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着装：智能网络基于扩散推理的奖励成型方案
摘要 - 通过人工智能（AI）基于人工智能（AI）基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代（6G）通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围，在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质，结合物理约束，使AI解决方案（例如深度强化学习（DRL））很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是，许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI（Genai）（尤其是扩散模型）的强大功能的启发，在捕获复杂的潜在分布时，我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案（着装），以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作，着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式，逐渐完善了潜在表示，以产生有意义的辅助奖励信号，以捕获网络系统模式。此外，连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成，允许连衣裙辅助的DRL（装扮得出）即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明，穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比，在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本，并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
![arXiv:2001.07537v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 21 日](/simg/9\9263a647ebe77a59e853ed496cc8cf75b3b255ec.png)
arXiv:2001.07537v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 21 日
业务流程支撑着大量企业运营，包括贷款发放、发票管理和保险索赔处理 (Van Der Aalst 等人 2011)。预计到 2023 年，业务流程管理 (BPM) 行业将达到 160 亿美元 (Marketwatch 2019)。引入 AI 以降低成本或提供更好的客户体验 (Rao 和 Verweij 2017) 是一个绝佳的机会，BPM 文献中有很多机器学习解决方案，可用于深入了解流程跟踪集群 (Nguyen 等人2016；Nguyen 等人2019)、预测结果 (Breuker 等人2016) 并推荐决策 (Mannhardt 等人2016)。包括来自 NLP 领域的深度学习模型也已得到应用（Tax 等人2017；Evermann、Rehse 和 Fettke 2017）。不幸的是，这些创新很少被企业公司应用和采用（Daugherty 和 Wilson 2018），而且所采用的创新仅限于客户服务、企业风险和合规性等狭窄领域（Wilson、Alter 和 Shukla 2016）。我们认为，BPM 中缺乏采用 AI 模型的一个重要原因是业务用户厌恶风险并且不完全信任 AI 模型。很少有人关注向具有流程上下文的业务用户解释模型预测。这些业务用户通常是各自领域的专家，但不是数据科学家，解释必须以他们业务领域的词汇来呈现。我们挑战 BPM 社区以 AI 可解释性文献为基础，并挑战 AI Trust 社区利用业务流程工件。
相变材料与建筑节能
世界经济的快速增长导致能源消耗增加。化石燃料占据世界能源市场的主导地位，约占 81%。然而，化石能源正在枯竭，其开发需要相当高的环境和经济成本。化石能源的开发与有害气体排放到环境中有关，这增加了社会对环境的关注[1]。因此，高效利用能源和使用可再生能源的可能性越来越重要。目前，城市地区的高增长率和舒适度参数的提高导致能源消耗增加，使其成为当今社会最大的关注之一。这一问题是由于过度使用不可再生能源造成的，这会对环境造成严重影响。住宅部门的电能消耗很大一部分与供暖和制冷有关。因此，迫切需要实施旨在提高建筑物能源效率的解决方案。每年，太阳提供的能量约为 5 × 10 24 J，到达整个陆地表面。这一能量大约是全球每年实际能源消耗量的 10000 倍。因此，找到一种利用这种自然资源的方法以及改善建筑环境质量的需求是巨大的。因此，科学界现在已经努力将太阳能和功能性建筑材料的使用结合起来，从而限制建筑物的能耗 [2] 。减少和重新定位能源消耗的能力，
主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
安全与防御 欧洲
“ALS” 也为未来的设计带来了新的和扩展的功能。例如，有源频率选择表面材料 (AFSS) 由一层非常薄的半导体组成，该半导体层足够灵活，可以应用于飞机外壳。AFSS 将记录和识别传入的雷达信号，并发送定制的回复，使原始信号无效。其他形式的主动涂层甚至可以抑制或“隐藏”红外和光学特征。目前，亚音速飞翼被认为是隐形飞机的最佳形式。这种设计能够实现的功能显然非常适合远程战略轰炸机的角色。美国空军似乎对 B-2 SPIRIT 非常满意，以至于选择了类似的设计，即 B-21 RAIDER，作为其继任者。战斗机或战斗轰炸机则不然。因此，F-22 和 F-35 与其前身 F-15 和 F-16 的相似性要高于 B-2 与 B-52 的相似性。尽管第五代战斗机和战斗轰炸机的设计似乎为了更好的灵活性而牺牲了隐身性，但 F-22 和 F-35 都因无法在视距空对空作战中击败第四代对手而受到批评。不管这种说法有多合理，它仍然表明高气动性能和极低的可观测性是相互竞争的设计原则。当避免早期雷达探测比高敏捷性更重要时，隐形战斗机处于最佳状态，即在超视距空对空作战或穿透复杂的综合防空系统时。战斗机和战斗轰炸机所需的高敏捷性也意味着它们的整体尺寸必须相对较小。非隐形设计通过将大部分燃料和武器作为外部存储来弥补这一点。但是，外部存储和隐形是不相容的。为了实现隐身，飞机必须在内部携带燃料和武器，这会减少它们的航程，并减少一次出击可以击中的目标数量。这只能通过改变空中作战的总体性质和组成来改善。使用“武库飞机”增加可用武器的数量，使用加油机扩大射程和续航能力，将提供一些解决方案，但如果这些飞机的隐身性不如它们所支持的飞机，也会带来新的挑战。目前的想法似乎集中在使用隐形飞机作为一种“先锋”，突破对手的防御，并利用其传感器和网络能力来发现、识别和
emmn-关于Cubesats上的多MISSION地面站的报告
eSTACä〜ao多用途natal（natal Multi-Mission Station）（EMMN）是由属于遗产卫星跟踪系统的更新过程，该过程属于属于tuto nacional de pessquisas Espaciais（国立空间研究所）（INPE）（INPE）。作为地面站，目的是在操作员与各自的轨道卫星之间提供安全的通信联系。为此，地面段authatialation用卫星和操作员之间的经纪人充当经纪人，使用虚拟专用网络（VPN）（vpn）和可重新配置的射频频率（RF）通道，以非常高的频率（VHF），Ultra高频（UHF）和S频带为后者提供加密的数据链路。EMMN的操作架构在以太网网络中使用基于分布式系统的开源软件以及SOLITYS，从而可以更好地扩展功能复合物的每个组件的可扩展性和维护。通过自动系统“触发”服务的服务，用于调度卫星通行证，其优先级是预定义的，使用消息排队遥测传输（MQTT）协议启动了分布式服务的编排。在这一点上，在精心策划的过程中进行了三个主要操作，一个与无线电相关，另一个与跟踪系统有关，而第三个与操作中涉及的地面细分之间的通信相关。激活的第一个任务是由软件定义的Radio（SDR）和微控制的一组交换机之间的协作组成的，以将所需的天线连接到信号放大器。这允许使用UHF，VHF和/或S频段的通道配置，并进一步配置SDR中的信号处理以根据目标卫星调节/解调信号。另一个任务是由机电组形成的天线跟踪系统，该系统也已更新为微控制方案。它通过转移要跟踪的卫星的两行元素（TLE）而生成的ephemeris表执行跟踪，并自动从Internet获得。最后一个任务是远程通信系统，它使外部卫星操作员能够通过传输控制协议（TCP）和VPN访问站点，从而提供了访问遥测，跟踪和命令（TT＆C）服务的访问权限，并提供了使任务指定的地面与地面与地面与地面通信通信协议的完全合规性。本文将介绍使用EMMN涉及其多误差操作的经验的报告，并从跟踪某些卫星的数据中得出了数据。
用电池能量存储的网格连接微电网的最佳能量调度
与住宅电池能量存放的小型基于可再生能源的耦合，例如光伏系统，形成了当地能源供电和客户的群集，可以将其表示为主要分销网格的可控实体。这些簇的操作与网格连接的微电网相似。多个网格连接的微电网的未来分布网格将需要适当的协调，以确保微电网资源的能源管理满足微电网的目标和限制。电池调度与诱导的电池降解之间的联系也需要更好地理解，以实施长期经济利益的能源管理。本文通过为网格连接的微电网开发的能源管理模型来解决上述问题的解决方案，该模型将BATTRY SOMOTIOS用作灵活的能源资源。在不同的测试案例（模拟和演示）中评估了模型的性能，其中模型优化了微电网资源的时间表以及通过连接的主要网格的能量交换，同时满足了微电网的约束和操作性范围。提出了与分配系统运营商的协调，以确保微电网能源调度解决方案不会违反主电网的约束。在模拟研究中使用了两个径向分布网格：查尔默斯技术大学校园的12- k电分布网格和12.6-K V 33-BUS测试系统。Chalmers的测试案例的结果假设有两个网格连接的微电网的运行，电池能量存储为100-200 kWh，表明微电网的经济优化可以降低分配系统运营商的成本高达2％。与分配系统运营商的协调可以实现更高的降低，尽管这将导致微电网的次级优势。在33-BUS测试系统执行的模拟中，分散协调的应用表明，在保留微电网数据的隐私的同时，显示了使用微电网作为灵活实体的有效性。还应用了开发的微电网能源管理模型，用于建筑微电网，在其中考虑了电池能量存储，考虑到均质和现实生活运行特性，这些特性源自在配备固定电池能量储备的真实住宅建筑物下进行的测量。的模拟结果的结果具有7.2 kWh电池储能的建筑微电网表明，与在
ESL辩论课程计划
在此数据包中，您的高级中级ESL学生将学会使用通常与辩论相关的功能性语言来争论他们在AI上代替教室的教师的立场。您将收到课程每个部分的分步说明，以确保表达他们的意见。包括：钩子：一个对话开始者，可以吸引学生热身问题句子重写（词汇评论）阅读kwl图表语言图表加速指南，以充分利用这些辩论，请在向您的班级展示之前，考虑一些事情。这些主题是为英语学习者设计的，至少是高级的中级级别。英语水平：外语辩论可能具有挑战性，尤其是对于中级学生而言。提供词汇列表，以帮助他们更有效地参与。主题：根据普遍的学生意见和兴趣选择主题。结构：每个问题的结构都是为了得到一个是/否答案，但鼓励详细的论点进行更多引人入胜的辩论。这些问题涵盖了广泛的主题，包括教育，法律，技术和社会。通过辩论发展论证技巧可能对有说服力的言语和写作非常有效。Davidson（1996）的研究强调了实践如何使学生提高表达和捍卫思想的能力，并认识到他人论点中的缺陷。同样，Nisbett（2003）强调了辩论在教授分析思维技能和迫使人们对信仰的自我反思的重要性。邀请分歧的问题在辩论中最有效。学校禁止垃圾食品，定期工作日时间表，教师薪水，家庭学校认证，小学家庭作业禁令，在线书籍规定，AI老师，全年学校，枪支管制，枪支管制，重罪犯投票权，公开边界，政府自治 employment laws, housing and travel restrictions, same-sex adoption, property ownership, bridal kidnapping bans, circumcision prohibitions, cousin marriages, polygamy legalization, women's dress codes, public executions, paternity leave, traditional ceremony documentation, religious medical treatment, parental permission, social media responsibility, cell phone tracking, internet access regulation, global mobile device pricing, autonomous vehicles, micro-chipping儿童，政府监视，ATM申报表，比特币接受和Uber式航空旅行。福生（Fukuda，2003年）对日本学生的一项研究表明，在参加辩论之后，学生表达与他人不同的意见的舒适水平显着提高，这表明尽管挑战挑战，但非本地人的演讲者仍可以发展辩论技能。量身定制的用于教学辩论的六级单位可以适应各种情况。它涉及完善辩论，决议，肯定和负面团队，反驳和法官的结构，以及其他关键概念。决议是一种可以有效分歧的意见，促使学生无论其个人信念如何同意或不同意。*语音3：第二个肯定的演讲者提出了第二个论点。使用意见指标（“我认为/相信”）和理性指标（“因为/愿意”）有助于解释意见的基础。为了说明强原因和弱原因之间的差异，可以采用多项选择练习。在逻辑上支持有力的理由，在陈述这个想法时是具体而明确的，并说服了大多数人。弱理由缺乏这些品质，应该解释为什么它们与更强的品质相比要弱。学生通过配对工作或使用从在线资源（例如。学生就各种主题进行了热烈的辩论，通过论证练习发展了他们的批判性思维技能。为家庭作业或课堂作业，学生集思广益，一系列决议列表，教师选择并用来促进讨论。每节课始于引人入胜的练习活动，例如“魔鬼的倡导者”或优先级任务，这些任务鼓励学生产生意见理由。支持参数由证据组成，分为四种类型：个人经验，常识，专家意见和统计。例如，在讨论在公共场所禁止吸烟的禁令时，可以引用自己的二手烟经历，指出其明显的健康风险，对此事的报价专家，或者提供统计数据，突显了负面影响。要为辩论做准备，学生在团队中工作以选择感兴趣的决议，然后比较并决定一个主题。*语音2：第一位负面说话者以其相反的观点反驳。2。他们选择各个方面 - 肯定或负面 - 并参与结构化的辩论格式： *语音1：第一个肯定的演讲者介绍了主题并提出了他们的最初论点。*语音4：第二个负面发言人以反驳作出反应。*休息：团队准备反驳的演讲（5-10分钟）。*语音5：负面团队为肯定团队的论点提供了两次反驳，并总结了他们自己的观点。*语音6：肯定团队为负面团队的论点提供了两个反驳，总结了他们的立场。这种辩论结构使学生可以在培养批判性思维，协作和沟通技巧的同时进行有效的争论和反应。团队的论点由老师提出，总结和澄清。学生集思广益的解决原因，选择了前两名，并提出了明确的英语论点。辩论步骤练习：1。陈述一个反对的论点，可以轻松反驳。不同意对方的团队：“但是我不同意……”或“这可能是真的，但是...”3。解释原因，“因为...”4。总结说：“因此……”学生为强有力的反对论点作出反驳，并与老师一起审查了他们的工作，后者挑战了推理并提供了反馈。判断表格用于评估学生的听力技巧，需要证据表明他们仔细倾听。参加辩论时，学生通常会从老师那里获得有关他们的优势和改进领域的建设性反馈。决议将以特定的顺序提出。例如，您可以参考附录3，以获取我班级的学生辩论演讲的示例。本文概述的六级单元包括进行辩论的结构化轮廓，关键原则和必要的材料。鉴于向非本地演讲者提供教学辩论的资源有限，教师必须根据学生的特定需求来创建并调整自己的材料。本文旨在为教师提供坚实的基础，以开始将辩论纳入其英语教学中。辩论是鼓励课堂上创造性思考的绝佳方式。这是其工作原理：您将有两分钟的时间来介绍每个分辨率的一侧，然后在听到“开关”之后，您将有另外两分钟来争论相反的观点。为了促进辩论期间的清晰度，应使用罗马字母来展示所有日语写作。为了进行这项练习，让我们考虑以下三个决议：（1）所有日语写作都应在罗马字母中，（2）单身比已婚更好，（3）妇女在结婚并生婴儿时应停止工作。座位安排将旨在鼓励所有学生的积极参与。每个团队将由两个或三名成员组成，肯定的团队提出了争论1，随后是负面团队的反驳。肯定的团队将对这一反驳作出回应，进行公开讨论。每种决议的格式都会继续进行，允许两个团队提出他们的论点并进行发人深省的思想交流。例如，让我们研究一个问题，即人格在关系方面是否比外表更重要。有些人可能认为看起来起着重要作用，但研究表明，人们倾向于对优先优先级优先于内在品质的个人失去兴趣。考虑一个来自中国的人的案例，该案件嫁给了一个美丽但自我吸收的女人。尽管她的外表令人惊叹，但由于她对家庭责任缺乏兴趣和众多的婚外关系，他们的婚姻仅在一个月后就离婚了。相比之下，另一个选择一个具有良好个性的女人的兄弟已经幸福地结婚了多年，甚至成立了一个家庭。这种轶事得到了中国常识的支持，该轶事建议不要仅根据外观选择某人。一个美丽的人可能会花更多的时间和金钱在自己身上，而不是为家庭做出贡献或照顾孩子。此外，在耶鲁大学进行的一项研究发现，与选择较低美容分数（12-1）的伴侣相比，与较高的美容分数（20-13）结婚的男人的寿命更短。该研究使用量表来衡量美丽，范围从1到20分，并发现其妻子得分在1到12分之间的男人平均比妻子得分更高的男人长12年。这项研究支持以下观点：人格在确定关系质量方面起着更重要的作用。探索日本大学EFL课程中对论证的态度至关重要。本文概述的原则旨在作为希望将辩论纳入其英语教学中的教师的起点。随着时间和练习，讲师可以调整这些材料以满足学生的需求，并探索在课堂上应用辩论技巧的新方法。Shinji（2003）的福田研究发现，学生对论证的看法各不相同。在韩国帕桑举行的第一次亚洲TEFL国际会议的诉讼中强调了这些差异。与此同时，迈克尔（Michael）的教育工作者勒博（Lebeau），查尔斯（Charles）和哈灵顿（Harrington），戴维（David）和卢贝斯基（Lubetsky）强调了在其出版物“ Discover“ Discover Debate”（2000）中发展基本技能的重要性（2000年）。理查德·E·内斯贝特（Richard E.