摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
蒂姆也感谢Cilis的工作人员 - 凯瑟琳·泰勒(Kathryn Taylor),阿德·苏哈托(Ade Suharto),海伦·帕萨克(Helen Pausacker),泰莎·肖(Tessa Shaw)和维基·艾克(Vicky Aikman),为这本书提供了支持的机构基础。西蒙同样感谢悉尼大学法学院及其同事在亚洲和太平洋法中心的同事,无论是在综合方面还是鼓励了这一项目。该书的研究部分由蒂姆的联邦奖学金(项目no FF0668730)以及西蒙的澳大利亚研究委员会后博士奖学金(项目no DP110104287)和未来奖学金(Pro-ject no FT150100294)提供资金。我们都感谢牛津大学出版社邀请我们写它。我们还感谢Sri Astari Rasjid,因为她慷慨解囊,让我们能够在封面上使用她的令人回味的绘画“ Saraswati的新任务”。
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务,因为它传统上需要大量的现实测试,这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具,例如,以时间和成本效益的方式协助参数调整,算法测试。此外,在机器学习范围(ML)的范围内,由于其生成训练数据的能力,模拟具有吸引力。在此,我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床(ART)[2]平台来促进自治政策制定过程,以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献,这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3,4]。这项研究证明了通过机器学习(ML)避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训,而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
上午11:00分子生态学主持人-AlondraM.DíazLameiro;科技-Marco A. Acosta Leon 11:00 Adriana P.Santosbagué潜在变体与MyH7基因的四个beat步态相关,11:15 Maria Gabriela Diaz Gonzalez阐明了通过形态学和分子分析11:30 Marco A. Acosta Leon阐明鸟类寄生虫属的属属。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon Leon。波多黎各天鹅绒蠕虫的流量分析(peripatus juanensis bouvier 1900)11:45 Gabriel M. Torres Nieves在波多黎各发现了一种新型的Pseudoparacreptrema寄生虫,在波多黎各中发现了一种新型种类Spirobellus,Docodesmus,Prostemillus by MegenomiclaMédio12:15JesúsD.QuiñonesLlópizllópiz遗传多样性在波多黎各
我们介绍了Cyberdemo,这是一种用于机器人模仿学习的新方法,该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强,CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示,从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何,Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面,并具有以前未见的对象的普遍性。例如,尽管只有人类的示范插入三瓣,但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
最近在操纵和运动领域取得了显着进展,但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比,移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣,但在开发这些系统(例如基础和手臂之间的协调)时,有很多挑战,依靠在船上感知到感知和与环境互动,最重要的是,同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题,以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
飞行测试仍然是飞机开发或改装过程中必不可少的一步。现代固定翼飞机是高度复杂的系统,推动着空气动力学、推进和控制系统技术的发展。其中许多技术相互集成且相互依赖。当然,从 F-22 到 EF2000 的现代军用飞机推动着飞机可内置功能的极限。空中客车的 A3 10 和波音的 777 等商用运输机采用了许多最初用于军用飞机的飞机先进技术。飞机的复杂性不断增加,给参与这些飞行器飞行测试的人员带来了新的挑战。40 多年来,模拟在飞行测试中发挥了关键作用。随着飞机的复杂性不断提高,模拟的作用也不断增强。每个主要的飞机开发商,无论是商用还是军用,都在一定程度上依赖于模拟的使用。将这些模拟应用于飞行测试是飞机开发的一个重要方面。每年,世界各地都会举办数十场研讨会和会议,讨论模拟及其用途。随着计算机技术继续以加速的速度发展,模拟领域也随之不断扩大。不幸的是,很少有文字记录如何有效地使用模拟来支持飞行测试。
下载完成后,安装将自动开始,按“下一步”继续完成安装屏幕,以完成 PC Trainer 的安装。PC Trainer 安装完成后,将下载实际的 GTNXi PC Trainer。下载完成后,将开始安装此组件,按“下一步”继续。
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法,用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性,我的方法提出了最佳的政策和培训方案,资源有限,并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心,以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP,并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案,该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。