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对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
智能中最佳路径的数学研究...
本文提出了一种新的模型，用于通过应用单个自动驾驶汽车（AGV）来最大程度地减少转移成本和AGV的断点数量以及平衡点，以最大程度地减少生产线中机器的最佳面积覆盖。本研究中采用的区域覆盖范围的独特优势之一是，它可以最大程度地减少转移成本和断点，从而可以同时为几台机器提供服务。基本假设是指定至少一次确保给定工作区中每个点的覆盖范围的路径。由于本研究中使用了导轨AGV，因此AGV只能在生产线上横穿水平和垂直距离。在垂直和水平距离上的AGV路径的逆转意味着一种故障模式和本文中的点突破。模拟结果证实了该方法的可行性。使用游戏理论可以帮助系统选择最合适的AGV来在短时间内执行任务，从而减少系统的整体响应时间并提高其效率。本文采用受管制的速度政策来避免冲突，这可以帮助最大化系统的效率。通过模拟证明了该策略可以提高AGV系统的灵活性，鲁棒性和效率。
数学物理与力学现有基础
阅读清单 [1] 物理科学基本数学方法；KF Riley 和 MP Hobson，剑桥大学出版社。 [2] 高等工程数学；E. Kreyszic，John Wiley & Sons（纽约） [3] 物理学家的数学方法；GB Arfken、HJ Weber 和 FE Harris，爱思唯尔 [4] 数学物理学，HK Dass 和 Dr. Rama Verma，S. Chand 出版。 [5] 数学物理学-I；Krishna K. Pathak 和 Sangeeta Prasher，Vishal Publishing Co，贾拉朗达尔（德里）。 [6] 电动力学导论，DJ Griffiths。 [7] 电和磁[包括电磁理论和狭义相对论]，D. Chattopadhyay 和 PC Rakshit，2013 年，New Central Book Agency (P) Limited。 [8] 电、磁和电磁理论，S. Mahajan 和 SR Choudhury，2012 年，Tata Mcgraw。[9] Schaum 的《电磁学理论与问题大纲》，JA Edminister。[10] 电磁学，BB Laud，新时代国际出版社。[11] 费曼讲座第 2 卷，RP Feynman、RB Leighton、M. Sands，2008 年，培生教育。[12] 电和磁，Edward M. Purcell，1986 年，麦格劳希尔教育。[13] 电磁学要素，MNO Sadiku，2008 年。培生教育。[14] 电和磁，JW Fewkes 和 J. Yarwood，第 1 卷，1991 年，牛津大学出版社。
混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。
神经网络中意识的数学框架
摘要：本文提出了一个新颖的数学框架，用于弥合意识与其物理相关性之间的解释差距（Levine，1983）。具体来说，我们建议质量与神经网络拓扑的数学表示中的奇异性相对应。至关重要的是，我们没有声称Qualia是奇异性，或者奇异性“解释” Qualia为什么会像他们一样。取而代之的是，我们建议奇异性是原则上的坐标，不变的标记，在这些标记中，尝试纯粹对系统动力学的定量描述达到了原则上的限制。通过将这些不可还原性的正式标记整合到意识的物理相关模型中，我们建立了一个框架，将Qualia视为固有的现象本质上是固有的，无法简化为复杂性，计算或信息。这种方法借鉴了思想哲学，数学，认知神经科学和人工智能（AI）的见解。它不能解决意识的严重问题（Chalmers，1995），但它通过将Qualia的不可还原性质整合到严格的物理主义框架中来推进话语。主要是理论上的，这些见解也为未来的AI和人工意识（AC）研究开辟了途径，这表明认识和利用不可还原的拓扑特征可能是超越基于增量的，基于规模的改进，转向人工通用智能（AGI）和AC的重要解锁。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
