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World File Search System离散状态
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。
hu-markov-aiedam.pdf - 联合设计实验室
本文介绍的研究 AQ3 应用隐马尔可夫模型 (HMM) 来揭示设计师参与设计概念生成任务时收集的神经激活数据集中的重复模式。HMM 使用概率方法将数据（此处为 fMRI 神经成像数据）描述为离散状态的动态序列。无需事先假设 fMRI 数据的时间和空间属性，HMM 便能够自动推断神经认知激活数据中在概念生成中极有可能出现的状态。占用可能性较高的状态在执行控制网络、默认模式网络和中颞皮层的大脑区域中表现出更多的激活。不同的激活模式和传输与这些状态相关，与不同的认知功能相关，例如语义处理、记忆检索、执行控制和视觉处理，这些功能表征了与概念生成相关的认知中的可能转变。HMM 通过揭示与概念生成相关的神经认知中的时间和空间模式，为设计中的认知动态提供了新的见解。未来的研究可以探索数据分析方法的新途径来研究设计神经认知，并对设计中的认知动态提供更详细的描述。
模块 - 工程应用的3个大分子模块4：量子计算的元素
背景：当今的计算机是通过引入嵌入在硅芯片上的几个小晶体管来制作的。在整个讨论中，我们称这些计算机为“经典计算机”。古典计算机的示例是台式计算机，笔记本电脑，选项卡，移动，智能手表等。微小的晶体管起描述状态0和1的开关。这些离散状态称为可通过经典计算机阅读的位。物理上，在某种程度上陈述“ 1”，描述了一个发达/高压（这里的“位”称为抽象的物理段，分配了0或1）在电容器中与芯片上的晶体管结合使用（ex -ram-随机访问存储器）。在模块1中给出了有关经典计算机中记忆和处理单元的物理过程的详细讨论。另一方面，状态“ 0”代表电容器中偏低/低电压与芯片上的晶体管结合使用。通过转换信息（数字，字符等）进入二进制数字系统。所有算术操作仅在数字以二进制数字为0和1的数字表示时才由计算机执行。3和4上的简单添加操作是7。但是，对于计算机以二进制数字的形式喂食，这是不可能的任务。因此，我们的工作是将其转换为所需的二进制形式并喂养它。3和4的二进制形式分别为11和100。计算机制造的添加是111。“ 111”二元数字再次被改革为十进制为“ 7”，这是人类可读的。在处理器芯片上增加更多此类位会加速计算。
通过形式抽象的非高斯噪声的动态系统的强大控制
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声，并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是，在实践中，这些假设可能是不现实的，并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法，该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是，我们解决了计算一个控制器的问题，该控制器可在安全达到目标时提供概率保证，同时避免了状态空间的不安全区域。首先，我们将连续控制系统抽象为有限状态模型，该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献，我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具，以计算这些过渡概率的近似正确（PAC）。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程（IMDP）的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率，可抵抗过渡概率的不确定性，并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证，并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外，我们开发了一种量身定制的计算方案，该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性，即使IMDP具有数亿个过渡。
带有过程时间模型的单细胞基因组数据的轨迹推断
单细胞转录组学实验提供了跨细胞态杂基细胞群体的基因表达快照。这些快照已被用于推断轨迹和动态信息，即使没有基因表达相似性订购细胞的密集，时间序列数据。然而，尽管单细胞快照有时提供了对动态过程的有价值的见解，但当前的订购细胞的方法受到缺乏内在物理含义的“假频率”的描述性概念的限制。而不是伪赛，我们通过原则建模方法提出了“过程时间”的推断，以制定轨迹和推断对应于经受生物物理过程的细胞对应的潜在变量。我们对这种方法的实施称为Chronocell，提供了建立在细胞状态过渡的轨迹的生物物理表述。计时模型是可识别的，使参数推断有意义。更重要的是，当细胞状态位于连续体上并聚类时，当细胞聚集到离散状态时，计时核可以在轨迹推理之间插值。通过使用从类似群集到连续的各种数据集，我们表明计时赛使我们能够评估数据集的适用性，并在过程时间内揭示了与生物过程时间一致的过程。我们还将降解速率的参数估计值与来自代谢标记数据集的参数估计值进行了比较，从而展示了计时性的生物物理实用性。然而，基于模拟的性能表征，我们发现过程时间推断可能具有挑战性，突出了数据集质量的重要性和仔细的模型评估。
增强型高能粒子物理探测器的量子系统
基于对少量原子的操纵或超低温下产生的量子效应的各种高灵敏度技术的开发，导致了大量量子器件的迅速普及，其中许多现在开始实现商业应用。同时，这些器件依靠从一个量子态到另一个量子态的离散状态变化，具有极高的灵敏度，使它们成为探测假定的超轻粒子或场与量子器件本身之间非常弱的相互作用的理想探测器。这导致它们在低能粒子物理领域得到广泛应用，以及近年来对与轴子、ALP 和许多其他暗物质候选者相关的低能相空间的快速探索（许多评论，包括 [1-4]，都涵盖了这些应用）。这种敏感性似乎使这些设备不适合高能物理应用，因为高能物理应用的检测机制主要依赖于通过粒子与物质相互作用的准连续效应来检测和重建单个粒子的属性，将相互作用粒子对探测器主体原子进行多次电离的连续过程所沉积的电荷积分。要形成一个可以与热和统计波动区分开来的可用信号，需要进行大量这样的电离过程。此外，现有的探测器系列已经非常适合高分辨率跟踪、量热或粒子识别。在本文中，我们讨论了一些量子设备或系统，在这些量子设备或系统中，量子效应发挥了重要作用，以期将它们应用于粒子跟踪、粒子识别或量热领域。我们特别关注那些可能产生目前难以获得的信息的应用，或者现有技术的某些边界条件或
感觉（关键）按压：隐性触摸压力在压力和放松之间的情绪动态建模方面优于大脑活动
摘要 — 身体内的实际情绪体验可能很复杂，随着时间变化和不和谐情绪同时发展；实时响应以估计个人情绪的设备应该相应地发展。假设广义情绪存在于离散状态的模型无法将人类情绪的动态和个体性中固有的宝贵信息付诸实践。我们的多分辨率情绪自我报告程序允许根据压力-放松量表构建情绪标签，不仅可以区分情绪是什么，还可以区分情绪如何转变——例如，“充满希望但越来越紧张”与“充满希望并开始放松”。我们训练了基于被试的情境化个人经验的分层模型，以比较不同模态（大脑活动和物理键盘的按键力度）的情绪分类，然后在 F1 分数 = [0.44, 0.82]（机会 F 1 = 0.22，σ = 0.01）下对分类性能进行基准测试，并检查高性能特征。值得注意的是，当在压力实际变化的体验背景下对情绪演变进行分类时，基于压力的按键力度特征被证明是更具信息量的模态，并且在考虑侵入性和易于收集和处理时更为方便。最后，我们展示了我们的 FEEL（力、脑电图和情绪标记）数据集，这是大脑活动和按键力度数据的集合，标记了在紧张的电子游戏过程中收集的自我报告情绪（N = 16），并开源供社区探索。
第 1 页，共 4 页 健康技术评论
WatchPAT™ONE (WP1) 设备是一种非侵入式家庭护理设备，用于疑似患有睡眠相关呼吸障碍的患者。WP1 是一种诊断辅助设备，用于检测睡眠相关呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM) 睡眠、浅睡眠、深睡眠和清醒）。WP1 可生成外周动脉张力测量（“PAT”）呼吸障碍指数（“PRDI”）、呼吸暂停-低通气指数（“PAHI”）和 PAT 睡眠分期识别（PSTAGES）。WatchPAT™ONE 胸部传感器提供打鼾水平、身体位置和中枢性呼吸暂停低通气指数（“PAHIc”）。WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置为其 PRDI/PAHI/PAHIc 提供补充信息。 WP1 的 PSTAGES、打鼾水平和身体位置并非旨在用作诊断任何睡眠相关呼吸障碍、开具治疗方案或确定是否需要进行额外诊断评估的唯一或主要依据。PAHIc 适用于 17 岁及以上的患者。所有其他参数适用于 12 岁及以上的患者。WatchPAT 是一种可穿戴设备，戴在手腕上，利用基于体积描记的手指安装探头来测量 PAT™（外周动脉张力）信号。PAT™ 信号是对指尖动脉脉动体积变化的测量，反映了动脉血管舒缩活动的相对状态，从而间接反映了交感神经激活的水平。外周动脉血管收缩反映了交感神经激活，表现为 PAT™ 信号幅度的衰减。手指探头还可以测量 RED 和 IR（红外线）信号，这些信号可用于测量 SpO2 信号。在带有胸部传感器的 WatchPAT™ONE 中，集成的胸部传感器会记录打鼾、身体位置和受试者的胸部运动信号。记录的数据会传输到手机上的应用程序，然后存储在 Web 服务器上。在睡眠研究之后，记录会自动下载，并使用专有的 zzzPAT 软件在离线过程中进行分析。zzzPAT 算法使用 WatchPAT 通道来检测与睡眠相关的呼吸障碍、睡眠分期（快速眼动 (REM)、浅睡眠、深睡眠和清醒）。zzzPAT 使用 WatchPAT 的打鼾和身体位置通道来生成打鼾水平和身体位置离散状态。该软件会发布综合研究报告，其中包含统计数据和图形演示