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摘要 - 本文提出了一种分布式算法,以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡,并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法,而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下,我们建立了新的结果,该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数,而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合,并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
本文研究了隐私监管如何影响不同司法管辖区的人工智能 (AI) 创新轨迹。我们根据数据强度构建了一种新的人工智能技术分类法,并分析了 2010 年至 2021 年来自 57 个国家/地区 76 个行业的专利申请。我们的描述性分析揭示了三个关键模式:2010 年代人工智能方法从数据保存型向数据密集型的重大转变、成熟企业创新市场集中度不断提高以及全球创新产出和技术重点的地理差异明显。利用企业对欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 的接触差异,我们发现接触到的申请人显著改变了他们的技术轨迹。与 GDPR 之前的时期相比,在欧盟市场接触较多的申请人增加了数据保存型专利,同时减少了数据密集型专利。这种影响主要由欧盟公司推动。此外,GDPR 似乎减少了欧盟的整体人工智能专利数量,同时加强了老牌公司的市场主导地位。
实验神经科学技术正在迅速发展,高密度电生理学和靶向电刺激方面取得了重大进展。结合这些技术,源自多能干细胞的皮质类器官有望成为大脑发育和功能的体外模型。尽管感觉输入对体内神经发育至关重要,但很少有研究探讨有意义的输入对体外神经培养物随时间的影响。在这项工作中,我们展示了脑类器官中目标导向学习的第一个例子。我们开发了一个闭环电生理学框架,将小鼠皮质类器官融入模拟动态任务(称为“Cartpole”的倒立摆问题)并通过高频训练信号评估学习。该框架支持的纵向实验阐明了选择训练信号的不同方法如何能够提高任务的效率。我们发现,对于大多数类器官,通过人工强化学习选择的训练信号比随机选择的训练信号或没有训练信号在任务上的表现更好。这种研究体外学习机制的系统方法为治疗干预和生物计算开辟了新的可能性。
J.P. Morgan Wealth Management是JPMorgan Chase&Co。的业务,该公司通过J.P. Morgan Securities LLC(JPMS)提供投资产品和服务,这是注册经纪交易商兼投资顾问FINRA和SIPC。保险产品可通过Chase Insurance Agency,Inc。(CIA)(CIA)提供的保险代理机构提供,以Chase Insurance Agency Services,Inc。在佛罗里达州开展业务。摩根大通银行(N.A.(JPMCB)。JPM,中央情报局和JPMCB是摩根大通公司(JPMorgan Chase&Co。)产品的共同控制,所有州都不可用。
案例经理:专业人士根据人的价值观,优势,目标和需求,协助一个人访问和导航社会,健康,职业,职业和其他社区以及自然支持和服务的人。专业人士有责任向人员提供必要的信息,以做出明智的选择。案件经理(以前称为社会工作者)由达科他县(Dakota County)指派为内部工作人员或合同机构。分配的案例经理应是CDC上个体的第一联系点。
我们研究有向图中的多智能体编队控制问题。相对配置用单位对偶四元数 (UDQ) 表示。我们将这种加权有向图称为单位对偶四元数有向图 (UDQDG)。我们证明,当且仅当对偶四元数拉普拉斯算子与底层有向图的无加权拉普拉斯算子相似时,所需的相对配置方案在 UDQDG 中是合理的或平衡的。提出了直接法和单位增益图法来解决一般单位加权有向图的平衡问题。然后,我们研究了一般非单位加权有向图的平衡问题。报告了 UDQDG 的数值实验。
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国防部定向能项目由国防部研究与工程部副部长办公室 (OUSD[R&E]) 的定向能首席主任负责协调。定向能首席主任还负责制定和监督定向能路线图。根据 OUSD(R&E) 的说法,国防部的定向能路线图概述了国防部的计划,即到 2025 财年将定向能武器的功率水平从目前可行的约 150 千瓦(kW - 功率单位)提高到 500 千瓦(同时减小尺寸和重量)。国防部寻求“到 2026 财年进一步减小尺寸和重量,并将功率提高到 MW [兆瓦] 级别”。作为参考,尽管对于摧毁不同目标群所需的精确功率水平尚无共识,但一些分析师认为,约 100 千瓦的激光器可以摧毁无人机系统、小型船只、火箭、火炮和迫击炮,而约 300 千瓦的激光器还可以摧毁以特定轮廓飞行的巡航导弹(即飞越激光器,而不是飞向激光器)。1 兆瓦的激光器可以摧毁弹道导弹和高超音速武器。
