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AAS - 物流和全球供应链管理对...
注释/评论得克萨斯州A＆M大学 - 德克萨斯州中部（Tamuct）仅提供高层课程（3xxx-5xxx标记课程），所有下层课程（1XXXX-2XXX贴有标签的课程）都需要在德克萨斯州中部学院（CTC）完成。所有学士学位都需要至少120个学期的学时。途径可能会超过120个学期的学时，因为副学士学位所需的某些课程可转让，但不适用于学士学位。为了在途径计划方面提供帮助，学生应与学术顾问交谈。1。AAS不能满足本科学位所需的所有低级课程。学生将需要在CTC完成这些剩余的低级课程。请与Tamuct Fananci Aut Advisor讨论财团协议程序。2。本节具有以下考虑：
15 -May23 AETC F15 Kingsley Field AIB Report.pdf
MISHAP飞行（MF）的目的是在金斯利菲尔德（Kingsley Field）西北约100海里（NM）的军事操作区（MOA）中执行当地培训任务，然后通过低级路线返回基地。国会议员在起飞过程中飞行了第一飞机，过渡到MOA，返回基地并着陆。在低级路线上，MA经历了液压故障。国会议员终止了任务，并宣布了机上紧急情况。着陆后，马萨诸塞州经历了正常制动的损失，而国会议员降低了逮捕的钩子，使RWY出发终端逮捕电缆接触。当地的塔控制器（ATC1）误解了国会议员意图，并降低了出发端逮捕电缆。MA未能成功进行障碍物参与，离开了跑道表面并影响了灌溉管。MP安全地射出了飞机。
用于脑肿瘤分类的卷积神经网络
摘要 – 精确和新颖的脑癌 MR 图像处理在决策和患者治疗决策中发挥着重要作用。MR 图像处理中的关键挑战是 X 射线设备捕获的低级视觉数据与人类评估者看到的高级数据之间的语义差距。传统的系统控制模型仅适用于低级或高级技能，使用一些手工定制的元素来缩小这个差距，并且需要精确的元素提取和分类方法。深度学习的最新进展表明，深度学习取得了巨大进步，并且深度学习卷积神经网络 (CNN) 已在图像分类项目中占据主导地位。深度学习对于特征描述非常有用，它可以完整地描述低级和高级数据，并将元素提取和分类部分植入自我意识中，但总体上需要巨大的训练数据集。对于大多数深度学习情况，训练数据集很小，因此，在小数据集上练习深度学习和训练 CNN 是一项艰巨的任务。针对这一问题，我们使用了预训练的深度 CNN 模型。我们的方法更稳定，因为它不使用任何精心构建的技能，只需要很少的预处理，并且可以在 5 次重叠移动验证下获得 95.51% 的平均精度。我们不仅使用传统的机器学习来测试我们的结果，而且还使用 CNN 的深度学习技术来测试我们的结果。试验结果表明，我们提出的方法在 MRI 数据集上超越了现代类别
![arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dec77ae97faebdc144858814cd2153c7b85b5b55.webp)
arxiv：2311.10678V2 [CS.RO] 2024年3月21日
摘要 - 面对概括为新颖环境的挑战时，塔迪的机器人策略表现出低于标准的性能。人类纠正反馈是实现这种概括的一种至关重要的指导形式。但是，适应并从在线人类矫正中学习是一项非凡的努力：不仅机器人需要记住人类随着时间的推移的反馈，才能在新环境中检索正确的信息并降低干预率，而且还需要能够响应有关高级人类偏好对低级级别的高度调整的反馈，以响应对低级人士的高度调整。在这项工作中，我们介绍了基于大型语言模型（LLM）的在线校正（DROC）的蒸馏和检索，该系统可以响应语言反馈的任意形式，从校正中提取的可提取知识，以及基于文本和视觉相似性，从而在新颖设置中提高绩效。DROC能够响应一系列在线语言校正，这些校正解决了高级任务计划和低级技能原则中的失败。我们证明DROC有效地将相关信息从知识库中的在线更正顺序提取，并通过新任务或对象实例检索这些知识。DROC优于通过LLMS [1]直接生成机器人代码的其他技术，仅使用第一轮中所需的校正总数的一半，并且两次迭代后几乎不需要校正。我们在我们的项目网站上显示进一步的结果和视频：https：//sites.google.com/stanford.edu/droc。
带整流 IoU 损失的单次双叉检测器
基于CNN的目标检测器中，特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征，主要是为了丰富低级特征的语义信息，而忽略了高级特征的增强，这会导致不同层次的特征之间不平衡，特别是高级特征中严重缺乏细节信息，从而难以得到准确的边界框。在本文中，我们引入了一种新的双管齐下的传导思想，从前向和后向探索不同层之间的关系，可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下，我们提出了一个双管齐下网络（TPNet）来实现高级特征和低级特征之间的双向传递，这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外，由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡，定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此，在我们的 TPNet 中，提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失，称为 Rectified IoU (RIoU) 损失，以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度，同时抑制低 IoU 样本的梯度，从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
正面自主赛车的分层控制
摘要：我们开发了一个用于正面自主赛车的分层控制器。我们首先引入了具有现实安全和公平规则的赛车游戏的表述。高级计划者将原始公式近似为具有简化状态，控制和动态的离散游戏，以轻松编码复杂的安全性和公平性规则并计算一系列目标路点。低级控制器将产生的路点作为参考轨迹，并通过使用简单的目标和约束来求解替代近似公式来计算高分辨率控制输入。我们考虑了低级计划者的两种方法，它们构建了两个分层控制器。一种方法使用多代理增强学习（MARL），另一种方法求解线性季度NASH游戏（LQNG）来产生控制输入。将控制器与三个基线进行比较：端到端MARL控制器，跟踪固定赛车线的MARL控制器以及跟踪固定赛车线的LQNG控制器。定量结果表明，所提出的层次结构方法优于其各自的基线方法，而在头部竞赛中获胜和遵守规则。使用MARL进行低级控制的分层控制器通过赢得超过90％的头对头种族并更始终如一地遵守复杂的赛车规则，从而超过了所有其他方法。定性地，我们观察到的拟议的控制器模仿了专家驾驶员所采取的措施，例如屏蔽/阻塞，超车和长期计划，以延迟优势。我们表明，即使受到复杂的规则和约束挑战，游戏理论推理的层次结构计划也会产生竞争行为。