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多智能体自适应数学学习
我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型，使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性，但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的，可在 github 1 上找到。
2023 年第三季度季度报告
• 与 2022 年第三季度相比，第三季度受限制的风能和太阳能发电量增加了五倍。第三季度，至少 1 兆瓦时风能或太阳能发电量受限制的小时数百分比为 46%。正如本报告所述，MSA 已确定在拥堵期间可能不准确设定池价的情况。在某些情况下，这些价格不准确是由于有关潜在风能发电量的数据不正确造成的，这意味着 AESO 不准确地计算了受限制的发电量。MSA 已确定在四个月内大约有 100 个小时可能不准确设定池价。
用于计算机图形和CAD的生成建模
用于形状合成和分析的间隔方法121 5.1为什么要间隔分析？122 5.2包含函数123 5.2.1术语和定义123 5.2.2算术操作的包含函数126 5.2.3自然间隔扩展127 5.2.4关系和逻辑运算符的包含函数130 5.2.5平均值和泰勒表格和泰勒表格131 5.2.6集成运算符的包含功能。。。133 5.2.7 Inclusion Functions Based on Monotonicity 136 5.3 Constraint Solution Algorithm 138 5.3.1 The Problem of Indeterminacy 139 5.3.2 Subdivision Methods 141 5.3.3 Solution Aggregation 142 5.3.4 Termination and Acceptance Criteria for Constraint Solution 142 5.3.4.1 The Constrained Partitioning Problem 146 5.3.5 Interval Newton Methods 147 5.3.5.1 Implementing Interval Newton with矩阵迭代149 5.3.5.2实施线性优化的间隔牛顿151 5.3.6解决方案的存在156 5.3.7约束评估增强157 5.4约束最小化算法158 5.4.1终止和验收标准受约束最小化160 5.4.2单位智能测试161 161 161
MI-BCI 特征优化应在何时包含先验知识，以及哪一个？
基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 依赖于人与机器之间的交互。因此，两个组件的（学习）特性对于理解和提高性能至关重要。数据驱动方法通常用于选择/提取几乎没有神经生理先验的特征。这种方法是否应该包括先验知识，如果是，那么包括哪些？本文研究了 BCI 性能与由流行的启发式算法选择的特定于受试者的最具判别力的频带 (MDFB) 的特征之间的关系。首先，我们的结果显示所选的 MDFB 特性（平均值和宽度）与性能之间存在相关性。然后，为了调查可能的因果关系，我们在线比较了使用受限（强制与高性能相关的特性）和不受约束的算法获得的性能。虽然我们无法得出因果关系的结论，但使用受限算法的平均性能最高。最后，为了更好地了解 MDFB 特性与性能之间的关系，我们使用机器学习来 1) 使用 MDFB 特性预测 MI-BCI 性能和 2) 为每个受试者自动选择最佳算法（受约束或不受约束）。我们的结果表明，对于具有明显不同或没有明显 EEG 模式的受试者，受约束算法可以提高其性能。
QGOPT：量子技术的Riemannian优化
量子技术中的许多理论问题可以被提出并作为约束优化问题来解决。最常见的量子机械约束，例如，等距和单位矩阵的正交性，量子通道的CPTP特性以及密度矩阵的条件，可以看作是商或嵌入的riemannian歧管。这允许使用Riemannian优化技术来解决量子力学约束优化问题。在当前的工作中，我们介绍了Qgopt，这是量子技术中约束优化的库。QGOPT依赖于量子力学约束的基础riemannian结构，并允许在保留量子机械约束的同时应用基于标准梯度的优化方法。此外，QGOPT写在张量之上，这使自动分化能够计算优化的必要梯度。我们显示了两个申请示例：量子门分解和量子断层扫描。
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在许多大脑区域中，神经种群活动似乎被限制为具有相当高维的神经状态空间内的低维歧管。对主要运动皮层（M1）的最新研究表明，低维歧管内的活性，而不是单个神经元的活性，是计划和执行运动所需的计算基础。迄今为止，这些研究仅限于在约束的实验室环境中获得的数据，在这些实验室环境中，猴子执行了重复，定型的任务。一个空旷的问题是，观察到的神经流形的低维度是否归因于这些限制。在执行更自然和不受约束的动作（如步行和采摘食物）期间，M1活动的维度仍然未知。现在，我们发现与各种不受限制的自然行为相关的低维流形，其维度仅略高于与受约束实验室行为相关的尺寸。为了量化这些低维流形带有任务相关信息的程度，我们构建了特定于任务的线性解码器，这些解码器可预测M1歧管活动的EMG活动。在这两种设置中，基于估计的低维歧管中的活性进行解码性能与基于所有记录神经元的活性的解码性能相同。这些结果在特定于任务的流形和运动行为之间建立了功能联系，并强调说，受约束和不受约束的行为都与低维M1歧管有关。
审查需求侧响应在批发电力市场中的参与
更改商业和监管框架，以阐明必须向客户提供的信息，以便以限制的基础开发，将由能源策略WA（EPWA）开发，这是将访问代码转移到电力系统和市场规则的过程的一部分，该过程是电力行业通过了第2023号在此期间，EPWA将与西方权力合作，以确保在非正式的基础上向潜在受限的负载客户提供相关信息。
