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可靠控制的机器人学习
机器人将成为我们日常生活的一部分。他们将在复杂，危险或重复性的任务中为我们提供支持。在过去的十年中，如果经过适当的培训，我们已经看到了机器人如何解决复杂的任务。这些进步使它们更接近与人类一起部署它们的目标。但是，这些机器人仍然不足以使我们相信它们。我们的机器人必须对外部扰动具有鲁棒性，并适应环境的变化及其配置，例如物理损害。在此项目中，您将研究机器人学习或进化计算等最新的机器人学习范式，并开发出可靠和适应性控制的新型算法。用这些算法控制的机器人将解决复杂的任务，例如在粗糙的地形上导航或操纵物体，同时保持健壮并适应不可预见的情况。您将与我们新近获得的四足动物，六角形和机器人手臂一起工作。您将可以访问我们新的高性能计算机设施，以进行计算要求学习算法。该项目包括在高层发表
ddml：双/辩护机器学习
描述变量选择方法已被广泛开发用于分析频繁主义者和贝叶斯框架中的高级幻象数据。此软件包可以通过沿贝叶斯分层模型的线进行开发的尖峰和单位分位数（组）套索的实现，但通过使用预期 - 示数（EM）algorithm的频繁定期化方法深深地植根于频繁的正规化方法。与其非稳定替代方案（同样在包装中也实现）相比，Spike and-Slab tile lasso可以根据偏斜性和异常值来处理数据不规则性。此外，还以对高维纵向数据的分位数/最小平方不同的系数混合效应模型的形式进行了拟合尖峰和slab分位数套索及其非舒适对应的程序。此软件包的核心模块是在“ C ++”中开发的。
使用yu-shiba- ...
量子点 - 螺旋体阵列中的基塔夫链是实现拓扑超导性的有前途的平台。最近证明的是，即使是两个站点的连锁店也可以托管Majorana零模式，称为“穷人的Majorana”。利用这些国家进行量子信息处理的潜力，需要提高其对外部诉讼的稳健性。在这里，我们在临近量子点中使用Yu-Shiba-Rusinov状态形成了一个两个位点Kitaev链。通过确定性地调整量子点和超导体之间的杂交，我们观察到穷人的主要nate虫的间隙大于70μEV。与用非近端点制成的基塔耶链链相比，对电荷的敏感性也大大降低。通过Yu-Shiba-Rusinov国家意识到的穷人主要国家的系统控制和改善的能量量表将有助于实现更长的Kitaev链，奇偶校验量和非亚洲物理学的示范。
自主系统中强大的多模式感知
摘要自主系统越来越多地部署在各种领域，包括运输，机器人技术和工业自动化。但是，他们准确感知和理解其环境的能力仍然是一个重大挑战，尤其是在依靠视觉或声音等单一模态时。本评论论文全面研究了多模式感知系统，强调了视觉，听觉和触觉数据的整合，以增强环境理解和状态估计。本文追踪了多模式感知的演变，回顾了关键的方式和数据融合技术，并确定了这些系统所面临的当前挑战，例如环境不确定性，传感器限制和计算复杂性。此外，它提出了增强策略，包括采用高级传感器技术，改进的数据融合方法和自适应学习系统。本文通过探索未来的方向，强调新兴趋势并确定必须解决的研究差距
swifttd：一种用于时间差异学习的快速且强大的算法
学习做出时间预测是强化学习算法的关键组成部分。从在线数据流学习预测的主要范式是时间差异（TD）学习。在这项工作中，我们引入了一种新的TD算法 - SWIFTTD，该算法比存在算法更准确地预测。SwiftTD将真实的在线TD（λ）与每个功能尺寸的参数，阶梯尺寸优化，对资格矢量的更新上的绑定和阶梯型衰减相结合。每个功能的阶梯尺寸参数和阶梯大小的优化通过增加重要信号的台阶参数并减少无关信号来证明信用分配。更新到eLigility Vector的界限可防止过度校正。阶梯尺寸衰减如果太大，则降低了阶梯尺寸的参数。我们基于Atari预测基准测试了SwiftTD，并表明即使使用线性函数近似，它也可以学习准确的预测。我们进一步表明，SwiftTD在其广泛的超参数中表现良好。最后，我们证明SwiftTD可以用于神经网络的最后一层以提高其性能。
强化学习基于噪音的数据增强稳健语音情感识别
语音情感识别（SER）是任何人类机器相互作用的必不可少的组成部分，并启用构建善解人意的语音用户界面。在与基于语音的呼叫中心（基于语音的呼叫中心）一样，当一个人与机器或代理互动时，在嘈杂环境中准确识别情绪的能力在实践场景中很重要。在本文中，我们提出了基于加强学习（RL）的数据增强技术，以构建强大的SER系统。RL中使用的奖励函数启用选择性噪声分布在不同的频带上以进行数据增强。我们表明，所提出的基于RL的增强技术优于最近提出的基于随机选择的技术，用于噪声稳健的SER任务。我们将IEMOCAP数据集与四个情绪类别类别一起验证所提出的技术。更重要的是，我们在跨语料库和跨语言场景中测试SER系统的噪声稳健性。索引术语：语音情绪识别，稳健性，选择性数据增强，强化学习。
https://doi.org/10.1038/s41551-024-01245-z 文章通过体外和原位环化 RNA 实现稳健的基因组和细胞工程
环化可以提高 RNA 的持久性，但缺乏简单且可扩展的方法来实现这一点。在这里，我们报告了两种有助于寻找环状 RNA (cRNA) 的方法：使用 II 组内含子通过体外环化开发的 cRNA，以及通过普遍表达的 RtcB 蛋白通过细胞内环化开发的 cRNA。我们还报告了简单的纯化方案，可实现高 cRNA 产量 (40-75%)，同时保持低免疫反应。这些方法和方案促进了干细胞工程的广泛应用，以及通过锌指蛋白和 CRISPR-Cas9 实现强大的基因组和表观基因组靶向。值得注意的是，与心肌细胞和神经元中的线性加帽 RNA 相比，带有脑心肌炎内部核糖体进入的 cRNA 能够实现强大的表达和持久性，这突出了 cRNA 在这些非分裂细胞中的效用。我们还描述了通过以 cRNA 形式递送的去免疫 Cas9 进行基因组靶向，以及用于组合筛选去免疫蛋白质变体的远程多路复用蛋白质工程方法，该方法使 cRNA 递送蛋白质的表达持久性和免疫原性之间能够兼容。cRNA 工具集将有助于治疗学的研究和开发。
rrcov：具有高分解点的可扩展稳定估计器
巴士。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6灌木丛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9辆车。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9辆车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个级联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 cov类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13共瓦斯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15五阶级类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 covcontrol类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 covcontrolcd。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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MEMS 元件高级稳健性验证和可靠性评估 (ARRA) 手册
适用于压力传感器和麦克风。对于其他 MEMS 设备，如第 2.1 节所示，适用 B 级，因为可能需要进行设备特定的鉴定测试（例如微镜设备的辐射应力测试）。第 1.4 节解释了 AEC Q10x 和 ARRA 理念之间的区别。第 2 章总结了本文档范围内的不同类型的 MEMS 设备，以及 MEMS 设备与标准固态半导体设备之间的界限，这些界限在 [8] 中进行了讨论。第 3 章详细解释了每个 ARRA 级别的内容、实现此级别的必要步骤和可交付给客户的产品，以及关键的零缺陷方法和确定 MEMS 稳健性裕度的方法。附录包含客户与供应商之间交换任务概况的表格、MEMS 设备的标准化温度和振动任务概况以及示例最佳实践知识矩阵。
光子集成电路的稳健表征
关键词：可编程光子集成电路、相位恢复、稳健表征 摘要：光子集成电路 (PIC) 提供超宽光学带宽，可为信号处理应用提供前所未有的数据吞吐量。动态可重构性可以补偿制造缺陷和波动的外部环境，调整自适应均衡和训练光学神经网络。PIC 重构的初始步骤需要测量其动态性能，通常由其频率响应描述。虽然测量幅度响应很简单，例如使用可调激光器和光功率计，但由于各种因素（包括测试连接中的相位变化和仪器限制），测量相位响应存在挑战。为了应对这些挑战，提出了一种通用且稳健的表征技术，该技术使用耦合到信号处理核心 (SPC) 的片上参考路径，其延迟大于或小于信号处理路径上的总延迟。芯片功率响应的傅里叶变换揭示了 SPC 的脉冲响应。该方法对低参考路径功率和不精确的延迟更具鲁棒性。使用有限脉冲响应 (FIR) 结构的实验证明了快速 SPC 训练，克服了热串扰和设备缺陷。这种方法为 PIC 特性提供了一种有前途的解决方案，有助于加快物理参数训练，以用于通信和光学神经网络中的高级应用。