验上也具有相关性，解决了风险监管与欧洲数字市场一体化之间的联系。本文主要通过使用两种案例研究方法（过程追踪和一致性程序）来探讨政策改革，使用各种主要和次要来源。它评估了三个理论框架和一组派生的可测试假设的分析杠杆作用，这些假设涉及全球经济竞争、制度结构和国内行为者的政策偏好在塑造欧盟人工智能监管渐进式方法方面的共同演变。有人认为，这三个因素都是推动改革的关键因素，并解释了政策制定过程的各个阶段，即问题定义、议程设置和决策，以及结果的主要特征。
Zebra Onecare™必需品和选择维护计划
严格提供该软件“原样”。 div>所有软件（包括固件）均可在许可证下向用户提供。 div>Zebra授予用户提供不可转让的，而不是独家许可，用于使用所提供的每个软件或固件程序（授权程序）。 div>除了在后面提到的情况下，如果未经Zebra的事先和书面同意，用户将无法分配，作为崇高或转让所述许可。 div>除了版权法所允许的内容外，任何授权计划的副本权利均不部分或全部。 div>用户不会与其他程序进行修改，合并或合并任何表单或部分，不会在未经Zebra书面许可的情况下在网络上创建派生的材料，也不会在网络上使用它。 div>用户接受在提供的授权程序中维护斑马版权的通知，并承诺将所述通知包括他执行的授权副本中，无论是部分还是完整的副本。 div>用户接受他无权对提供给用户提供的任何授权程序的反编译，重新组装，解码或将反向工程应用于部分和整体。 div>
建立最少和可重复使用的因果状态抽象来加强学习
两种强化学习（RL）算法的Desiderata是从相对较少的经验学习和学习概括到一系列问题规格的政策的能力的能力。在有方面的状态空间中，实现这两个目标的一种方法是学习状态抽象，这仅保留学习手头的任务的必要变量。本文介绍了因果分配模型（CBM），该方法可以了解每个任务的动力学和奖励功能中的因果关系，以得出最小，特定于任务的抽象。CBM利用并改进了隐式建模，以训练可以在同一环境中所有任务重复使用的高保真因果动力学模型。对操纵环境和DeepMind Control Suite的经验验证表明，CBM学到的隐式动力学模型比显式的因果关系模型更准确地识别了基本的因果关系和状态抽象。此外，派生的状态抽象允许任务学习者在所有任务上实现近门槛级别的样本效率和表现优于基础线。
近似分析解决方案，用于自由飞行空间机器人的态度运动及其非独立特性的分析
近年来，已经提出了许多高级太空任务，例如轨道上的建筑和轨道维修，预计未来的自由飞行太空机器人将来需要更加聪明，多才多艺和灵活。这种高级任务所需的技术之一是态度控制，该态度控制积极使用态度运动的非语言特性。尽管在先前的研究中提出了某些控制方法，但它们的适用性受到限制。因此，有必要开发可以应用于高级空间机器人的分析工具。在本研究中，对态度运动的分析研究是针对积极使用非义学特性的未来自由飞行太空机器人进行的。为了以一般形式得出溶液，我们使用旋转基质运动学方程并使用Magnus膨胀来求解该方程。由于这种分析，衍生的解决方案保留了三维态度运动的谎言组的结构。作为一种实用的解决方案，我们得出了“直线致动”的解决方案，这有助于简洁的表述。我们还将派生的解决方案应用于对态度运动的非物质学的分析，并确认分析解决方案对于全面理解非义学系统是有用的。