XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLookAhead
目标导向设计代理：将视觉模仿与一步前瞻优化相结合以实现生成设计
工程设计问题通常涉及大型状态和动作空间以及高度稀疏的奖励。由于无法穷尽这些空间，因此人类利用相关领域知识来压缩搜索空间。深度学习代理 (DLAgents) 之前被引入使用视觉模仿学习来模拟设计领域知识。本文以 DLAgents 为基础，并将其与一步前瞻搜索相结合，以开发能够增强学习策略以顺序生成设计的目标导向代理。目标导向的 DLAgents 可以采用从数据中学习到的人类策略以及优化目标函数。DLAgents 的视觉模仿网络由卷积编码器 - 解码器网络组成，充当与反馈无关的粗略规划步骤。同时，前瞻搜索可以识别由目标指导的微调设计动作。这些设计代理在一个无约束桁架设计问题上进行训练，该问题被建模为一个基于动作的顺序配置设计问题。然后，根据该问题的两个版本对代理进行评估：用于训练的原始版本和带有受阻构造空间的未见约束版本。在这两种情况下，目标导向型代理的表现都优于用于训练网络的人类设计师以及之前反馈无关的代理版本。这说明了一个设计代理框架，它可以有效地利用反馈来增强学习到的设计策略，还可以适应未见的设计问题。[DOI：10.1115/1.4051013]
Eversource主要项目更新
描述“ SOC”指出了拟议的施工时间的开始。项目时间表将因社区而异。由MA公用事业部或Eversource的主要监管机构的能源设施委员会（EFSB）提交。Eversource将根据最新信息更新此LookAhead，并可以为温彻斯特镇提供例行更新。N.剑桥 - 沃本级A级调查在'24中，并在'24中向EFSB提交。LookAhead不涵盖其他紧急工作。
用衣服增强自动驾驶汽车导航...
摘要：这项研究使用与自适应lookahead机制集成的基于衣服的方法为自动驾驶汽车引入了先进的横向控制策略。主要的重点是通过应用Euler螺旋在平稳的曲率过渡中提高侧向稳定性和路径跟踪准确性，从而减少了乘客不适和车辆滚动风险。我们工作的创新方面是基于实时车辆动力学和道路几何形状的LookAhead距离的自适应调整，该距离可确保在不同条件下的最佳路径。准反馈控制算法在每个时间步骤构造了最佳的衣服，从而生成适当的转向输入。铅过滤器补偿了车辆的横向动力学滞后，从而提高了控制响应能力和稳定性。通过使用Trucksim®和Simulink®的全面共同模拟，拟议控制器的效果得到了验证，这表明了各种驾驶场景中横向控制性能的显着改善。未来的方向包括扩展控制器的高速应用程序，并进一步优化以最大程度地减少轨道错误，尤其是对于清晰的车辆。
CogniSAT-6 航天器上的动态瞄准飞行
动态目标定位 (DT) 是一种航天器自主概念，其中传感器数据被获取并快速分析，并用于驱动后续观察。我们描述了这种方法的低地球轨道应用，其中分析前瞻图像以检测云、热异常或陆地用例，以推动更高质量的近天底成像。这种能力的用例包括：云避开、风暴搜寻、搜索行星边界层事件、羽流研究等。DT 概念需要前瞻传感器或敏捷性以在这种模式下使用主传感器、边缘计算以快速分析机载图像以及主后续传感器。此外，可以利用卫星间或低延迟通信链路进行跨平台任务处理。我们描述了正在进行的实施，以便在 2025 年初在 CogniSAT-6（Ubotica/Open Cosmos）航天器上飞行 DT，该航天器于 2024 年 3 月在 SpaceX Transporter-10 发射中发射。
Last Planner System® 标准工作 9_每周工作计划
Last Planner System® (LPS®) 的承诺级“意愿”规划步骤是确定执行者同意的承诺任务完成情况。每周工作计划 (WWP) 用于确定规划工作是否成功，并确定哪些因素限制了绩效。它比前瞻更详细，是衡量 PPC（计划完成百分比）的基础。
量化天气预报数据的疗效用于飞行围栏优化
摘要 - 控制优化为航空立即减少其气候影响提供了一种有效且具有成本效益的方式。开源优化，其中在先前的工作中已经介绍了基于气象开放数据的关节和排放效应。但是，先前的研究忽略了使用预测数据的重要性，而不是后处理的重新分析数据。为了实现估计优化，需要在飞行计划阶段以足够的质量提供预测数据，以便执行优化。在本文中，使用预测和重新分析数据实现和应用了完全开放的非线性最佳控制飞行优化。在分析中使用了来自Opensky的120天（175.440航班）的飞行数据。我们表明，与最新的预测（1小时lookahead Time）相比，具有较大的LookAhead时间（最多12小时）的预测同样有效，以进行关注功能优化，同样高准确性。但是，与更准确的后处理重新分析数据相比，形成的预测关闭尾巴存在很大差异。这项研究表明，在我们实际实施概括的最佳飞行计划之前，还有很长的路要走。关键字 - 可持续性，缩进，开放式，优化，Opensky，飞机监视数据
评估现代应用程序的内存预取技术
2理论3 2.1测量预取效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2预取技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2.1软件预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.2一个块lookahead预摘要。。。。。。。。。。。。。。6 2.2.3参考预测表预取。。。。。。。。。。。。7 2.2.4基于GHB的预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.2.5目标线预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.6错误的路径预取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.7内容有向预取。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.2.8数据预取控制器预取。。。。。。。。。。。。。10 2.3预取问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.1缓存污染。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.2区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3.3增加内存曲线和力量。。。。。。。。。。。。。11 2.4预取替代方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11
电池有限能量收集通信的电源控制
电源控制通常用于确保通信系统中有效的资源液化。由于环境能源的间歇性和随机性，其在能源收集通信的新兴范式中变得更加重要。本专着提供了基本功率控制策略及其性能分析的重新查看，以独立且相同分布的能量到达的基本设置的基本环境。分别考虑了三种不同的设置，即离线功率控制，线电源控制和使用LookAhead的功率控制，分别与对能量到达过程的非因果，因果关系和部分非因果知识的案例相对应。提出了最佳离线电源控制策略的完整表征。在线设置中，将重点放在贪婪的政策上，该政策在低温容量制度中是最佳的，并且普遍近乎最佳的策略，其中包括Maximin Optimal
四轮手机的纯追求控制器策略...
在本文中使用了纯追求算法（PPA）来解释四个轮子的汽车如何移动。MATLAB环境具有广泛的模拟功能，可以准确地代表复杂的机器人行为。是这些部署的是对机器人操作动力学的扩展分析。在MATLAB/SIMULINK框架中，从不同算法获得的航路点定义了机器人轨迹。一个里程表传感器有助于本地化机器人，从而在其位置上提供了准确的实时信息。在批判性地评估了几个性能指数之后，很清楚该控制算法的工作状况如何，因为它将机器人从初始状态顺利移动到其目标，几乎完全没有振荡。模拟的发现确认，如果选择了适当的lookahead距离，那么机器人可以有效地跟踪航路点并沿着轨迹保持最佳路径，直到终于到达目标点
滚动预测的储能 - 城堡
滚动预测几乎在可再生能源存储文献中几乎被忽略了。在本文中，我们提供了一种新的方法来处理不确定性，而不仅仅是预测的准确性，而且是随着时间的推移的预测的演变。我们的方法将焦点从建模looka-Head模型中的不确定性转变为随机基本模型中的准确模拟。我们通过创建一个参数修改的lookahead模型来制定强大的策略，以制定存储决策，其中参数在随机基本模型中调整。由于计算无偏的随机梯度相对于参数需要限制性假设，因此我们根据数值导数提出了一种基于模拟的随机近似算法，以优化这些参数。虽然基于嘈杂函数评估的数值衍生物提供了偏见的梯度估计值，但在我们提出的算法的框架内建立的一种在线差异降低技术将使我们能够控制累积的偏置错误并建立算法算法的算法利率。我们的数值实验表明，该算法中的性能超过了确定性基准策略。