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工具包，包括信息和NQTL多步a
致谢：该雇主/购买者资源是由国家医疗保健购买者联盟和佛罗里达州医疗保健价值联盟赞助的。为工具包开发的资金已提供给社区联盟健康研究所，该研究所是一个501（c）（3）非营利组织，国家联盟的分支机构，由精神健康治疗和研究所有限责任公司，鲍曼家族基金会的免税子公司。
第十二章多步投标邀请编号：GPA-012-23...
1) 对于 60 MW（交流电）项目，BESS 应能够向 GPA 电网输送 30 MW（交流电）电力。BESS 实际调度的电力应为 12 小时内分布的总存储能量减去支持电网功能所需的任何能量。投标人应负责在其设计中满足这些标准。PSCC 运营商可能要求在更短的时间内调度高达 30 MW（交流电）。2) 对于 30 MW（交流电）项目，BESS 应能够向 GPA 电网输送 15 MW（交流电）。BESS 实际调度的电力应为 12 小时内分布的总存储能量减去支持电网功能所需的任何能量。投标人应负责在其设计中满足这些标准。PSCC 运营商可能要求在更短的时间内调度高达 15 MW（交流电）。
从一个人类演示中学习多步操作任务
摘要 - 从人类示威中学习在机器人操纵中取得了显着的成就。但是，挑战仍然是开发一种与人类的能力和数据效率相匹配的机器人系统，尤其是在复杂的，非结构化的现实世界情景中。我们提出了一个处理RGBD视频的系统，以将人类的动作转化为机器人的原语，并使用接地段的任何东西来识别与任务相关的对象的关键姿势。然后，我们考虑了运动学和碰撞几何形状的人类机器人差异，以解决机器人复制人类行为方面的挑战。为了测试系统的有效性，我们进行了专注于手动洗碗的实验。在模型厨房中记录了单个人类的示例，该系统在每个步骤中取得了50-100％的成功，并且在家庭厨房中使用不同对象的整个任务获得了40％的成功率。视频可从https://robot-dishwashing.github.io获得。索引术语 - 动作学习，操纵，从演示中学习
暂时控制的DNA液滴的多步分割用于...
生物柔软的物质液滴已在活细胞中发现。合成LLPS液滴最近已用于纳米局技术，用于人工细胞的构建，分子机器人技术，分子计算，诊断和治疗学。控制生物柔软物质液滴的动力学对于开发这种生物启发的功能系统至关重要，因为生活系统基于生物分子反应和组件的时间控制动力学维护其功能。最近，已经揭示了生物柔软物质液滴的动态。但是，他们的时间控制尚未实现。本文报告了基于DNA的LLP液滴（DNA液滴）的时间控制。我们通过随时间延迟的分裂触发因素触发而受到非平衡化学反应调节的时间延迟分裂触发器的定时控制分裂。我们还使用反应扩散模型对其进行了研究。我们调节了多个分裂触发器的释放顺序，从而为控制多步液滴分裂而导致，即在反应景观中液滴分裂的途径控制。最后，我们演示了基于DNA液滴的人工细胞的定时控制分裂的应用：一种分子计算元素，用于比较microRNA序列的浓度（称为分子比较器）。我们相信时间控制
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd
对在符号多步推理任务上训练的变压器的机械分析
变压器在一系列推理基准上表现出令人印象深刻的表现。评估这些能力是实际推理的结果的程度，现有工作重点是为行为研究开发复杂的基准标记。然而，这些研究并未提供有关推动观察到的capabilies的间隔机制的见解。为了提高我们对变形金刚之间机制的理解，我们对经过合成推理任务的跨前者进行了全面的机械分析。我们确定了模型用于解决任务的一组可解释机制，并使用相关性和因果关系来验证我们的发现。我们的结果表明，它实现了与并行操作的深度结合的复发机制，并存储中间的导致所选令牌位置。我们预计，我们在合成环境中确定的主题可以为变形金刚的更广泛的操作原理提供宝贵的见解，从而为理解更多的复合模型提供了基础。1
编程液晶弹性体用于多步动性变形
Ambidectionality是结构元素以两个相反方向超越参考状态的能力，在本质上很普遍。但是，除非使用复杂的混合构建体，否则常规软材料通常仅限于单个单向变形。我们利用了中间体自组装，聚合物链弹性和聚合诱导的应力的组合，以设计表现出两个中间酶的液晶弹性体：雪佛龙晶状体C（CSMC）和薄膜A（SMA）。诱导CSMC-SMA - 各向同性相跃迁导致微观结构中应变场的异常反转，从而导致相反的变形模式（例如，连续收缩或膨胀或右手或左手或左手的扭曲或相反的方向和高频率频率）和高频率的频率。这种式运动运动是可扩展的，可用于在宏观上产生高斯变换。s
“计划分解”扩大了3年型完成多步计划的能力
执行计划是一个动态过程，它需要在访问计划所需的相关知识或记忆与执行控制系统之间的共同点，这些过程允许人们应用该知识以所需的顺序执行相关步骤。做出花生酱和果冻三明治的典范。为了实现这一目标，必须首先检索相关知识（例如，三明治中的成分，成分位于厨房中），然后计划使用该知识所需的步骤（例如，取出成分，取出成分，将一片面包放在盘子上，然后将豌豆坚果放在面包上）。至关重要的是，计划的步骤必须以特定顺序完成，以达到最终目标；将花生酱撒在盘子上，然后将面包放在上面不会导致沙子。如果使用相关知识并以正确的顺序应用该知识正确执行计划，则将实现目标，并且可以吃花生酱和果冻三明治。这是记忆引导计划的一个示例（Blankenship＆Kibbe，2019年），涉及内存重新的协调性（所需的成分，需要组装的命令）和计划（如何执行步骤将夹心放在一起））。虽然记忆指导计划所需的认知系统早期出现，包括显式
多步校准策略，用于可靠的参数确定盐岩力学组成模型
可再生氢在盐洞中的储存需要快速注入和生产速率，以应对能源生产和消费之间的不平衡。这种操作条件引起了人们对盐洞穴的机械稳定性的担忧。为盐学选择适当的构成模型是研究此问题的重要一步，文献中已经介绍了许多具有多个参数的本构模型。但是，基于应力应变数据，可靠地确定哪个模型和哪个参数代表给定岩石的强大校准策略仍然是一个未解决的挑战。在社区中，我们首次提出了一个多步策略，以根据许多用于盐岩的变形数据集确定单个参数集。为此，我们首先开发了一个综合的构造模型，能够捕获瞬态，反向和稳态蠕变的所有相关非线性变形物理。然后，通过将校准过程作为优化问题来实现单个代表性材料参数的确定，并为其使用该问题。动态数据集成是通过多步校准策略来实现的，对于一次可用的一个实验。此外，我们的校准策略可以灵活地考虑岩石样品之间的轻度异质性，从而产生一组代表变形数据集的参数。我们的绩效分析结果表明，提出的校准策略是可靠的。作为对所提出方法的严格数学分析，缺乏相关的实验数据集，我们考虑了广泛的合成实验数据，灵感来自文献中现有的稀疏相关数据。此外，随着包含更多数据进行校准，模型的精度变得越来越好。
通过直接Q功能优化增强语言模型的多步推理能力
强化学习（RL）在使大语言模型（LLMS）与人类偏好相结合并提高其执行复杂任务的能力方面起着至关重要的作用。但是，由于使用多种模型和大量的在线抽样培训（例如PPO），当前的方法要么需要大量的计算资源（例如，PPO），要么被用作匪徒问题（例如，DPO，DRO），通常在多步理学任务中挣扎，例如数学问题和复杂的推理，涉及较长的思想链条。为了克服这些局限性，我们引入了直接的Q-功能优化（DQO），该优化将响应生成过程作为马尔可夫决策过程（MDP），并利用软actor-Critic（SAC）框架来优化语言模型直接参数参数的Q函数。DQO的MDP公式提供了比基于匪徒的方法的结构优势，从而实现了更有效的过程监督。对两个数学解决问题数据集GSM8K和数学的实验结果表明，DQO胜过以前的方法，将其确定为一种有希望的离线强化学习方法，以使语言模型对齐。