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使用深度预期的SARSA和非线性时间差学习
摘要 - 在本文中，我们使用原始加固学习（RL）方法提出了一种基于学习的非线性模型预测控制器（NMPC），以学习NMPC方案的最佳权重。控制器用作深度预期SARSA的当前动作值函数，其中通常用次级NMPC获得的后续动作值函数与神经网络（NN）近似。在现有方法方面，我们添加了NN的输入NMPC学习参数的当前值，以便网络能够近似行动值函数并稳定学习性能。另外，在使用NN的情况下，实时计算负担大约减半而不会影响闭环性能。此外，我们将梯度时间差异方法与参数化的NMPC结合在一起，作为预期的SARSA RL方法的函数近似函数，以克服函数近似中存在非线性时克服潜在参数的差异和不稳定性问题。仿真结果表明，所提出的方法在没有不稳定性问题的情况下收敛到本地最佳解决方案。
使用机器学习的Cislunar初始轨道测定的一种自适应方法
初始轨道测定（IOD）是Cislunar制度中日益相关的问题，在该制度中，混乱的动力学会降低经典IOD方法的性能。在这项调查中，提出了一个端到端Cislunar IOD过程的框架，其中包含了仅角度的观察，该观察值模拟了机会检测方案。列表机器学习技术以帮助复杂的Cislunar IOD过程，这项工作为Cislunar Orbit确定（MCCLOD）模型提供了机器分类器，该模型采用神经网络，将有关循环限制性三体性问题（CRTBP）的神经网络注入有关已知的多体动态结构的信息。在高保真动力学环境中，新型的mcClod iod工艺直接与Earth-moon L 1和L 2 Halo Orbit示例的经典两体IOD方法（Gooding）进行了比较。通过回归和轨道分类实施两个神经网络（NN）模型，以识别仅角度的仅角度测量的6D状态。结果模拟表明精度的急剧提高（McClod最多证明位置误差性能的两个数量级提高）和批处理最小二乘的收敛一致性。尽管“与回归的分类” NN降低了整体McClod iod性能，但模拟表明混合分类NN随后是回归NN框架在经过测试的Cislunar IOD问题中产生较低的位置误差。
采用数字技术，业务模型创新以及初创公司的财务和可持续性绩效
数字化，初创企业和可持续性我们正在研究启动企业如何利用数字技术来创新其业务模式并加快其增长。通过这项调查，我们正在收集印度尼西亚，马来西亚，菲律宾，新加坡，泰国和越南的初创企业的反馈。这项研究是亚洲发展银行，东盟领先的商学院（亚洲商学院，德拉萨尔大学，印度尼西亚Padjadjaran大学，新加坡管理大学，THU DAU MOT大学）和英国帝国大学商学院的合作。在[城市/国家/地区]的这项研究的联系人是xx.xx@xx.xx.xx。和手机号码 +nn – nn nnnnnnnn nn这项调查是机密的。可识别的有关个人业务的数据将不会发布。数据将存储在安全服务器中，只有研究团队才能仅出于研究目的访问它。我们将发布有关我们发现的报告，包括对政策和企业家实践的影响。如果您想收到报告的副本，请在下面的框上打勾。我们还将组织一个网络研讨会，以阐述我们的发现对企业家的含义，以及企业家如何最好地利用数字技术来促进其业务。如果您想参加这样的网络研讨会，请在下面的盒子上打勾。Q是的，我想要报告的副本问：是的，我想参加一个网络研讨会，讨论对企业家的影响[使用以下空间为面试官提供说明]
E-TECH 新兴技术
纳米科学与纳米技术 (NN) 硕士学位的新兴技术 (ETECH) 专业旨在通过研究培养高技能的技术和科学工程师。ETECH 工程师可以在微电子或中小企业的大型集团研发实验室以及学术研究实验室中担任领导职位。培训侧重于技术创新，以满足许多高科技领域（5G、6G 电信、健康、可持续发展、能源、交通等）的当前和未来需求。NN 硕士课程旨在将科学和专业技能带入这些未来挑战，其主要目的是启动高科技初创企业以及国际职业生涯。
发现Chryscen精神病患者
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射频指纹识别的机器学习
摘要在射频指纹识别中，根据其模拟缺陷来识别传输无线电信号的设备。尽管传统上通过构建模型和识别信号中的特征来执行识别，但最终的状态通常依赖于机器学习。在数据驱动的技术中，机器学习模型提取了信号的功能，并将它们进行相应的分类。神经网络（NN）是机器学习分类器中的一种流行选择。射频信号本质上是复杂的值，因此通常适当地将复杂的值得值的操作应用于它们。更准确地说，应适当的方法用于与真实和虚部相关的非圆形信号。同相正交（IQ）不平衡是一种信号障碍，可导致信号中的非圆形性。在本主论文中，分别在两个不同的神经网络的帮助下研究了射频指纹分类，分别使用了实用值或复杂的信号处理。使用智商效果的非圆形射频指纹数据模拟用于分类。检查了两个神经网络的性能的差异，以及它们在可训练参数的数量方面的稳健性，即NN的大小和训练数据的大小。基于结果，在对非圆形射频指纹信号进行分类时，复杂值的神经网络在分类时具有鲁棒性，因为当NN大小变化时，它们在分类准确性方面显示出较小的变化。另一方面，实值神经网络的分类精度高度取决于NN的大小。因此，建议使用复杂值的神经网络来分类非圆形射频指纹数据。
锂离子电池荷电状态估计技术的比较研究
摘要 — 充电状态 (SOC) 估计对于电池的最佳利用和保护非常重要。本文实现并比较了神经网络 (NN) 算法和库仑计数法在电池充电状态 (SOC) 估计中的性能。该算法应用于电动汽车的电池管理系统 (BMS)。准确的 SOC 信息可以避免电池过度充电和过度放电，从而延长电池寿命。此外，控制系统使用准确的 SOC 信息做出合理的决策，以节省电动汽车的能源。与库仑计数法相比，NN 模型的优势在于它可以在 BMS 硬件中实现，其中可以在线测量电流、电压和温度。这种神经网络方法的特点是它优化了两个重要的超参数以实现合理的 MAPE 误差。使用两个城市驾驶条件的数据集测试了所提出方法的性能。结果表明，两种方法（NN 和库仑计数）都可以以合理的误差（<6%）预测 SOC。然而，对于这两个数据集，库仑计数的性能都优于神经网络 MAPE。
基础计算机课程题库
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基于内存计算的可扩展可编程神经网络推理加速器
摘要 — 本研究展示了一种可编程的内存计算 (IMC) 推理加速器，用于可扩展执行神经网络 (NN) 模型，利用高信噪比 (SNR) 电容模拟技术。IMC 加速计算并减少矩阵向量乘法 (MVM) 的内存访问，这在 NN 中占主导地位。加速器架构专注于可扩展执行，解决状态交换的开销以及在高密度和并行硬件中保持高利用率的挑战。该架构基于可配置的片上网络 (OCN) 和可扩展内核阵列，将混合信号 IMC 与可编程近内存单指令多数据 (SIMD) 数字计算、可配置缓冲和可编程控制集成在一起。这些内核支持灵活的 NN 执行映射，利用数据和管道并行性来解决跨模型的利用率和效率问题。介绍了一种原型，它采用了 16 nm CMOS 中演示的 4 × 4 核心阵列，实现了峰值乘法累加 (MAC) 级吞吐量 3 TOPS 和峰值 MAC 级能效 30 TOPS/W，均为 8 位操作。测量结果表明模拟计算具有很高的精度，与位真模拟相匹配。这实现了稳健且可扩展的架构和软件集成所需的抽象。开发的软件库和 NN 映射工具用于演示 CIFAR-10 和 ImageNet 分类，分别采用 11 层 CNN 和 ResNet-50，实现了 91.51% 和 73.33% 的准确度、吞吐量和能效、7815 和 581 图像/秒、51.5 k 和 3.0 k 图像/秒/W，具有 4 位权重和激活。
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