XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于人工智能的库存管理
摘要 订单策略的协调对供应链库存管理构成了巨大挑战，因为各种随机因素增加了其复杂性。因此，确定最小化总库存成本的策略的分析方法仅在有限的范围内适用。相反，我们采用人工智能 (AI) 领域的启发式方法，即蒙特卡洛树搜索 (MCTS)。据我们所知，MCTS 既未应用于供应链库存管理，也未在运筹学的其他分支中广泛传播。我们开发了一个离线模型和一个基于实时数据决策的在线模型。为了演示目的，我们考虑一个类似于经典啤酒游戏的供应链结构，该结构有四个参与者，需求和交货时间都是随机的。我们证明离线和在线 MCTS 模型都比其他以前采用的基于 AI 的方法表现更好。此外，我们提供证据表明，由 MCTS 确定的动态订单策略消除了牛鞭效应。
基于人工智能的库存管理
摘要 订单策略的协调对供应链库存管理构成了巨大挑战，因为各种随机因素增加了其复杂性。因此，确定最小化总库存成本的策略的分析方法仅在有限的范围内适用。相反，我们采用人工智能 (AI) 领域的启发式方法，即蒙特卡洛树搜索 (MCTS)。据我们所知，MCTS 既未应用于供应链库存管理，也未在运筹学的其他分支中广泛传播。我们开发了一个离线模型和一个基于实时数据决策的在线模型。为了演示目的，我们考虑一个类似于经典啤酒游戏的供应链结构，该结构有四个参与者，需求和交货时间都是随机的。我们证明离线和在线 MCTS 模型都比其他以前采用的基于 AI 的方法表现更好。此外，我们提供证据表明，由 MCTS 确定的动态订单策略消除了牛鞭效应。
数据驱动的加固学习，用于洗衣机最佳电机控制
摘要 - 在本文中，我们解决了为现代洗衣机开发先进的电机控制系统的挑战，这是在各种条件下运行所需的。传统系统的设计通常依赖于手动反复试验方法，从而限制了增强性能的潜力。为了克服这一点，我们提出了一种新型的持续增强钢筋学习框架，该框架是针对洗衣机的脱水周期期间的平衡维持而定制的。我们的方法引入了延迟的在线更新机制，该机制利用在线互动的某些时期利用了过渡数据。此方法有效地规避了在局部增强学习中通常遇到的分布转移问题。我们的经验结果表明，在各种任务中，包括涉及不同类型的洗衣店的载荷平衡效率的平均平均增加了近16％。这项研究不仅增强了工业环境中强化学习的适用性，而且还代表了智能设备技术开发的重要一步。
可再生能源高渗透电力系统在线优化：进展与前景
摘要 — 传统上，由于负载基本可预测且发电可靠，电力系统的离线优化是可以接受的。波动性可再生能源发电和物联网设备的日益普及使得负载可进行细粒度控制，这导致离线优化在电力系统领域的适用性不断降低，并将注意力转移到在线优化方法上。然而，在线优化是一个广泛的主题，可以应用于不同的环境并受其驱动，在不同的时间尺度上操作，并建立在不同的理论基础上。本文回顾了电力系统领域使用的各种在线优化技术，旨在明确最常用技术之间的区别。特别是，我们介绍和比较了四种不同的技术，涵盖了电力系统领域使用的在线优化技术的广度，即优化引导的动态控制、单周期问题的反馈优化、基于 Lyapunov 的优化和多周期问题的在线凸优化技术。最后，我们推荐了电力系统领域在线优化的一些未来潜在方向。
小基因组的桑格方法。博士...
技术背后的概念相似。它将荧光核苷酸一一添加到DNA模板螺纹中，该螺纹在NGS和Sanger序列中生长DNA聚合酶（也称为二氧基或CAPS电泳序列）。由每个添加的核滴荧光标签定义。
审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
Super Tau Charm 设施的离线数据处理软件
摘要：中国拟建的超级金牛座神灯装置（STCF）是新一代正负电子对撞机，质心能量为2~7 GeV，峰值亮度为0.5×1035cm−2s−1。开发了STCF离线软件（OSCAR），支持离线数据处理，包括探测器仿真、重建、刻度以及物理分析。针对STCF的具体要求，OSCAR基于HEP实验轻量级通用软件SNiPER框架进行设计和开发。除了常用的 Geant4 和 ROOT 软件外，OSCAR 还采用了 HEP 社区中一些最先进的软件包和工具，例如探测器描述工具包 (DD4hep)、普通旧数据 I / O (podio) 和英特尔线程构建模块 (TBB) 等。本文将介绍 OSCAR 的总体设计和一些实现细节，包括事件数据管理、基于 SNiPER 和 TBB 的并行数据处理以及基于 DD4hep 的几何管理系统。目前，OSCAR 已全面投入使用，以促进 STCF 探测器的概念设计和其物理潜力的研究。
植入传感器的神经刺激伪像去除伪像改善了信号清晰度和电动机的解码
随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加，肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外，可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈，从而可以对假体进行闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图（EMG）信号中的干扰伪影，从而恶化假体的可靠性和功能。在这里，我们实施了两种实时刺激伪影算法，模板减法（TS）和ε范围的最小平均正方形（ε-NLMS），并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明，这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比（SNR）和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外，两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。
云边缘协作分布式增强学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）的前进使训练各种强大的代理在实时环境中执行复杂的任务成为可能。使用下一代通信技术，与进化的DRL代理进行云边缘协作人工情报服务可能是一个重要的情况。但是，在同一DRL方案中具有不同属性和体系结构的代理可能不兼容，并且训练它们是耗时的或需要资源的。在本文中，我们设计了一种新颖的云边缘协作DRL培训框架，该培训框架命名为“频率转移”在线，这是一种新方法，可以通过与最小数据互动的最小数据互动，而不依赖于climpepality of-efl-eflimpeal of-efl datataSetsets clus in the Edge的在线DRL代理在边缘的融合。在其中，我们提出了一种新颖的算法独立于在线RL代理的知识蒸馏算法，通过利用预训练的模型以及代理与环境之间的界面来传递多种异构药物的蒸馏知识。广泛的实验表明，我们的算法可以以双重到速度的速度加速各种在线代理的收敛性，并在不同的环境中获得可比的奖励。