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在POMDPS中学习政策指导的逻辑规范
部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）是在不确定性下进行计划的有力框架。他们允许对状态不确定性建模为一种信念概率分布。基于蒙特卡洛抽样的近似求解器，在放宽计算需求并执行在线计划方面取得了巨大的成功。然而，将许多动作和较长计划视野的比例扩展到复杂的现实域仍然是一个重大挑战，实现良好性能的关键点是指导采取行动选择程序，并使用针对特定应用程序域量身定制的域依赖性政策启发式方法。我们建议从任何求解器生成的执行trace traces中学习高质量的启发式方法。我们将信仰行动对转换为逻辑语义，并进行了数据和时间效率的归纳逻辑编程（ILP），以生成可解释的基于信念的政策规范，然后将其用作在线启发式方法。我们在两个臭名昭著的POMDP问题上彻底评估了我们的方法，涉及大型动作空间和较长的计划范围，即摇滚样本和Pocman。考虑了包括POMCP，Supstot和Adaops在内的不同最先进的在线POMDP求解器，我们表明，在答案集编程（ASP）中表达的启发式方法（ASP）屈服表现出优于神经网络，并且类似于最佳手工制作的任务 - 在较低计算时间内的特定特定的启发式方法。此外，它们已经概括为在训练阶段没有经历的更具挑战性的场景（例如，在岩石样品中增加岩石和网格大小，增加了地图的大小以及Pocman中鬼魂的侵略性）。
走向量子计算力学
量子计算机的出现采用了与传统数字计算机完全不同的物理原理和抽象，它开创了一种全新的计算范式，有可能带来颠覆性的效率和计算性能。具体而言，同时改变整个量子系统状态的能力带来了量子并行性和量子干涉。尽管有这些前景，但将量子计算应用于计算力学问题的机会仍未得到充分探索。在这项工作中，我们展示了量子计算确实可以用于解决计算均质化中的代表性体积元 (RVE) 问题，其多对数复杂度为 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) ，而传统计算的复杂度为 ( 𝑁 𝑐 )。因此，我们的量子 RVE 求解器相对于传统求解器实现了指数加速，使并发多尺度计算更接近实用性。所提出的量子 RVE 求解器结合了传统算法，例如均匀参考材料的定点迭代和快速傅里叶变换 (FFT)。然而，这些算法的量子计算重新表述需要根本性的范式转变以及对经典实现的彻底重新思考和彻底改革。我们采用或开发了几种技术，包括量子傅里叶变换 (QFT)、多项式的量子编码、函数的经典分段切比雪夫近似和用于实现定点迭代的辅助算法，并表明在量子计算机上有效实现 RVE 求解器确实是可能的。我们还提供了理论证明和数值证据，证实了所提出的求解器的预期 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) 复杂度。
为业务构建的第一台也是唯一的量子计算机
优势是为业务设计的第一个也是唯一的量子系统，是世界上最强大，最连接的商业量子计算机。拥有超过5000 QUAT，15向连接性和功能强大的混合求解器，优势使客户能够解决更大，更复杂的问题并为其业务推动现实世界中的价值。全新优势性能更新包括一个新制造的QPU，以更好地业务绩效。现在，客户可以更加精确地解决更大，更复杂的问题。
CS591：人工智能精选主题
人类解决问题的方式多种多样。人工智能 (AI) 中的问题解决就受到这些不同方法的启发。AI 问题解决器可能基于搜索、记忆或知识表示和推理。解决问题的一种方法是将问题提出为约束满足问题 (CSP)，并采用一般方法来解决它们。然后，用户的任务只是将问题提出为 CSP，然后调用现成的求解器。CSP 适合将基于搜索的方法与推理相结合。在这门 2 学分的课程中，我们将研究解决有限域 CSP 的一般方法，并探索如何将搜索与约束传播相结合以找到解决方案。
Taejoon Park - 俄亥俄州立大学工程系人员
复合材料的人工智能制造范式“AIM for Composites”资金：美国能源部（DE-SC0023389）角色：联合首席研究员（PI：克莱姆森大学的 SRIKANTH PILLA 教授）2022 年 11 月至今 • 材料-工艺-微观结构-性能建模途径：建模和预测（a）材料成分之间的物理相互作用与制造对微观结构的影响，以及（b）材料微观结构和性能之间的相关性。• 多尺度耦合：提出一种粗粒化数学理论和统计方法，用于并发耦合异构多尺度求解器进行尺度桥接。一种用于制造轻量化汽车部件的低成本敏捷工具的逆向设计方法
Stoldt, HHR (2021)。超音速飞机空气动力学分析开源仿真工具的验证和确认 (加拿大卡尔加里大学硕士论文)。取自 https://prism.ucalgary.ca。
2 背景 3 2.1 超音速流动的 CFD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21
Innovision Magazine（1月） div>
在迅速发展的技术，机器人技术和人工智能（AI）中，已成为变革力量，塑造行业，生活方式和工作的未来。机器人技术不仅仅是一个主题。它是通往未来的门户，使学生能够成为技术不断发展的技术领域的创新者，问题解决者和领导者。认识到它们的重要性，G.K。古鲁库尔（Gurukul）通过引入机器人技术作为所有学生的强制性主题，采取了突破性的一步。为了确保成功实施该主题，我们的学校与技术教育领域的领先组织Omotec合作。他们的持续支持，资源和指导在丰富学习体验中起着至关重要的作用。Omotec还可以帮助我们展示学生在展览和比赛中的才能。