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具有人工智能规划模型的分层强化学习
两种常见的顺序决策方法是人工智能规划 (AIP) 和强化学习 (RL)。每种方法都有优点和缺点。AIP 具有可解释性，易于与符号知识集成，并且通常很高效，但需要预先指定逻辑域，并且对噪声敏感；RL 只需要指定奖励，并且对噪声具有鲁棒性，但样本效率低下，不易获得外部知识。我们提出了一种将高级规划与 RL 相结合的综合方法，保留了可解释性、迁移和效率，同时允许对低级规划操作进行鲁棒学习。我们的方法通过在 AI 规划问题的状态转换模型和马尔可夫决策过程 (MDP) 的抽象状态转换系统之间建立对应关系，从 AIP 运算符定义分层强化学习 (HRL) 中的选项。通过添加内在奖励来学习选项，以鼓励 MDP 和 AIP 转换模型之间的一致性。我们通过比较 MiniGrid 和 N 室环境中 RL 和 HRL 算法的性能来展示我们的集成方法的优势，展示了我们的方法相对于现有方法的优势。
语言 - As-As-An-Abstraction-for serarchical-Deep- ...
解决复杂的，暂时扩展的任务是控制学习（RL）的长期问题。我们假设解决此类问题的一个关键要素是组成性的概念。具有学习概念和子技能的能力，这些概念和子技能可以构成解决更长的任务的能力，即层次RL，我们可以获取时间扩展的行为。但是，为层次RL获取有效但一般的抽象是极具挑战性的。在本文中，我们建议将语言用作抽象，因为它提供了独特的组合结构，实现了快速学习和组合概括，同时保持了极大的灵活性，使其适合各种问题。我们的方法学习了一个遵循指令的低级政策和高级政策，该政策可以在本质上重复跨任务的抽象，从而允许代理人使用结构化语言进行推理。为了研究组成任务学习，我们介绍了使用Mujoco物理引擎和CLEVR引擎构建的开源对象相互作用环境。我们发现，使用我们的方法，代理可以学会求解各种暂时扩展的任务，例如对象排序和多对象重排，包括来自原始像素观测值。我们的分析表明，语言的组成性质对于学习各种亚技能和系统地推广到新的亚技能至关重要，与使用相同监督的非复合抽象相比，语言的构成性质至关重要。2
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
Elevate Quantum - 总体叙述（最终版）.docx
一、执行摘要：2009 年，科罗拉多州的 NIST 物理学家揭开了人类第一台量子计算机的神秘面纱。对许多人来说，这是全球竞赛的发令枪。而此时，革命已然开始。量子将释放 3.5 万亿美元的价值，并彻底改变几乎所有经济领域。它将加速人工智能、气候技术和医疗保健领域的进步，并应对从网络到隐形的国家安全挑战。Elevate Quantum (EQ) 是我们行业主导的 501(c)(3)，代表 116 个组织组成的联盟，是此应用的牵头实体。EQ 的核心技术领域是量子信息技术 (QIT)，专注于传感、计算、网络和支持硬件方面的商业就绪应用。我们的核心地理区域包括博尔德、丹佛-奥罗拉-莱克伍德和格里利大都市统计区 (MSA)，以及乡村大县。该地区拥有无与伦比的 3,000 多个商业量子工作岗位、4 位量子诺贝尔奖获得者，以及比世界其他任何地方都多的量子重点组织。我们的能力和愿景是亚马逊、谷歌、洛克希德马丁、微软等公司加入 EQ 的原因。凭借这笔拨款，EQ 将推动包容性区域经济增长和全球量子领导力；推出 50 多家初创企业，吸引 20 亿美元以上的资金，提升 30,000 多名员工的技能，并确保代表性不足的社区的代表率达到 40%。1954 年，艾森豪威尔总统在为 NIST 科罗拉多揭幕时说：“我们相信，如果我们尽自己的一份力量，那么我们将作为一个更加繁荣、更加幸福、更加安全、对和平更加自信的民族流芳百世。” EQ 将兑现这一承诺，确保美国在量子世纪的经济和国家安全。二。 EQ 愿景概要：EQ 的愿景是确保山区西部作为 QIT 发展全球中心的地位，并通过以下方式增强美国的经济和战略安全：A) 加速尖端量子研究从实验室到市场的转变，B) 促进充满活力的初创和扩大生态系统，以及 C) 通过多元化创新扩大包容性劳动力。第二阶段的 EDA 支持将从科罗拉多州、新墨西哥州和怀俄明州释放 8000 多万美元，以及 10 亿美元的私人资本和行业合作，以巩固该地区作为全球量子经济中心的地位。我们的成功将以数十亿美元的资金、11000 多万个新工作岗位、解决我国最大挑战的量子技术部署以及公正公平的生态系统来衡量。我们的愿景和组件项目专注于维持围绕尖端技术的成功创新生态系统所需的条件，并以数十年的学术研究为指导。玛格丽特·奥马拉的《代码：硅谷与美国的重塑》、Techstars 创始人兼科罗拉多州企业家布拉德·菲尔德的《博尔德论点》以及麻省理工学院 D-Labs 的《理解创新生态系统：联合分析和行动框架》中的见解，我们认为，任何技术中心都必须体现以下关键原则。总的来说，EQ 是美国实现这些量子原则的最佳中心。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
2025 年 1 月 31 日 图表：U 基金层级报告 时间
数据 CNTL ********* 日期 ********* 类型 基金描述 进入状态 基金 CMB EFF 期限 下次变更 10 当前 不受限制 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A 运营账户 2008 年 7 月 10 日 2099 年 12 月 31 日 A0 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A000 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A00001 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A02000 运营-斯普林菲尔德 YA 1950 年 7 月 1 日2099 年 12 月 31 日 A7 LNU 运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A700 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A70001 LNU 大学范围运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A72000 LNU 运营 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A72001 MSU AA 项目 YI 2009 年 4 月 9 日 2099 年 12 月 31 日 A72002 中国发展 YA 2012 年 3 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 A9 WP 运营账户 NA 2008 年 5 月 15 日 2099 年 12 月 31 日 A904 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A90401 WP 校长运营账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 A92000 WP 运营 YA 2012 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V0 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V000 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V00001 补助金支付持有 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 V02000 助学金支付保留 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B 收入账户 2011 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B0 收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B000 大学范围收入账户 NA1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00001 大学范围收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B001 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00101 校长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02000 运动训练治疗 YA 2013 年 9 月 16 日 2099 年 12 月 31 日 B02001 精神团体产生的资金 YI 2020 年 1 月 17 日 2099 年 12 月 31 日 B02002 教职工参议院特别活动 YA 2013 年 11 月 26 日 2099 年 12 月 31 日 B02003 PRES 保留基金-NIETZEL YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02241 学校艺术中心 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02242 百年图书和活动 YA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02245 MSU 儿童俱乐部 YA 2013 年 9 月 23 日 2099 年 12 月 31 日 B02296 创新学院储备 YI 2015 年 6 月 2 日 2099 年 12 月 31 日 B02304 高等教育网络会议 YI 2013 年 1 月 7 日 2099 年 12 月 31 日 B02416 OSE-熊带来希望 YI 2015 年 1 月 14 日 2099 年 12 月 31 日 B02459 VPD&I - 模式 YI 2023 年 8 月 30 日 2099 年 12 月 31 日 B02507 PUB AFF 名人堂仪式 YA 2013 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02552 ALLIE STRONG-筹款 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02565 体育-慈善活动 YI 2018 年 5 月 11 日 2099 年 12 月 31 日 B02631 女子足球校友周末 YA 2015 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02735 网络无障碍峰会 YA 2018 年 11 月 29 日 2099 年 12 月 31 日 B02786 OIEC 无障碍项目基金 YA 2019 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B02804 运动啦啦队训练营 YA 2021 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B002 教务长收入账户 NA 1950 年 7 月 1 日 2099 年 12 月 31 日 B00201 煤炭收入账户 NI 2025 年 1 月 22 日 2099 年 12 月 31 日 B00202 COB 收入账户 NA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02038 COB-ST JOHNS 高级工商管理硕士YA 2012 年 8 月 8 日 2099 年 12 月 31 日 B02041 公交经济发展中心 YI 2024 年 11 月 25 日 2099 年 12 月 31 日
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
用于并行动态的可配置分层架构...
电气和电子工程师协会 › iel7 作者 C Wang · 2022 · 被引用 1 — 作者 C Wang · 2022 被引用 1 (MPI) [27]，并行计算中的通信标准。... 基于代理的电力系统建模和仿真的计算。
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。