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基于动态编程的统一框架
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。
基于基因编程的锂电池的行为模型
摘要本文提出了一种基于遗传编程（GP）的新方法，以得出描述电池末端电压的瞬时演化的行为模型。这些模型在分析上将电池电压与其充电状态，充电/放电率和温度联系起来。与流行的基于等效电路的模型相比，主要优点之一是显着减少了生产识别模型参数所需的实验数据集的努力。GP生成了一个最佳的“候选”分析模型的家族，每个家族都与量化诸如简单性和准确性之类的性能指标的合适指标相关联。考虑到在现实的工作条件下，该方法用于描述磷酸锂（LifePO4或LFP）电池的短暂放电阶段，考虑到付费量在20％至80％之间，排放率在0.25C和1C之间，以及在5°C到35°C的范围内的温度之间的排放率在5°C到35°C的范围内可以提供不同的解决方案。选择两个模型并根据实验结果进行验证。所选模型在分析范围内保证了相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）的相对均方根误差（分别为0.31％和0.22％）。
在不断变化的气候下，一种战略性的艾滋病毒编程方法：FHI 360的集体行动愿景
实践支柱：适应和创新的HIV服务HIV Cascade是全球HIV反应中广泛使用的框架，概述了实现病毒抑制所需的顺序步骤。但是，现在解决气候行动以改善和维持级联成果并增强艾滋病毒服务和系统的韧性和可持续性至关重要。 在FHI 360上，我们开发了实用的考虑因素，将气候适应，缓解和弹性策略整合到我们的HIV计划中，并采取紧急响应措施，以解决急性与气候有关的事件和多刺激。但是，现在解决气候行动以改善和维持级联成果并增强艾滋病毒服务和系统的韧性和可持续性至关重要。在FHI 360上，我们开发了实用的考虑因素，将气候适应，缓解和弹性策略整合到我们的HIV计划中，并采取紧急响应措施，以解决急性与气候有关的事件和多刺激。
Quff：一种动态类型混合量子-经典编程语言
摘要 当前的量子软件开发策略仍然在量子力学本身错综复杂的特性之上表现出复杂性。量子编程语言要么局限于附加到经典对象以生成电路的低级、基于门的操作，要么需要通过代数表示对希尔伯特空间中的量子态变换进行建模。本文介绍了 Quuff 语言，它是一种高级、动态类型的量子经典编程语言。Quuff 编译器和运行时系统通过跨量子经典范式抽象的高级表达来促进量子软件开发。Quuff 构建在 Truffle 框架之上，该框架有助于堆栈的实现和效率，同时重用 JVM 基础架构。所呈现的比较表明，Quuff 本身是一种有效、易于使用的解决方案，可用于开发具有自动电路生成和高效计算功能的可执行量子程序。
应用程序编程接口（API）技术指南
该图将API视为两个服务之间的自动数据标准。一般而言，数据标准是关于表示数据的表示，格式，定义，结构，标记，传输，操纵，使用和管理数据的任何记录协议（EPA 2023）。自动数据标准或API可以驻留在各个级别上，包括自主决策和数据洞察/分析服务（例如，报告，机器学习，统计分析）；分析服务和存储服务（例如，数据仓库，数据湖）；数据集成和互操作性服务（例如，批处理或流处理或数据可视化）和感兴趣的社区服务；或数据管理和治理以及管理平面（例如，数据质量和安全性）。因此，在本指南的范围内考虑了由国防部，关节或服务指定的任何API，由DOD，或指定的API。
从演示中理解和量化编程中的人为因素：用户研究建议
通过演示编程（PBD）是一种有前途的方法，可以使机器人从直接的非专家人类相互作用中学习。这种方法可以将人类技能交互式转移给机器人。由于非专家用户是PBD的中心，因此学习技能的效率在很大程度上取决于所提供的示范。尽管PBD方法已经在机器人技术领域进行了广泛的开发和验证，但从人类的教学能力的角度来看，它们的有效性不足。为了解决这一差距，我们建议通过实验研究机器人学习过程对转移技能的效率的影响。本文概述了设计实验的初步步骤，以识别PBD中与人类相关的性能塑造因子。本文的目的是为一项实验研究建立基础，该研究侧重于PBD算法中的人类组成部分，并为PBD设计中的人为因素提供新的见解。
课程标题问题解决编程用机器学习技术
• Lectures • Notes and PowerPoint Presentations in digital format through the electronic platform • Basic textbook(s) and additional bibliography • Assignments • Meetings with the instructor(s) • Discussions in Forums through the electronic platform of real word case studies • Web links • Critical reflection on research article • Peer review on group working and discussion in forum • Educational videos on real world case studies and critical discussion in forum
物联网和Python编程的基础知识DSE（...
实践（要执行的五个）：1。使用Raspberry Pi到接口LED/蜂鸣器，并在每2秒钟后编写一个程序以打开LED 1秒。2。使用Raspberry Pi到接口按钮/数字传感器（IR/LDR），并在按下按钮或传感器检测时编写一个程序以打开LED。3。使用Raspberry Pi到接口DHT11传感器，并编写一个程序以打印温度和湿度读数。4。使用Raspberry Pi接口蓝牙，然后使用蓝牙编写一个程序将传感器数据发送到智能手机。5。使用Raspberry Pi接口蓝牙，并在使用蓝牙从智能手机接收“ 1”/“ 0”时编写一个程序以打开/关闭LED。6。在Raspberry Pi上编写一个程序，以将温度数据发布到MQTT代理。7。在Raspberry Pi上编写一个程序，以订阅MQTT经纪人以获取温度数据并打印