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基于二次编程的参考传播控制，用于双臂机器人操作，并计划同时影响
摘要 - 以进一步实现机器人操作中有意影响的目的，呈现了一个控制框架，呈现了directlytacklestheChalgesthAllengesposedbybytracking-tracking-tracking-trol tracking-troct-trol trol tracking-trol torl of机器人操纵剂，这些操作机构被任命执行同时同时产生影响。该框架是参考扩展（RS）控制框架的扩展，其中定义了与影响动态一致的反对和后影响引用。在这项工作中，从基于远距离的方法开始构建了这样的参考。通过在二次编程控制方法范围内使用相应的撞击和后影响控制模式，在保持高跟踪性能的同时，避免了速度误差的峰值和由于影响引起的控制输入。包含新型的临时模式，我们还旨在避免在环境中的不确定性导致一系列计划外的单个影响发生时发生的输入峰和步骤，而不是计划的同时影响。这项工作尤其是在第一次对机器人设置的RS控制的实验评估，与三种基线控制方法相比，它对环境中的不确定性进行了鲁棒性。
R和Python编程语言简介
大多数生物信息学可以通过了解特定的软件应用程序并在管道中运行这些应用程序来完成，通常使用某种形式的bash脚本。bash作为脚本语言对于处理生物学数据非常重要，
Micro：Maqueen Micro：位教育编程机器人平台Wiki
本书为小学和中学生学习编程提供了一种成本效益且有趣的方式。课程指导他们探索如何通过编码来控制机器人汽车Maqueen，在此期间，他们将了解机器人的基础知识。Maqueen是一款为蒸汽教育而设计的迷你机器人汽车，小但功能强大。它是根据流行的Micro：BIT板开发的。孩子可以编码Maqueen来演奏，学习和创建以增强他们的分析和创造性思维能力，这正是Steam Education的最初意图。本书中使用了编程软件思维+。Mind+是一个基于3.0的图形编程平台，它支持各种开放源硬件，例如Arduino和Micro：bit。拖动图形代码块制作程序，或使用高级编程语言，例如Python，C，
从概念到代码：为期两天的计算思维和编程的讲习班
摘要。将编程和信息学概念介绍给下一代计算机科学家至关重要。本经验报告详细介绍了为期两天的Informatics研讨会，适用于134名奥地利小学生，年龄在11至13岁之间。研讨会计划包括有关算法，人工智能，机器人技术和编码以及基于块的程序MING的几项未插入活动，并使用Scratch和Sphero Bolt组成。我们评估了110名参与者对这两天的经验的反馈。许多孩子报告了知识的显着增长。我们还将详细解释学生最喜欢的活动和教育概念。本报告还涵盖了过去两天的十个研讨会领导者的经验。研讨会被广泛接受，参与者报告对计算机科学产生了浓厚的兴趣。
神经形态编程：大脑的新兴方向...
摘要 - 受到脑启发的神经形态综合的价值在很大程度上取决于我们为它们编程相关任务的能力。目前，神经形态硬件通常依赖于从深度学习中适应的机器学习方法。但是，如果我们只能利用其能源效率和充分的计算能力，神经形态计算机的潜力远远超出了深度学习。神经形态编程实际上将与传统的编程不同，这需要我们对编程的看法进行范式转移。本文在神经形态计算的背景下介绍了编程的概念分析，挑战常规范式，并提出了一个框架，该框架与这些系统的物理复杂性更加紧密地保持一致。我们的分析围绕着五个特征，这些特征是Neumorphic编程的基础，并为当代编程方法和语言进行了比较提供了基础。通过研究过去的方法，我们贡献了一个框架，该框架提倡未充分利用的技术，并要求更丰富的抽象有效地启动新的硬件类。索引术语 - 数字计算，脑启发的comporting，硬件软件共同设计，编程技术
Tornado120000电源高端汽车编程
遇到Topdon Tornado120000 - 专业的智能编程电源，旨在为配备12V电池的车辆提供有效的充电和电压稳定。它具有智能电流（5-120a）和电压（11-16.8V）的输出调整，并具有1700W的最大功率，以确保处理每个电池。具有3种主要充电模式和9步智能充电，它无缝平衡充电速度和质量。DOT矩阵LCD屏幕可确保轻松操作，而8种内置安全保护模式则具有诸如反向连接保护，短路保护和火花保护之类的功能。与12V铅酸电池和锂电池都兼容，T120A可作为电池充电，汽车维修和编程需求的多合一充电解决方案。
半定规划的变分量子算法
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
主题1：Python编程
字符串：在字符串上的引言，功能和操作，在字符串上的应用程序。列表：列表上的简介，功能和操作，列表上的应用程序。元组：元组词典上的简介，功能和操作：词典上的简介，函数和操作，词典上的应用程序。集合：集合的简介，功能和操作，集合上的应用程序，frozensets列表理解，字典理解函数定义和调用功能，范围，参数类型
gensql：用于查询数据库表的生成模型
本文介绍了GensQL，这是一种用于查询数据库表的概率生成模型的概率编程系统。通过仅使用几个用于查询概率模型的关键基础来增强SQL，GENSQL可以简明地实现复杂的贝叶斯推理工作。gensql的查询计划器基于一个统一的程序化接口，用于与表格数据的概率模型进行交互，这使得使用以各种概率编程语言编写的模型，这些模型是针对特定工作量身定制的。概率模型可以通过概率程序合成，手工设计或两者的组合自动学习。gensql是使用新型类型系统和典型语义进行正式化的，这使我们能够建立证据，以确切地表征其健全性保证。我们在两项现实世界中评估了我们的系统，这是虚拟湿实验室的临床试验中的异常检测和有条件的合成数据生成 - 并表明GENSQL更准确地捕获了与普通基线相比的数据的复杂性。我们还表明，与几种替代方案相比，GENSQL中的声明语法更简洁，更容易出错。最后，gensql提供了1。7-6。8x加速度与最接近的竞争对手在代表性基准集合中相比，并在与手写代码相当的时间内运行，部分原因是其可重复使用的优化和代码专业化。
评估具有生成AI
编程技能通常是通过完成各种动手练习来发展的。这些编程问题可以与学生的兴趣和文化背景相关。教育心理学的先前研究表明，练习的情境个性化刺激了学习者的情境兴趣，并积极影响他们的参与。但是，为学生创建各种各样且全面的编程练习是为计算机科学教育者来说是一项耗时且费力的任务。先前的研究表明，大型语言模型可以在概念和上下文相关的过程中生成。因此，它们提供了自动产生个性化编程问题以适应学生互动和需求的可能性。本文报告了在选修课编程课程中进行的用户研究，其中包括使用GPT-4创建的具有文本个性化的编程练习。学生和作者都评估了练习的质量。此外，这项工作还调查了学生对创建的练习及其与系统的互动的作品。结果表明，GPT-4产生的练习质量通常很高。更重要的是，参与者发现他们参与其中和有用。这表明AI生成的编程问题可能是对介绍性编程课程的值得补充的，因为它们为学生提供了几乎无限的实践材料库，适合其个人兴趣和教育需求。