最初在[35]中引入了零知识(ZK)协议的头部范式中的多党计算(MPC),作为提供此类ZK协议的更好的理论和渐近构造的工具。一般设置如下:鉴于任何NP关联R(X,W),我们想设计一个ZK-protocol,供供供Prover P说服了一个验证者V,他知道有效的证人w对于公共价值X,而无需透露w的任何信息。此(两方)的供应库是由一般的MPC协议构建的,其中n派对z 1,z 2,。。。,z n检查他们是否共同为X共享有效的证人W。最常见的方法是假设W以W = w = w 1的形式编码W = w1⊕w2⊕···w n,其中每个方z i拥有相应的共享w i,并且存在有效的协议π以验证共享是否正确。在这种情况下,MPC in-the-The-The-The-The-The-The-The-The Brover P创建了他的秘密W,模拟执行π的新作品,并在此执行中对当事人的观点提出了贡献。之后,Verifier V要求打开这些视图的子集,并验证所有打开的视图都在播放和一致。如果原始的多方协议是针对开放子集的私有的,即保证这些参与者不能共同恢复秘密,则由此产生的两党协议将变为零知识。可以使用其他类型的共享技术,而不是简单的w = w = w1⊕w 2⊕···w n;例如,这是[28]中的情况。尽管对量子后签名没有用,但此示例启发了本文。在cbcrypto'23的邀请演讲中给出了另一个有趣的示例,显示了MPC在头中的应用到离散对数[37]。有关完整性,我们回想起第4节中的这个离散对数示例的描述。以此为灵感来源,我们描述了MPC在头上的应用,以创建有效的同构和小组动作问题的量子后签名。将集体操作通常用于加密目的的想法源自[16]。多年来,在加密结构中考虑了与该框架兼容的各种问题。最具象征意义的可能是图形同构问题,它已经在一些有关零知识的开创性论文中出现了[31,6,32]。但是,文献包含同构和群体作用问题的许多口味。由于并非全部适合我们的目的,我们讨论同构
摘要。仿真现在在自主驾驶算法的发展中起着重要作用,因为它可以大大降低现实世界测试的环保成本和道德风险。但是,建立高质量的驾驶模拟器并不是微不足道的,因为它要求采取公路代理的现实性行为行为。最近,几个模拟器采用以数据驱动方式学习的交互式轨迹预测模型。尽管他们成功地生成了短期交互式场景,但在时间范围更长时,模拟器很快就会崩溃。我们确定了背后的原因:现有的交互式轨迹预测因子在递归喂养预测作为模型的输入时遭受室外(OOD)问题。为此,我们建议引入一个量身定制的模型预测控制(MPC)模块,以使最先进的交互式轨迹预测模型M2I,形成了一个名为M 2 SIM的新模拟器。值得注意的是,M 2 SIM可以通过执行弹性正规化来有效地解决长期模拟的OOD问题,该正规化可以接受重播数据,同时仍享受数据驱动的预测的多样性。我们使用定量结果和可视化来证明M 2 SIM的优势,并发布我们的数据,代码和模型:https://github.com/0nhc/m2sim。
。法令编号 027/2025/MPC/PA 国务公共会计部秘书长在任期间,行使 2024 年 3 月 26 日法令编号 134/2024/MPC/PA 授予的权力,考虑到流程 PAE 编号 2025/2023100 中的内容;决议:第 1 条,命令登记,有利于服务器 HELTON BRENO NASCIMENTO BARATA,现任部长分析师职位 - 专业:行政,注册号 200302,缴纳时间为 3,476(三千四百七十六)天,相当于 9(九)年,6(六)个月零 11(十一)天,包括在 2014 年 11 月 10 日至 2024 年 5 月 16 日期间,用于社会保障目的。第二条 本条例自公布之日起施行。贝伦/巴勒斯坦权力机构,2025 年 1 月 20 日。电子签名:BRUNO ANTONY DANTAS DE VEIGA CABRAL MPC/PA 代理秘书 协议:1159736
6 实施 35 6.1 线性 MPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
货币等值(截至 2006 年 11 月 2 日) 货币单位 – 新西兰元 (NZ$) 1.00 新西兰元 = 0.67 美元 1.00 美元 = 1.48 新西兰元 缩写 AADDT 年平均日交通量 AC 沥青混凝土 ACC 援助协调委员会 ADB 亚洲开发银行 ADSL 非对称数字用户线 AMD 援助管理部 APS 艾图塔基电源 AS/NZS 澳大利亚标准/新西兰标准 ATC 空中交通管制 AusAID 澳大利亚国际开发署 AVG 平均 BOD 生化需氧量 CAANZ 新西兰民航局 CAPEX 资本支出 CBDAMPIC 太平洋岛国社区适应措施发展 CEA 飓风紧急援助 CI 库克群岛 CIAA 库克群岛机场管理局 CIANGO 库克群岛非政府组织协会 CIGOV 库克群岛政府 CIIC 库克群岛投资公司 CIMMRISP 库克群岛海洋资源部机构强化项目 CIPA 库克群岛港务局 CISD库克群岛统计局 CITTC 库克群岛贸易培训中心 CITV 库克群岛电视台 CLIMAP ADB 太平洋气候变化适应计划 COPED 混凝土海岸防护装置 CROP 区域组织理事会 CRRP 飓风恢复重建计划 CRP 气候风险简介 DBST 双层沥青表面处理 DME 测距设备 DNHRD 国家人力资源开发部 DOH 卫生部 DPA 发展伙伴关系协议 DRM 灾害风险管理 EC 疏散中心 ECIL Express 库克群岛代理
下面课程的模型顺序是学生完成课程的一个途径。下面的信息不是官方的教育计划。MPC辅导员可以根据您的学术,职业和个人目标来帮助您制定个性化的教育计划。访问MPC的咨询网站,以获取有关咨询和最新计划要求的更多信息。
摘要:本文将新颖的 LPV(线性参数变化)模型和 MPC(模型预测控制)方法应用于电动垂直起降飞机的倾斜过渡过程,该飞机具有六个分布式电动旋翼和固定翼,用于平飞,其中两个旋翼可倾斜以在从悬停到稳态平飞的倾斜过渡期间产生可变推力矢量,其余四个旋翼不能倾斜。在平飞过程中,固定翼引起的气动升力保持飞行高度。基于由倾转旋翼角位置和故障旋翼速度预定的标称倾斜轨迹,通过沿倾斜轨迹线性化非线性 eVTOL 飞机模型,基于显著减少的线性时不变模型数量构建了离散时间 LPV 模型,其中倾转旋翼角度和故障旋翼速度可以实时测量。提出了一种基于σ移位H 2 范数的LPV建模误差评估方法,并设计了具有动态参考补偿的自适应模型预测控制器。仿真研究表明,基于转子故障倾斜过渡LPV模型的自适应MPC策略是成功的。
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制(NMPC)策略的端到端学习,该策略不需要明确的第一原理模型,并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络(RNN)模型来捕获非线性动态,其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题,本文使用加固学习(RL)来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法:级联的两个坦克系统(CTS)。索引术语 - 强化学习,非线性模型预测控制,复发性神经网络
实现这一目标的一种方法是所谓的预测调节,该方法已成功应用于流程工业等领域。预测控制在实践中是指计算机试图预测(预测)飞机未来的运动,并据此找到最佳的控制命令,从而在不超出任何限制的情况下,最大程度地遵循飞行员的意愿。这是通过制定数学优化问题来完成的,您希望最小化飞行员的愿望与飞机未来行为的预测之间的差异。此优化问题的次要条件是飞机的动力学以及系统中可能存在的所有限制。一旦有新的测量数据可用,飞机的控制计算机就会解决这个优化问题,即每秒多次。这些优化问题很复杂,需要大量的计算能力。因此,一个巨大的挑战是让这些变得更简单并且更适合航空业。
为了在 2050 年实现净零排放,国际能源署表示,尽管可再生能源已经在大幅扩张,但各国政府仍需要进一步提高目标,以太阳能和风能资产的竞争势头为基础。各国政府应考虑将更多的经济复苏支出用于可再生能源,同时制定政策和法规,以促进该领域的私人资本动员。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 在其最近的出版物中强调,虽然太阳能、风能和储能系统的成本持续下降,政策提高了能源效率,加快了可再生能源的部署,但所有行业仍需要立即大幅减少排放。政策、法规和市场手段需要扩大规模并更广泛地应用。根据 IPCC 的说法,限制全球变暖需要能源部门进行重大转型。这将涉及大幅减少化石燃料的使用、广泛电气化、提高能源效率和使用替代燃料。