本研究考虑了识别安全约束和为使用神经网络控制系统 (NNCS) 的深度强化学习 (RL) 战术自动驾驶仪开发运行时保证 (RTA) 的问题。本研究研究了 NNCS 执行自主编队飞行而 RTA 系统提供防撞和地理围栏保证的特定用例。首先,应用系统理论事故模型和过程 (STAMP) 来识别事故、危险和安全约束,并定义地面站、载人飞行长机和代理无人僚机的功能控制系统框图。然后,将系统理论过程分析 (STPA) 应用于地面站、载人飞行长机、代理无人僚机和僚机内部元素之间的交互,以识别不安全的控制动作、导致每种动作的情景以及降低风险的安全要求。这项研究是 STAMP 和 STPA 首次应用于受 RTA 约束的 NNCS。
摘要 — 近年来,局部无网格法在数值模拟领域越来越受欢迎。这主要是因为它们可以对分散节点进行操作,并且可以直接控制近似阶和基函数。在本文中,我们分析了两种流行的局部强形式无网格法变体,即使用增强单项式的多谐波样条 (PHS) 的径向基函数生成有限差分 (RBF-FD) 和仅使用单项式的加权最小二乘 (WLS) 方法。我们的分析重点关注在二维和三维域中对分散节点计算的数值解的准确性和稳定性。我们表明,虽然当低阶近似足够时 WLS 变体是更好的选择,但对于高阶近似,RBF-FD 变体表现出更稳定的行为和更高的数值解准确性,但代价是更高的计算复杂度。
事件的因果顺序不必固定:在某个站点,一辆公交车是先于另一辆公交车到达还是晚于另一辆公交车到达可能取决于其他变量,比如交通状况。因果顺序的相干量子控制也是可能的,而且是多种任务的有用资源。然而,量子控制意味着控制系统携带着哪种顺序的信息——如果控制被追踪,事件的顺序将保持概率混合。两个事件的顺序可以是纯叠加,与任何其他系统不相关吗?这里我们表明,对于一类广泛的过程来说,这是不可能的:任何一对具有相同局部维度和不同因果顺序的马尔可夫幺正过程的纯叠加都不是有效过程,即当用某些操作探测时,它会导致非正则化概率。这一结果对量子信息处理的新资源和量子引力理论中的可能过程施加了限制。
本文从复杂性理论的角度分析了网络共产主义和中央计划的可行性。首先介绍了经济学中最为人熟知的复杂性定义,即计算复杂性和动态复杂性。这使我们能够构建一个复杂性政治经济学,然后从中处理网络共产主义。这种政治经济学强调了培育的概念,即对既定的成功制度和规则的自然选择方法。与培育相反,本文提出了控制的概念,它对应于传统的政治经济学,即相信一群计划者或政策制定者能够有效地改变经济变量。这项工作强调了中央计划面临的一些问题:自我参照、最佳点的不可计算性、反身性和较差的适应能力。结论是,网络共产主义与基于培育的复杂性政治经济学相冲突,网络共产主义计划是不现实的,最终意味着技术无法实现有效的社会主义计划。 © 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
摘要 尼古拉斯·阿加尔、杰夫·麦克马汉和艾伦·布坎南都对将人类增强到远超物种典型范围的程度表示担忧。他们认为,通过提高道德地位或更强的基本权利要求,彻底增强的生物将有权享受更多、更有利的待遇。我对这些说法提出质疑,首先我认为新兴技术可能会让增强者直接控制自己的精神状态。我们目前对精神生活缺乏控制,这极大地加剧了我们的脆弱感。然后我认为应该从脆弱性的角度来看待道德地位。增强者将慢慢获得控制自己精神状态的能力,从而降低他们的脆弱性。这些彻底增强的生物将拥有更强大的能力,可能拥有比我们更有价值的内心生活。他们的脆弱性也会降低,因此,他们的道德地位将从属于我们。
现代候选候选物的现代平台,例如被困的离子或神经原子,可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路,从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是,横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子,从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器,该解码器分别解码每个逻辑量子量子,以处理这种符合的误差。我们表明,在电路级别的噪声和O(1)代码周期下,阈值仍然可以持续存在,并且逻辑错误率将不会显着分级,与p⌊d
摘要在本文中分析了乘用车的路径遵守控制的非线性动力学。考虑了特定建模方面的影响,例如轮胎变形,转向动力学,反馈延迟和控制器饱和。可能在状态空间中发现并分析了不同车辆模型和控制器设计的状态空间中的平衡点和奇异点。然后更详细地分析稳定路径的平衡:稳定对照增益的结构范围在稳定图中呈现,并沿稳定结构域的平衡吸引盆地在数值延伸的帮助下近似。突出显示了控制的不安全区域,其中稳定的平衡被低振幅不稳定的极限循环所包围。最后,显示了控制定律的特定修改如何消除不必要的平衡点并增加稳定路径的吸引力的盆地,从而导致对车辆的更安全,更可靠的控制。
摘要 事实证明,智能辅导系统 (ITS) 无论是单独使用还是与传统教学相结合,都能够提高学生的学习成果。然而,构建 ITS 是一个耗时的过程,需要现有工具的专业知识。现有的创作方法,包括认知导师创作工具 (CTAT) 的示例追踪方法和 SimStudent 的辅导创作,都使用演示编程,使创作者能够比使用模型追踪进行手动编程更快地构建 ITS。然而,这些方法仍然存在创作时间长或难以创建完整模型的问题。在本研究中,我们证明使用学徒学习者 (AL) 框架构建的模拟学习者可以与一种强调模型透明度、输入灵活性和问题解决控制的新颖交互设计相结合,使创作者能够比现有创作方法在更短的时间内实现更高的模型完整性。
这些融合技术有可能控制和影响人类行为,这对联合国预防暴力和冲突的努力以及其人权议程(包括打击恐怖主义和防止暴力极端主义的努力)具有直接影响。联合国的设立并不是为了解决人工智能和数据捕获技术在公司和非国家暴力行为者手中的蔓延问题,也无法持续有效地阻止其成员国将这些技术用于非法目的。与此同时,人们越来越认识到,流行病或气候变化等全球自然灾害会影响许多国家的稳定并加剧冲突,需要大规模的预防、适应和缓解措施。1 例如,冠状病毒大流行使弱势群体遭受最严重苦难的地区的国际、区域和国家冲突解决努力陷入停滞。融合的安全威胁并非只出现在国家边界内;它们在全球范围内存在,必须跨国家缓解。
历史回顾 NIST 的前身是美国国家标准局 (NBS),该局于 20 世纪 50 年代中期开始工作,以满足新兴半导体行业的测量需求。虽然这项工作最初侧重于其他政府机构的晶体管应用,但在 20 世纪 60 年代初,该局向美国材料与试验协会 (ASTM) 和美国电子工业协会 (EIA) 寻求行业指导。ASTM 的首要任务是准确测量硅的电阻率。NBS 的科学家开发了一种实用的无损测量方法,其精度比以前的破坏性方法高出 10 倍。该方法是五项工业标准和广泛用于校准行业测量仪器的电阻率标准参考材料的基础。由 EIA 专家小组推荐的第二个项目解决了晶体管的“二次击穿”故障机理。该项目成果得到了广泛应用,包括解决导致航天飞机发射延迟的主发动机控制问题。
