XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlanning
礼物：计划委员会成员； John Gaddy，Gena Lindyberg，Sandi Aldrich，Kirk Vanauken，David Smith，董事长Herb Koster，分区和PL的总监
定义或规定了Ridgeline或Ridge-top的定义，该定义称为“关注区域”。只有在他们的会议上，他们才被指向在博尔顿镇的全面计划和小村庄战略计划中确定的这一目标。因此，我们努力将提出的开发项目的描述纳入了提出的描述中，这些开发项目表明了如何以综合计划指导的方式保留山脊/山坡。具体来说，正如全面的计划表明，我们提交了横截面图，这些图表明，拟议的房屋将位于树线后面，不会弄清山脊，并且仍将保持山脊山顶的背景。在综合计划中认识到，可以以这种方式进行发展，因为维持自然植被确实保留了山坡特征。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
项目名称：开曼群岛大学学院的可再生能源和可持续发展计划
•至少是社会科学，国际发展或相关领域的学士学位。•至少有5年的经验在环境或类似领域的领导和进行评估方面•在环境/可持续性方面的经验•对发展评估方法的深入了解•熟悉基于结果的管理（RBM）方法（RBM）方法（RBM）方法（RBM）方法（RBM）评估•良好的分析写作技巧以及在合成和定量数据中的良好分析能力和综合性或定量性范围•交往或定量的书面或定量•流动性或定量性•流感•流动性•流感•流感•流感•流感•加勒比地区的开发工作。欧盟资助的项目的项目评估/审查经验将是一项资产。•对加勒比海环境的深刻操作理解和敏感性通过在评估加勒比海实施的ODA项目时获得的广泛的第一手经验而获得的。
2025-2026传输计划过程
- 鉴于期望这些电话中的文档将在随后的监管程序中提及，因此我们通过书面评论解决书面问题，并在呼叫本身中启用更多非正式的对话。- 不会从这些电话中生成分钟，但是，向所有提交的评论提供书面答复。
自适应迭代反馈提示通过llms
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要，尤其是在人类机器人互动（HRI）方案中，该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型（LLMS）以其出色的自然语言理解能力而闻名，通过处理上下文和语言提示，可以在HRI中提高HRI的计划。但是，它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境，从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说，我们提出了“自适应迭代反馈提示”（AIFP）路径计划框架。在AIFP中，LLM生成了部分轨迹，并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估，AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明，AIFP将基线的成功率提高了33。3％，并生成有效的，适当的复杂路径，使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
特殊机器人操作的路径计划
自70年代早期作品以来，机器人路径计划的问题一直是无数调查的重点，尽管文献中有大量结果，但仍然是一个引起极大兴趣的话题。In virtually all robotic applications it is required to somehow define a feasible and safe path, and such a problem can be cast and solved in many ways, given the several possible combination of robots - industrial robots, Autonomous Guided Vehicles (AGVs), Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), underwater vehicles - and scenarios - a production line, a warehouse, an hazardous mountain - and therefore a large number of approaches and解决方案已经并且正在调查。本章的目的是概述此类广泛的文献，首先简要回顾了路径计划中使用的一些经典和通用的方法，然后通过专注于与行业，医疗机器人和机器人焊接的AGV相关的某些特定于应用的问题。此选择是由这三个应用程序中路径计划问题的显着相关性所激发的。然后，分析了一种极大的工业兴趣（例如机器人喷漆）的单一应用。描述了其特定功能，并考虑了任务建模和路径计划的几种技术。进行了这些技术之间的详细比较，以突出每种技术的利弊，并提供一种方法来选择最适合特定机器人喷漆应用的方法。
一个基于自动驾驶汽车决策和轨迹计划的基于互动游戏理论-PSO的综合框架
摘要：自动驾驶汽车和人类驾驶员之间的相互依赖性是自动驾驶安全性和可行性的一个开放问题。本文介绍了游戏理论轨迹计划者和混合人流环境的决策者。我们的解决方案是与周围车辆的相互作用，同时做出决策，并使用用衣架插值方法产生类似人类的轨迹。此处使用的粒子群优化器（PSO）桥梁桥接决策和轨迹生成过程，用于连接执行。我们选择了一个未信号的交叉点，以证明我们方法的可行性。测试结果表明，我们的方法降低了轨迹优化问题的搜索空间的维度，并在路径曲率上实施了几何约束。
2025-2026- transmission-planning-process-unified- ...
按照加利福尼亚ISO关税的传输计划过程和传输计划过程（TPP）商业实践手册（BPM）的规定，TPP分为三个阶段。本文档是作为TPP第一阶段的一部分而开发的，该文档需要开发统一的计划假设和技术研究作为当前计划周期的一部分。根据FERC在2010年12月批准的TPP的修订，该第一阶段还包括对CAISO将采用的公共政策目标的规范，将CAISO作为识别TPP第2阶段的策略驱动传输要素的基础，这将是在第2阶段开发的全面规划研究和传输计划的输入。第3阶段将在CAISO董事会批准后，如果有资格获得竞争性招标的项目在第2阶段结束时批准。如果您想了解有关Caiso的TPP的更多信息，请转到：