针对无人水下航行器(UUV)作业环境中决策的复杂性和不确定性,该研究提出一种基于动态影响图(DID)和期望效用理论的自主决策方法。首先,建立UUV态势感知威胁评估模型,据此提出UUV自主决策的DID模型。然后,基于UUV威胁评估结果,推断并预测决策节点中各决策方案的效用。随后,利用最大期望效用原则选取最优自主决策方案。最后,通过仿真验证了DID方法的有效性。与传统专家系统相比,DID系统表现出很强的适应性,能够更好地解决不确定条件下的动态决策问题。
以下几点突出了植物中主要双齿茎的八个主要部分。零件为:1。表皮2。皮下三。一般皮层4。内胚层5。周环6。血管链7。髓质或髓射线8。髓或髓质。DICOT词干:第1部分。表皮:表皮是茎的最外层。它由紧凑型伸长的细胞细胞组成,它们看起来在横截面中看起来是矩形桶形。细胞是透明的,没有叶绿体。
该单元可以存储指令、数据和中间结果。该单元在需要时向计算机的其他单元提供信息。它也被称为内部存储单元或主存储器或主存储器或随机存取存储器 (RAM)。
摘要 — 大多数量子算法在执行所需的特定应用计算之前,都会假设基态叠加中的某些特定初始状态。此类状态的准备本身需要量子电路执行的计算。在本文中,我们研究了特定量子态子集的自动状态准备,这些子集是基态子集的均匀叠加,称为均匀量子态。我们利用此类状态可以用布尔函数表示,并提出一种基于函数分解的递归算法。当使用二元决策图作为函数表示时,我们可以根据决策图的大小实现快速且可扩展的量子态准备。我们表明,该算法可以为函数找到量子电路,而最先进的算法不再适用。索引术语 — 量子计算、量子态准备、布尔函数、决策图
摘要 — 量子计算机的计算能力对新设计工具提出了重大挑战,因为表示纯量子态通常需要指数级的大内存。如前所述,决策图可以通过利用冗余来减少这些内存需求。在这项工作中,我们通过允许量子态表示中的微小误差来进一步减少内存需求。这种不准确性是合理的,因为量子计算机本身会经历门和测量误差,并且量子算法在某种程度上可以抵抗误差(即使没有误差校正)。我们开发了四种专门的方案来利用这些观察结果并有效地近似决策图所表示的量子态。我们通过经验表明,所提出的方案将决策图的大小减少了几个数量级,同时控制了近似量子态表示的保真度。
计算机的下一个组件是控制单元,它的作用就像主管一样,确保事情以正确的方式完成。控制单元负责使用时间信号协调各种操作。控制单元确定计算机程序和指令的执行顺序。诸如处理存储在主存储器中的程序、解释指令以及发出信号让计算机的其他单元执行这些指令。当多个用户同时访问计算机时,它还充当接线员。因此,它在执行输入和输出时协调计算机外围设备的活动。
让我们开始绘制气泡图吧!1. 列出您的计划中需要位于建筑物中的所有房间。2. 在每个房间旁边写下它是大房间、小房间、中房间还是微型房间等。3. 考虑哪些房间可能需要彼此相邻或靠近。考虑您希望哪些房间有窗户,确保它们位于图表的边缘而不是中间。4. 首先为您的主要空间绘制一个气泡!请记住,让气泡的大小与它是大房间、中房间还是小房间相对应。5. 继续为建筑物中剩余的每个房间添加气泡,绘制正确的尺寸(大、中、小等)以及它们与其他房间的关系。例如,您想在卧室旁边设置一间浴室吗?继续添加气泡,直到所有房间都位于您想要的位置。 6. 您可以继续在气泡图中绘制表示流通的线条/箭头(人们在建筑物中行走的路径),以及表示入口/门所在的小箭头。
系统接线图(如上所示)是线束设计的起点,因为它包含信号路径和至少一些有关电气连接飞机组件所需的电线类型(如线规)的信息。在更先进的工程系统中,接线图中的接线数据链接到数据库。然后,可以将此数据库与其他数据(如线束设计软件包中的 3D 机身模型)合并。然后,线束设计人员将这些数据与机械/结构工程师协商,以确定机身内可接受的布线路径。确定这些路径后,就可以“布线”系统接线图中的电线并确定线束几何形状。由于系统组件遍布整个飞机,因此机身线束几乎总是包含来自多个系统的电线。
系统接线图(如上所示)是线束设计的起点,因为它包含信号路径和至少一些有关电气连接飞机组件所需的电线类型(如线规)的信息。在更先进的工程系统中,接线图中的接线数据链接到数据库。然后,可以将此数据库与其他数据(如线束设计软件包中的 3D 机身模型)合并。然后,线束设计人员将这些数据与机械/结构工程师协商,以确定机身内可接受的布线路径。确定这些路径后,就可以“布线”系统接线图中的电线并确定线束几何形状。由于系统组件遍布整个飞机,因此机身线束几乎总是包含来自多个系统的电线。
