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MPC在头上框架没有重复及其...
CAS证书的秘密钥匙知识（即kosk证明）在应用程序和撤销阶段kemtls：没有握手签名的PQ-TLS解决方案由于无与伦比的参数，dialithium（NIST PQ
客户公告编号 2024-40 NGCP ASPA 与 WMPC-...
NGCP 与西棉兰老电力公司 (WMPC) 的辅助服务采购协议 – 三宝颜市 在 2024 年 5 月 22 日的决议通知中，能源监管委员会 (ERC) 就 NGCP 与西棉兰老电力公司 (WMPC) 的辅助服务采购协议 (ASPA) 的实施给予临时救济，该协议被归档为 ERC 案件编号 2023-088 RC，题为“关于菲律宾国家电网公司 (NGCP) 与西棉兰老电力公司 (WMPC) 之间辅助服务采购协议批准申请事宜，祈求颁发临时授权”，其中指出： 1. 菲律宾国家电网公司 (NGCP) 和西棉兰老电力公司 (WMPC) 获得临时救济，以实施其辅助服务采购协议（ASPA）位于三宝颜市 Barangay Sangali 的 Sitio Malasugat，额定容量为 112MW 的 Bunker C 燃烧柴油发电厂，由十 (10) 台柴油发动机和一 (1) 台 160kW 黑启动柴油发动机组成，须遵守以下临时费率和条件，并且不影响对 NGCP 是否遵守辅助服务竞争性选择流程 (AS-CSP) 的评估，根据能源部 (DOE) 部门通函第 DC2021-10-0031 1 号（DOE 2021 AS-CSP 通函）：1.1 适用费率：WMPC 应以比索每千瓦容量每小时收取可调度储备 (DR) 的临时费率、以比索每千乏每小时收取无功功率支持 (RPS) 的临时费率（按每次发生计算）和以比索每千瓦收取黑启动服务 (BSS)每小时容量，定义如下。ASPA 附表 1 中所示的 AS 容量是 DR 的每小时固定容量。授予通知中所示的 AS 发电机组应用于 DR、RPS 和 BSS 的调度。1.2 费率如下：a. 未调度能源的计划容量 NGCP 应向 WMPC 支付 ASPA 附表 1 中所示的计划容量的适用费率（定义如下），该费率不得超过 DR 的指示容量 10MW/单位和 BSS 的 100MW，以及 85% 滞后和 90% 超前功率因数范围之外的 RPS 的相应 MVAR。适用费率如下：
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
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
VLMPC：机器人操纵的视觉语言模型预测控制
摘要 - 尽管模型预测控制（MPC）可以有效地预测系统的未来状态，因此广泛用于机器人操纵任务中，但它没有环境知觉的能力，导致在某些复杂情况下失败。为了解决这个问题，我们介绍了视觉语言模型预测性控制（VLMPC），这是一种机器人操纵框架，它利用了视觉语言模型（VLM）的强大感知能力，并将其与MPC集成。具体来说，我们提出了一个有条件的动作采样模块，该模块作为输入目标图像或语言指令，并利用VLM来采样一组候选动作序列。然后，轻质动作条件的视频预测模型旨在生成以候选动作序列为条件的一组未来框架。vlmpc通过层次成本函数在VLM的帮助下产生最佳动作序列，该函数在当前观察和目标图像之间均表达了像素级和知识级的一致性。我们证明，VLMPC在公共基准测试中的最新方法优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在机器人操纵的各种现实世界任务中展示了出色的表现。代码可从https://github.com/ppjmchen/vlmpc获得。
ISMPC 2024 赛程
2024 年 6 月 12 日至 14 日 宾夕法尼亚州立大学 注册、早餐、午餐和海报展示将在 Benkovic 大楼三楼举行 口头会议将在 Thomas 大楼举行 地图可在以下网址获取：https://www.k-state.edu/chem/conferences/ismpc_2024/attendees/transportation/transportation.html 6 月 12 日，星期三 上午 7:30 早餐/注册（Benkovic 大楼） 上午 8:10 移至 Thomas 大楼 上午 8:20 欢迎会议 1：电子结构和结构-性能关系 上午 8:30 Tatsuya Tsukuda（东京大学）：“化学修饰的金超原子的电子结构和光学特性” 上午 9:00 Hannu Häkkinen（于韦斯屈莱大学）：“单层保护金属团簇的计算机模拟的前景与挑战” 上午 9:30 Sukhendu Mandal（印度科学教育与研究中心特里凡得琅校区）：“原子级精准银和铜纳米团簇的结构-性能关联” 上午 10:00 休息 第 2 场：合成和结构控制与表征方面的进展 上午 10:30 Thalappil Pradeep（印度理工学院马德拉斯分校）：“碳硼烷硫醇：用于原子级精准团簇的多功能配体平台” 上午 11:00 Anindita Das（南卫理公会大学）：“基于锑基配体的原子级精准金属纳米化学” 上午 11:30 Kevin Stamplecoskie，皇后大学，“硫醇和卡宾稳定的金纳米团簇的光化学合成、纯化和表征” 下午 12:00 Vivek Yadev（印度理工学院马德拉斯分校）：“通过位点特定原子掺杂对纳米团簇进行光学调制” M 17 纳米团簇：以 Ag 17 、 AuAg 16 、 Cu 4 Ag 13 和 AuCu 4 Ag 12 为例” 12:15 pm Subarna Maity（东京大学）：“具有少原子银壳的金超薄纳米棒的表面等离子体共振” 12:30 pm 午餐（Benkovic 大楼）
GMPC论文和意见平台
引用。van dongen，M。B. M. 2023。微生物组和抗菌素抗性。印度安得拉邦SRM大学AMR和抗生素未来国际抗生素（ICAFA）的诉讼程序。11月8日至9日，2023年。GMPC顶部。3（2）。pp。7。https：//doi.org/10.51585/gtop.2023.2.0035发行商注释。本手稿中包含的索赔和数据仅是作者的索赔，并不代表GMPC发布者，编辑或审阅者的索赔。GMPC出版商和编辑不承担本文内容造成的任何伤害或财产的责任。
MPC-in-the-thehead介绍
•[ikos07] Yuval Ishai，Eyal Kushilevitz，Rafail Ostrovsky，Amit Sahai：“来自安全的多方计算中的零知识”（Stoc 2007）
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
IQL-TD-MPC：分层模型预测控制
摘要 - 基于模型的增强学习（RL）由于其样本效率而表现出了巨大的希望，但仍在与长马稀疏的任务中挣扎，尤其是在代理商从固定数据集中学习的离线设置中。我们假设由于缺乏长期计划功能，基于模型的RL代理在这些环境中挣扎，并且在环境的时间抽象模型中进行的计划可以减轻此问题。在本文中，我们做出了两个关键的贡献：1）我们引入了基于离线模型的RL算法IQL-TD-MPC，该算法扩展了模型预测性控制（TD-MPC）的状态时间差异学习（TD-MPC），并使用隐式Q-Gearning（IQL）； 2）我们建议将IQL-TD-MPC用作层次设置的经理，并以任何离线离线RL算法作为工人。更具体地说，我们预先训练了一种时间抽象的IQL-TD-MPC管理器，以预测“意图嵌入”，该嵌入方式大致与子目标通过计划。我们表明，通过IQL-TD-MPC经理产生的意图嵌入的增强状态表示，可以显着改善离线脱机RL代理在某些最具挑战性的D4RL基准测试任务上的性能。例如，脱机RL算法AWAC，TD3-BC，DT和CQL均在中和大型抗蚁列任务上获得零或接近零的归一化评估得分，而我们的修改给出了40的平均得分。
基于LPV MPC和可及性分析的自动驾驶的安全运动计划者
本文为自动驾驶汽车的避免碰撞挑战提供了一种创新的优化解决方案。提出的方法包括一个在线运动计划者，旨在定义可行有效的途径，能够处理动态环境，同时隐含地确保拟议的演习中的安全性。考虑在运动计划者内部移动障碍的事实增加了问题的复杂性，而迫使它像其他人一样频繁地执行。为了降低这种计算复杂性，该方法以两个阶段的翻译进行了计数，将常用的非线性优化结构的两个阶段翻译成QP公式，可以很容易地解决。第一阶段是基于在车辆的动态约束中使用LPV矩阵。第二阶段包括基于设定的传播进行可及性分析，以获取可保证安全条件的允许输入和可触及状态的线性表达式。