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航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
一种用于稳健拟合的混合量子-经典算法
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题，但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此，开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中，我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式，它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器，这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点，但通过提供误差界限，我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外，我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机（D-Wave Advantage）和通过模拟 1 获得的结果。
算法简介（第四版）
名称：Cormen，Thomas H.，作者。J Leisserson，Charles Eric，作者。 J Rivest，Ronald L.，作者。 J Stein，Clifford，作者。 标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。 描述：第四版。 J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Leisserson，Charles Eric，作者。J Rivest，Ronald L.，作者。 J Stein，Clifford，作者。 标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。 描述：第四版。 J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Rivest，Ronald L.，作者。J Stein，Clifford，作者。标题：算法概论 / Thomas H. Cormen，Charles E. Leisoserson，Ronald L. Rivest，Clifford Stein。描述：第四版。J剑桥，马萨诸塞州：麻省理工学院出版社，[2022] J包括书目参考和索引。distentuers：LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题：LCSH：计算机编程。J计算机算法。classiûcation：LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260
一页摘要防止租赁住房卡车的算法促进
●使租赁财产所有者为协调租赁住房价格和供应信息的公司的服务合同，并指定此类安排本身违反《谢尔曼法》； ●禁止在两个或多个租赁财产所有者中协调价格，供应和其他租赁住房信息的实践； ●使两个或多个协调员合并在合并产生明显减少竞争的风险的情况下合并； ●允许单个原告无效任何证据前的仲裁协议或截止前的联合行动豁免，这将阻止其根据本法提起诉讼。
一种改进的实数编码遗传算法用于大规模平面阵列综合
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常，平面阵列用于基于电池使用的通信应用，例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此，选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件，相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
2024-01-04法律和算法S24课程提纲草稿
1。我们希望这些文件会有慷慨的引用，但是我们不需要像您在正式法律写作中看到的那样逐句引文支持。相反，在辩论或与之互动时，或者在依靠它来提出实质性事实时，请参考文献。2。同样，我们有意不要求使用特定的引用格式。对我们来说最重要的是，我们可以看到并理解您用来提出观点的文献，以及（当作品分页时）在工作中我们可以找到特定的实质性支持。3。这些是共识文件。没有提交将完美捕捉团队中任何一个人的观点，也不应该。我们期望一路上有分歧，并做出一些努力来辩论并达成共识。4。如果在关键问题上存在分歧，并且在辩论后您无法达成共识，则可以通过提出相互矛盾的观点及其相对优势/劣势来指出。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
VA HB 2094 MALDONADO算法歧视1-25- ...
January 27, 2025 The Honorable Delegate Cliff Hayes, Chair House Communications, Technology and Innovation Committee House Committee Room C - 206 Dear Chair Hayes and members of the Committee: On behalf of Chamber of Progress, a tech industry association supporting public policies to build a more inclusive country in which all people benefit from technological leaps, I write to respectfully urge you to oppose HB 2094, which would hinder the adoption of innovative AI技术没有有意义地推进公民权利。进步会议厅旨在确保所有美国人都从技术飞跃中受益。我们的公司合作伙伴包括Google，Apple和Amazon等AI创新者，但我们的合作伙伴对我们的职位没有投票或否决。AI具有改善教育，实现创造性表达和创造新的商机的巨大潜力。因此，公共政策促进这些创新的广泛和公平分配至关重要。因此，政策制定者应避免政策适得其反，以适得其反地采用AI技术。HB 2049将人工智能系统定义为“基于机器学习的系统，对于任何明确或隐式的目标，从该系统的输入中注射，将收到如何产生输出，包括内容，决策，预测和可能影响物理或虚拟环境的建议”，这将涵盖大多数软件，而这些软件将涉及大多数软件，同时忽略了离线，实际上，实际上是歧视性的，潜在地构成了潜在的，这将涉及。HB 2049的赞助商正当关注侵犯民权，尤其是住房，就业或贷款方面的歧视。历史上边缘化的社区在这些地区又反复歧视，
后量子密码算法的实现
随着量子计算机的日新月异，对隐私构成威胁，大整数分解和离散对数等数学难题将通过 Shor 算法被破解。这将使广泛使用的密码系统过时。由于量子计算的进步，后量子密码学最近大受欢迎。因此，2016 年，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 启动了一项标准化流程，以标准化和选择能够抵御量子计算机攻击的加密算法和方案，称为后量子密码学。标准化过程始于 69 份密钥封装机制 (KEM) 和数字签名 (DS) 的提交。4 年后，该流程已进入第三轮（也是最后一轮），有 7 个最终候选方案，其中 4 个是 KEM（CRYSTALS-Kyber、SABER、NTRU、Classic McEliece），其余 3 个提交是 DS（CRYSTALS-Dilithium、FALCON、Rainbow）。标准化过程大部分向公众开放，NIST 要求研究人员从理论和实施的角度研究提交的内容，以确定所提议候选方案的优点和缺点。
评估机器学习算法的有效性
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断，为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病（包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病）方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类），本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC，用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战，例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后，它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景，强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用，同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。