XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDynamical
半自然设置中对催产素神经元进行无线光遗传学刺激可动态提升亲社会行为和竞争行为
Sergey Anpilov, 1 , 2 , 5 Yair Shemesh, 1 , 2 , 5 Noa Eren, 1 , 2 , 5 Hala Harony-Nicolas, 3 Asaf Benjamin, 1 , 2 Julien Dine, 1 , 2 Vinı´cius EM Oliveira, 4 Oren Forkosh, 1 , 2 Stoyo Karamihalev, 1 , 2 Rosa-Eva H € uttl, 1 , 2 Noa Feldman, 1 Ryan Berger, 1 Avi Dagan, 1 Gal Chen, 1 Inga D. Neumann, 4 Shlomo Wagner, 3 Ofer Yizhar, 1 和 Alon Chen 1 , 2 , 6 , * 1 魏茨曼科学研究所神经生物学系，雷霍沃特 7610001，以色列2 压力神经生物学系和神经遗传学，马克斯普朗克精神病学研究所，慕尼黑 80804，德国 3 Sagol 海法大学神经生物学系，海法 3498838，以色列 4 行为和分子神经生物学系，雷根斯堡神经科学中心，雷根斯堡大学，雷根斯堡 93053，德国 5 这些作者贡献相同 6 主要联系人 *通信地址：alon.chen@weizmann.ac.il https://doi.org/10.1016/j.neuron.2020.05.028
多模式动力学系统的贝叶斯分解用于加固学习
在本文中，我们提出了一个基于模型的增强学习系统，其中以贝叶斯方式处理过渡模型。这种方法自然可以通过引入先验来对基础学习任务强加结构来利用专家知识。引入系统的其他信息意味着我们可以从少量数据中学习，恢复可解释的模型，并且重要的是，提供了相关的不确定性的预测。为了显示该方法的好处，我们使用一个具有挑战性的数据集，其中基础系统的动力学既表现出操作相移和异质噪声。将我们的模型与NFQ和BNN+LV进行了比较，我们展示了我们的方法如何产生对基本动力学的可隔离见解，同时也提高了数据效率。
人机协作：动态支持...
第 2 章 — 人机协作 (HAT) 2-1 2.1 人机团队、人机协作团队 2-1 2.1.1 简介 2-1 2.1.2 人机协作与合作 2-2 2.1.2.1 功能框架 2-2 2.1.2.2 结构功能方法 2-3 2.1.3 人机团队的特征与分类 2-4 2.1.3.1 任务相互依赖性 2-4 2.1.3.2 团队冲突解决 2-5 2.1.3.3 协调策略 2-5 2.1.3.4 进度监控/团队监控/2-6 相互评估 2.1.3.5 团队合作与团队精神 2-6 2.1.4 迈向人机协作：科学与技术挑战 2-6 2.1.4.1形式语言与自然和非语言 2-6 语言 2.1.4.2 人工和人类的推理模式，人工智能和解释 2-7 2.1.4.3 情感和情绪管理 2-7 2.1.4.4 团队中的隐性知识，团队 2-7 专业知识 2.1.4.5 共同点建设 2-7 2.1.5 人类自主团队合作和模式 2-7
LibrettOS：一个动态适应的多服务器库操作系统
我们提出了 LibrettOS，这是一种融合两种范式的操作系统设计，可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。为了获得更好的性能，LibrettOS 还可以充当库操作系统，选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限。此外，应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势，即两种范式无缝共存于同一操作系统中，使用户能够同时利用各自的优势（即更高的隔离性、高性能）。系统代码（例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统）在两种模式下保持相同，从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则，我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型，使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和与 POSIX/BSD 兼容的大型应用程序生态系统。我们使用硬件 (VM) 虚拟化来将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单模型，因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同，应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同，即使
在线文章 动态系统的多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法来实时近似最佳求解值函数和相关控制策略。在模拟中说明了所提出的自适应跟踪机制在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机的作用。
动态系统的在线多目标模型独立自适应跟踪机制
摘要：在机器人文献中，最佳跟踪问题通过使用各种鲁棒和自适应控制方法来解决。然而，这些方案与实施限制有关，例如在具有完整或部分基于模型的控制结构的不确定动态环境中的适用性、离散时间环境中的复杂性和完整性以及复杂耦合动态系统中的可扩展性。开发了一种在线自适应学习机制来解决上述限制，并为跟踪控制类问题提供通用的解决方案平台。该方案使用同时线性反馈控制策略最小化跟踪误差并优化整体动态行为。采用基于值迭代过程的强化学习方法来求解底层贝尔曼最优方程。生成的控制策略以交互方式实时更新，而无需任何有关底层系统动态的信息。采用自适应评论家的方法实时逼近最优解值函数和相关控制策略。在仿真中说明了所提出的自适应跟踪机制，以在不确定的气动学习环境下控制柔性翼飞机。
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律
Ising 模型的动态量子关联...
摘要。伊辛模型及其描述的物理系统在生成用于量子计量和量子信息的纠缠态方面发挥着核心作用。特别是，超冷原子气体、捕获离子系统和里德堡原子实现了长程伊辛模型，即使在没有横向场的情况下，也会产生高度非经典动力学和长程量子关联。在本文的第一部分，我们提出了一个详细的理论框架，用于研究此类系统在时间 t = 0 时进入任意非纠缠非平衡态的动力学，从而大大扩展和统一了 Foss-Feig 等人 (2013 Phys. Rev. A 87 042101) 的工作。具体来说，我们推导出闭时间路径有序关联函数的精确表达式，并利用这些表达式研究实验相关的可观测量，例如布洛赫矢量和自旋压缩动力学。在第二部分中，这些相关函数随后用于推导存在
认知科学中的动态假设
长摘要 认知科学中占主导地位的计算方法的核心是认知主体是数字计算机的假设；而替代动态方法的核心是认知主体是动态系统的假设。这篇目标文章试图阐明动态假设，并捍卫它作为计算假设的经验替代。数字计算机和动态系统是特定类型的系统。动态假设有两个主要组成部分：自然假设（认知主体是动态系统）和知识假设（认知主体可以被动态地理解）。可以反驳对这一假设的各种反对意见。结论是认知系统很可能是动态系统，只有持续的认知科学实证研究才能确定其真实程度。