A. Terzopoulou,X。Wang,X.-Z.博士 Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语A. Terzopoulou,X。Wang,X.-Z.博士Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语
在这项研究中,我们评估了自主驾驶(AD)系统中增强学习的鲁棒性(RL),特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性,是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型,以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码,使其容易受到对抗性扰动的影响,这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞,这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型,我们对两种主要情况的实证研究提出:操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明,尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性,但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数,例如在偏心转弯期间,这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作,更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究,而不是实用的现实世界威胁。
为了实现上述目标,本报告着重于部署屋顶太阳能PV系统的评估,以支持电动巴士充电基础设施。此外,该分析基于三个特定位置,即Cijantung,终端Ragunan和登台设施Pejaten
摘要:这篇叙述性评论简要概述了有关帕金森氏病(PD)神经康复的基于技术的干预措施的当前文献。讨论了大脑 - 计算机界面的作用,基于exerfaming/基于虚拟现实的练习,机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。可以预期,基于技术的神经康复将在PD患者的管理中具有重要意义,尽管尚不清楚这种方法是否优于常规疗法。高强度的基于技术的神经康复可能会在PD中对神经保护性或神经训练作用有希望。总的来说,需要更多的研究才能获得有关PD患者基于技术的神经居住的可行性,效率和安全性的更多数据。
量子计算利用量子力学现象(如叠加和纠缠),能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而,量子算法依赖于多个预处理和后处理任务,这些任务通常需要在传统硬件上执行,例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错,当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外,量子设备不适合许多传统任务,例如数据持久化或可视化,这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此,量子应用本质上是混合的,必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
i生物化学与生物物理学研究所波兰科学学院,波兰,波兰,ii玛丽亚·斯克洛多夫斯卡库里国家肿瘤学国家研究研究所,罗恩特纳5 PotsdamGolm, Germany, V Center for Plant Systems Biology and Biotechnology, Plovdiv, Bulgaria, VI MaxPlanck Institute for Plant Breeding Research, CarlvonLinne Weg 10, Cologne, Germany, VII LeibnizInstitut für Pflanzengenetik und Kulturplfanzenforschung Corrensstraße 3, Gatersleben, Germany, VIII国家巨大的国家主要实验室,生命科学学院,河南大学,河南大学,凯芬,中国,IX生物学系,约克大学,约克大学,英国,X MAXPLANCK植物育种研究所,Carlvonlinee Weg 10,Cologne,德国,德国,德国,
证据概况:总体效果估计和研究参考文献。总结:基本证据的概述和简要回顾。证据的确定性:高:我们非常确定真实效果接近估计效果。中等:我们对估计效果有一定把握。真实效果可能接近这个效果,但有可能存在显著差异。低:我们对估计效果的信心有限。真实效果可能与估计效果存在显著差异。非常低:我们对估计效果的信心非常小。真实效果可能与估计效果存在显著差异。决策证据:有益和有害影响、证据质量和对人们偏好的考虑的简要描述。理由:描述上述要素如何相互加权并得出当前建议的方向和强度。实用信息:有关治疗的实用信息和任何特殊考虑的信息。改编:如果该建议改编自另一份指南,请在此处描述任何更改。讨论:如果您以用户身份登录,您可以在此处对具体建议发表评论。参考文献:建议的参考文献列表。
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是,在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在:语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作,其中大规模,数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中,我们在此处报告工作,这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语(通用20)和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域,我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。