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{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
可重复使用的发射器的发射和垂直下降的指导和控制
2识字评论5 2.1 -1指导和控制。 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>5 2.1.11指导子系统。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.1.1.11发射。 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>7 2.1.1.2着陆。 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>8 2.1.3.3沿海阶段。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。9 2.1.2模型预测控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.2.1定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.3最低原则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.1.4凸优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.4.1定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.4.2凸集和凸功能。。。。。。。。。。。15 2.1.5艺术研究状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.1.5.1电力下降指南。。。。。。。。。。。。。。。16 2.1.5.2垂直发射。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2发射器特性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.3软件。 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>20 2.3.1 yalmip和seedumi。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 div>
三叠纪生活：古代两栖动物，鳄鱼亲戚，早期恐龙和哺乳动物祖先的概述
从Staatliches博物馆fürnaturkundeStuttgart（SMNS）收藏I.来自上奥列内基（A – C）和下Anisian（DF）的标本。A. parotosuchus nasutus（SMNS 5776），下solling fm。B. trematosaurus brauni（SMNS 6207a），下solling fm。C。Rhynchosauroides？schochardti，凸低音（SMNS未经致电），中部Buntsandstein。D. Chirotherium barthii，凸低音（SMNS 4228），上部Solling FM。（Thüringischerchirotheriensandstein）。E. Marcianosuchus angustifrons（SMNS 91318，全型），RötFm。F. Rhynchosauroides ISP。（rhy）和Procolophonichnium（Pro），凸低音（SMNS 51514），Vossenveld FM。信用：地球科学评论（2025）。doi：10.1016/j.earscirev.2025.105085
Haolun（Harry）ZhangHaolun（Harry）Zhang
•伯克利。Deep Reinforcement Learning (CS 285) , Linear Systems Theory (EE 221) , Non- linear Systems Theory (EE 222) , Computer Vision (CS 280) , 3D Vision (EE 290) , Convex Optimization (EE 127) , Machine Learning (CS 189) , Artificial Intelligence (CS 188) , Model Predictive Control (ME 231A) , Advanced Robotics (CS 287) , Deep学习（CS 182）。
Xinjie Liu
G RADUATE -L EVEL C OURSES Analysis : Real Analysis, Functional Analysis (basics) Probability : Probability and Stochastic Processes Optimization : Convex Optimization, Nonlinear Programming Machine Learning : Deep Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning for Robotics Control & Game Theory : Game-Theoretic Modeling of Multi-Agent Systems, Model Predictive Control Robotics : Human-Robot Interaction, Machine Perception, Planning & Decision Making, Robot Dy- NAMICS与控制，机器人软件实践软件：带有C ++
可用状态的最佳近似和三重不确定关系
在量子信息处理与计算中，凸结构在量子态、量子测量和量子信道的集合中起着重要作用。一个典型的凸结构问题是量子态鉴别，它从一组给定的量子态 {| Ψ i ⟩} ni =1 中区分出一个量子态，其中先验概率 pi 满足 ∑ nipi = 1，参见[1–4]。最近，[5–8] 考虑了不可用量子态到可用状态集合的最佳近似问题。对于给定状态 ρ，问题改写为从 {| Ψ i ⟩} ni =1 中寻找最难区分的状态，使得 ρ 与凸集 ∑ nipi | Ψ i ⟩⟨ Ψ i | 之间的距离最小[7]，该问题的解决有利于可用量子资源的选择[9–11]。与量子相干性和量子纠缠的距离测度的选择类似，我们在这里采用迹范数作为距离的测度[12–18]。
应用能量-NSF -PAR
需求响应是智能电网在利用公用事业与其客户之间及时交互以提高电力网络的可靠性和可持续性时的新兴应用。本文调查了需求响应和交流最佳电力流的联合协调，并削减了可再生能源资源，不仅可以节省发电成本的总量，可再生能源降低成本和价格弹性需求成本，还可以管理各种类型的需求响应限制和GRID操作约束的总体电力负载的波动。它的在线实施非常具有挑战性，因为未来的统计数据是无法预测的。集中式和分布式模型预测控制（CMPC和DMPC）的方法分别针对在线调度问题的集中式计算和分布式计算提出了基于基于的方法。CMPC可以为DMPC提供基线解决方案。DMPC非常具有挑战性，可以在每个时间插槽中调用非convex优化问题的分布式计算。为此具有挑战性的DMPC提出了一种新型的乘数（ADMM）DMPC算法的交替方向方法。它在更新过程的更新过程中涉及迭代子例程计算，这些变量可以有效地处理困难的非convex约束。已经进行了全面的实验来测试所提出的方法。仿真结果表明，DMPC与其基线对应物（CMPC）之间的客观值差距均在1％之内，进一步验证了拟议的基于ADMM的DMPC算法的有效性。
内在无序蛋白质导致膜弯曲的来龙去脉
膜曲率对于多种细胞功能至关重要。虽然传统上将其归因于结构化域，但最近的研究表明，本质上无序的蛋白质也是膜弯曲的强大驱动因素。具体而言，无序域之间的排斥相互作用驱动凸弯曲，而吸引相互作用（导致液体状凝聚物）驱动凹弯曲。包含排斥和吸引域的无序域如何影响曲率？在这里，我们研究了结合吸引和排斥相互作用的嵌合体。当吸引域更靠近膜时，其凝聚会放大排斥域之间的立体压力，导致凸曲率。相反，当排斥域更靠近膜时，吸引相互作用占主导地位，导致凹曲率。此外，随着离子强度的增加，从凸曲率到凹曲率的转变发生了，这降低了排斥力同时增强了凝聚。与简单的机械模型一致，这些结果说明了无序蛋白质膜弯曲的一组设计规则。
Sharan Saahu
∗ Statistics: Mathematical Statistics (STAT 210A), High Dimensional Statistics (STAT 210B), Statistical Learning Theory (STAT 241B / CS 281B), Mean Field Asymptotics in Statistical Learning (STAT 260) ∗ Computer Science / Electrical Engineering: Parallel Computing (CS 267), Graduate Algorithms (CS 270), Deep Reinforcement Learning (CS 285), Convex Optimization和近似（EE 227C）∗数学：测量理论与拓扑（数学202A），功能分析（数学202B），测量理论概率理论（MATH 218A / STAT 205A），差异拓扑（MATH 214）< / div>