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World File Search System自适应
自适应联邦学习和工业数字孪生...
摘要 — 工业物联网 (IoT) 支持随着动态和实时工业环境而变化的分布式智能服务，以实现工业 4.0 的优势。在本文中，我们考虑了一种数字孪生赋能工业物联网的新架构，其中数字孪生捕获工业设备的特征以协助联邦学习。注意到数字孪生可能会带来与设备状态实际值的估计偏差，在联邦学习中提出了一种基于信任的聚合来减轻这种偏差的影响。我们基于 Lyapunov 动态赤字队列和深度强化学习自适应地调整联邦学习的聚合频率，以提高资源约束下的学习性能。为了进一步适应工业物联网的异构性，提出了一种基于聚类的异步联邦学习框架。数值结果表明，所提出的框架在学习准确性、收敛性和节能方面优于基准。
战区空中力量的自适应指挥与控制
空军在理论上主张集中指挥与控制 (C2)，分散执行，这是集中兵力打击任何敌方力量的最佳方式。尽管历史上也有不那么集中的有效指挥与控制的例子，但美国空军认为分散化是空中力量使用效率低下和次优的原因。现代商业、政府、经济、科学以及计算机和通信系统的趋势表明，开发以分散为主的 C2 方法来增强当前理论是适当的。两种广泛的工具有助于开发更广泛的 C2 选项。首先，本研究开发了一个概念框架，并描述了在描述 C2 系统时要考虑的八个相互关联的主题领域。其次，作者还描述了复杂性理论的新科学，该理论提供了跨学科的观点来评估和提高指挥与控制的适应性和响应能力。将概念框架与复杂性理论并列显示，这两种工具之间存在许多直观的联系。本研究利用概念框架，通过围绕战区空中作战中心建立的组织，描述了当前集中指挥和控制的原型。然后，利用复杂性理论和其他相关资源，本研究构建了一个以网络化层级组织为特征的以分散为主的 C2 系统。其他为
自适应自动化 - 核管理委员会
自适应自动化 (AA) 是指在任务表现不佳和操作员工作量大等情况下，自动化程度 (DOA) 的动态实时变化。文献中讨论了自适应自动化，认为它是一种有前途的缓解高度自动化系统中经常出现的人为绩效问题的方法，例如情境意识丧失、自满和手动技能下降。本研究的目的是确定自适应自动化研究和应用的当前最新水平，并研究其在商业核工业中的应用。我们查阅了已发表的文献，并从自动化领域专家那里获得了信息。我们还对正在开发自适应自动化系统的核电站设计师进行了实地考察。结果分为以下主题：自适应自动化对性能的影响、人机交互和人机界面 (HSI)，以及设计和评估自适应自动化系统的人为因素工程 (HFE) 指导。总体而言，我们发现自适应自动化提高了任务表现和操作员对自动化的理解。虽然研究有限，但自适应自动化也支持操作员识别自动化故障和恢复。防空系统的 HSI 设计是一个关键考虑因素。HSI 的一个重要方面是防空系统与操作员交互方式的设计。当防空系统遵循与人类机组人员在操作环境中使用的礼仪规则类似的礼仪规则时，防空系统会更有效。可用的 HFE 指导有限
自适应 TOLDO 系统 STM - DSpace@MIT
本论文研究了托尔多（Toldo）的结构、空间和气候性能。托尔多是一种传统的轻型街道遮阳装置，是伊斯兰城市景观的象征。通过重新审视其历史根源及其背景、文化和功能特征，本论文旨在建立一个框架，在此基础上推测其在当代实践中的重生。这样的框架提供了理论基础和技术机会，将原始的托尔多重新改造为商业衍生产品，设想分三步实现其现代化。首先，数字定制工具允许直观的最终用户生成设计；其次，能量收集材料和微电子技术增强了产品的应用范围，并丰富了其功能灵活性，使其可以用作街道层面以外的建筑表皮；第三，在线营销平台协调跨学科分包商的全球沟通，同时整合产品的传统经济和工艺。最后，开罗的不同案例研究将展示此类建筑产品的广泛范围并证明该系统的可靠性，因为它面临着现实生活中的需求和各种投资倾向。
高级、自适应、模块化、分布式、通用...
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息运营和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
自适应控制的未来-Iris Publishers
这项研究提出了一个基于深度强化学习（DRL）的智能自适应控制框架。动态干扰场景下的比较实验表明，与传统的模型参考自适应控制（MRAC）相比，提出的框架将系统稳定时间降低了42％（*P*<0.01），并将控制精度提高1.8个数量级（RMSE：0.08 vs. 1.45）。通过将物理信息的神经网络（PINN）与元强化学习（Meta-RL）整合在一起，混合体系结构解决了常规方法的关键局限性，例如强大的模型依赖性和实时性能不足。在工业机器人臂轨迹跟踪和智能电网频率调节方案中得到验证，该方法的表现优于关键指标的传统方法（平均改进> 35％）。用于边缘计算的轻量级部署方案可在嵌入式设备上实现实时响应（<5ms），为复杂动态系统的智能控制提供了理论和技术基础。
面向基于联邦学习的协作自适应...
摘要：多微电网 (MMG) 通过提高智能电网的运营灵活性、稳定性和可靠性，为社会带来经济和环境效益。由于使用多种基础设施、通信协议、控制器和智能电子设备，MMG 比传统电网更复杂。MMG 的分布式和异构连接技术及其与外部来源交换信息的需求以及通信网络和基于软件的组件中的漏洞使 MMG 容易受到网络攻击。在本研究中，我们提出了一个协作自适应网络安全的概念框架，该框架能够主动检测安全事件。该框架利用联邦学习以分散的方式协作训练共享预测模型。本研究中使用的方法主要是分析性的。这涉及分析如何将协作自适应网络安全原则应用于 MMG 环境，从而开发理论模型，然后可以通过原型设计和实时模拟在实践中验证这些模型。
基于心理状态的自适应界面案例
多个领域（例如航空、汽车和核电行业）复杂系统的操作员需要长时间连续地执行任务。长时间连续使用会导致精神疲劳以及认知灵活性、注意力和情境意识的下降，危及复杂操作的安全性和效率。基于心理状态的自适应系统可能是解决此问题的方法。这些系统根据一系列指标推断操作员的当前心理状态，这些指标包括操作员独立测量（例如天气和一天中的时间）、行为（例如反应时间和车道偏差）以及生理标记（例如脑电图和心脏活动）。然后可以采用多种方式之一调整操作员与系统之间的交互，以减轻检测到的任何认知状态下降，从而确保持续的安全性和效率。根据手头的任务及其具体问题，可能的调整（通常基于机器学习估计）包括修改信息、呈现方式或刺激显著性以及任务调度。自适应系统的研究涉及多个领域，包括神经工效学、人为因素以及应用和生态背景下的人机交互，因此需要仔细考虑上述每个方面。本文概述了一些关键
贪婪随机自适应搜索算法的应用...
马喆 西安工业大学 计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021 e-mail: 1429462700@qq.com 摘要：随着航空运输的快速增长，资金越来越紧缺，航班不正常情况也越来越严重，不正常航班已经成为社会普遍现象，也是航空公司面临的一大难题。航班恢复是一个经典的NP问题，研究航班恢复问题具有重要的理论意义和实用价值。航空公司航班时刻的准时性是留住现有客户、吸引新旅客的关键因素。然而由于民航运输系统非常复杂，很多原因都会造成航班计划不能正常执行，天气、空中交通流量管制、机场安检、旅客自身原因以及机组人员暂时短缺等都会导致航班不能正常执行，即出现航班异常或航班中断。航班中断会影响航空公司的正常运行。一些航班不得不取消或延误，这将给航空公司带来巨大的经济损失，此外航班延误或取消会给旅客带来极大的不便，影响航空公司的声誉。不正常航班的运行控制和管理水平越来越受到国内航空公司的关注。优化控制和算法设计也成为热点
基于心理状态的自适应界面的案例
跨多个领域（例如航空、汽车和核电行业）的复杂系统操作员需要长时间连续地执行任务。长时间连续使用会导致精神疲劳以及认知灵活性、注意力和情境意识的下降，从而危及复杂操作的安全性和效率。基于心理状态的自适应系统可能是解决此问题的方法。这些系统根据一系列指标推断操作员的当前心理状态，这些指标包括操作员独立测量（例如天气和一天中的时间）、行为（例如反应时间和车道偏差）以及生理标记（例如脑电图和心脏活动）。然后可以以多种方式之一调整操作员与系统之间的交互，以减轻任何检测到的认知状态下降，从而确保持续的安全性和效率。根据手头的任务及其具体问题，可能的调整（通常基于机器学习估计）例如包括修改信息、呈现方式或刺激显着性以及任务调度。自适应系统研究涉及多个领域，包括神经工效学、人为因素以及应用和生态背景下的人机交互，因此需要仔细考虑上述每个方面。本文概述了研究人员在设计基于心理状态的自适应系统时需要考虑的一些关键问题和方面，同时也促进了它们在长期连续使用过程中的应用，为更安全、更高效的人机交互铺平了道路。