XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重构
强化学习控制可重构平面电缆驱动的平行操纵器*
摘要 - 由于电缆的固有灵活性和弹性，电缆驱动的并行机器人（CDPR）通常对模型和动态控制具有挑战性。将在线几何可重新配置性的附加包含在CDPR上导致具有高度非线性动力学的复杂不确定的系统。必要的（数值）冗余分辨率需要多个优化的层，以使其对实时控制的应用程序计算效率过高。在这里，深厚的强化学习方法可以提供一个无模型的框架来克服这些挑战，并可以提供实时的动态控制。本研究讨论了动态轨迹跟踪中无模型DRL实现的三个设置：（i）具有固定工作空间的标准非冗余CDPR； （ii）在可重构CDPR上具有冗余分辨率的端到端设置中； （iii）在一种脱钩的方法中，分别解决运动学和驱动裁员。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行三维重构建立空间态势感知，四维重构完成态势理解，五维重构寻求态势预测，将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评价方法。第四，给出了钻井平台典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后，对智能态势感知系统下一步建设提出了几点建议。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行3D重构建立空间态势感知，4D重构完成态势理解，5D重构寻求态势预测。将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评估方法。第四，本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
慢波睡眠醒来后大脑网络的重构：神经通讯中的干预措施和影响
睡眠惯性是指在醒来后立即经历的短暂的警觉性和表现力受损时期。人们对这一现象背后的神经机制知之甚少。更好地了解睡眠惯性期间的神经过程可能有助于深入了解觉醒过程。在生物夜晚从慢波睡眠中突然醒来后，我们每 15 分钟观察一次大脑活动，持续 1 小时。使用 32 通道脑电图、网络科学方法和受试者内设计，我们评估了对照和多色短波长丰富光干预条件下各频带的功率、聚类系数和路径长度。我们发现在对照条件下，觉醒大脑的典型特征是全局 theta、alpha 和 beta 功率立即降低。同时，我们观察到 delta 波段内的聚类系数下降和路径长度增加。醒来后立即暴露在光线下可以改善聚类变化。我们的结果表明，大脑内的长距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可能会在这种过渡状态下优先考虑这些长距离连接。我们的研究突出了觉醒大脑的一种新神经生理学特征，并提供了一种光在醒来后改善表现的潜在机制。
网络重构与移动能源的协调……
主动配电网 (ADN) 能够主动控制网络拓扑、分布式发电 (DG) 输出和需求响应 (DR) 资源，因此在网络恢复服务中具有巨大应用潜力。然而，由于 DG 和 DR 资源在地理上的分散性，当应用于风暴、地震和洪水等自然灾害时，其效用可能会受到限制。此外，可再生能源的不断使用带来了波动和不确定性，阻碍了 ADN 在灾害期间实现可靠的能源调度。移动储能系统 (MESS) 机组可用于经济地为网络恢复服务提供灵活的应急电源。MESS 还可以对冲负载和 DG 输出预测风险。本文提出了一种新的协调网络重构和 MESS 机组调度模型，考虑了 DG 输出和负载预测的不确定性，以提高 ADN 在灾难后的恢复能力。MESS 行驶策略由扩展的运输延迟模型建模。然后，提出了一种新的确定性网络恢复模型，该模型结合了 MESS、固定储能系统、DG、DR 和网络重构，并使用混合整数线性规划进行编程。然后，采用椭圆不确定性集来描述负荷和 DG 输出预测的不确定性，并基于确定性网络恢复模型提出了一种鲁棒网络恢复模型。在中国 59 节点农村配电系统中验证了所提出的确定性和鲁棒性网络恢复模型。
用于可重构多模态软机器人的高动态双稳态软执行器
已经开发出能够进行多模式运动的机器，这些机器能够在非结构化环境中机动，用于搜索和救援行动、[2] 监控和防御等应用。 [3] 这种多模态性通常通过 i）身体形状变形、ii）步态改变或 iii）使用不同的驱动或推进机制实现。 一种流行的方法是使用专门用于相应环境中运动的不同推进机制（例如，螺旋桨用于飞行和游泳，轮子用于陆地运动 [4,5] ）。 然而，多种推进机制会使设计复杂化，并增加此类系统的重量。 同样，使用能够实现不同步态和运动模式的单一推进机制可以简化设计，但通常会导致在某些环境中的移动性受到更多限制。 [6–8] 一种有前途的替代方案是利用身体的可逆形状变形，这样就可以重新调整一组常见的执行器或机器人肢体，以执行新的地面接触或流体结构相互作用模式（参见参考文献 [9–11] 中的示例）。软机器人特别适合可逆形状变化，因为它们具有机械可变形性和对受控刺激的形态反应。最近，Baines 等人提出了一种形状变形肢体，它可以利用刚度调节在鳍状肢和腿之间变换。[12] 这种肢体被安装在受海龟启发的机器人 [6] 上，以促进两栖运动。Shah 等人提出了一种
大重构 - 数字图书馆
本书面向对低碳转型动态和治理感兴趣的研究人员、政策制定者和从业者。本书借鉴多层次视角，开发了一种整体系统重构方法，解释了如何通过整合多种创新来累积重构现有系统。本书重点介绍英国的电力、热力和移动系统，系统地分析了过去三十年来激进的利基创新与现有（子）系统在技术经济、政策和参与者维度上的相互作用。比较分析解释了为什么这三个系统中正在展开的低碳转型在速度、范围和深度上有所不同。它评估了这些转型在多大程度上符合大重构的条件，并评估了更深层次的低碳系统转型的未来潜力和障碍。通过这些系统的概括，可以得出关于现有企业、治理和政治、用户参与、广大公众和民间社会组织的作用的更广泛的教训。该书也可在 Cambridge Core 上作为开放获取获取。
用于人工智能的可重构钙钛矿镍酸盐电子器件
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座谈会：贝尔定理和量子力学的局部介导重构
贝尔定理排除了许多可能的量子力学改写，但在广义框架内，它并不排除所有局部介导模型。此类模型将纠缠粒子之间的相关性描述为由中间参数介导的，这些中间参数跟踪粒子世界线并遵守洛伦兹协方差。这些局部介导模型需要放宽通常被视为理所当然的时间箭头假设。具体而言，这些模型中的一些介导参数必须在功能上依赖于其未来的测量设置，即与后续时间相关的输入参数。这种通常称为逆因果的选项已在文献中反复指出，但对能够描述特定纠缠现象的明确局部介导玩具模型的探索仅在过去十年才开始。本文简要介绍了此类模型。这些模型提供了与时空位置相关的事件的连续和一致描述，其中的各个方面是“一次性”解决的，而不是从过去到未来展开的。通常与贝尔定理相关的量子力学和相对论之间的矛盾在这里并没有出现。与传统的量子模型不同，指定系统状态所需的参数数量不会随着纠缠粒子的数量呈指数增长。推广此类模型以解释所有量子现象的承诺被认为是一项巨大的挑战。
从非连续语言中重构连续语言的语义...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 9 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509744 doi：bioRxiv preprint