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World File Search System决策问题
人工智能概念、应用和成就研究文章：Net App AI
摘要 — 创建更智能、展示更多程序的系统的艺术涉及许多科学和工程应用。我们不需要任何与人工智能相关的生物学参考，尽管模仿人类大脑与使用应用程序的性能有关。虽然没有全面认可的人工智能 (AI) 的描述，但它被普遍认为是一种能够实现敏锐度、观察力和行动的计算学习。与人脑在理解、分析和展示数据方面的能力相比，机器和人类释放的数据量有所增加。所有计算机学习都基于人工智能，这也是所有复杂决策问题的未来。本研究论文主要集中并旨在关注人工智能的特征及其起源、短语、用途、发展和成就。索引术语 — 人工智能、智能计算机程序、机器学习、神经网络、机器人技术、模糊逻辑、NLP。
最佳营销策略
本研究的目的是将营销策略决策问题建模为多标准决策 (MCDM) 问题，并提供一个五步决策支持框架来制定和仔细评估营销策略。营销策略决策框架对于营销策略师以有效的方式确定最合适的营销策略至关重要。本研究的贡献在于实际实施了分析网络过程 (ANP) 和按与理想解决方案的相似性排序偏好技术 (TOPSIS) 的集成，营销策略师可以在实际行业中利用该技术来确定合适的营销策略。此外，研究结果为私人酒店经理提供了营销策略指导，通过评估其特定且有限的营销资源，可以帮助他们获得竞争优势。营销策略师可以轻松理解和遵循所提出的框架来确定合适的营销策略。 & 2010 Elsevier B.V. 保留所有权利。
深度强化学习方法在空中交通管制冲突解决中的应用回顾
摘要：深度强化学习 (DRL) 近年来因其能够解决以前由于非线性和高维性而无法解决的决策问题而得到广泛采用。在过去的几年中，它已在空中交通管制 (ATC) 领域得到推广，特别是在冲突解决方面。在本文中，我们对现有的冲突解决问题 DRL 应用进行了详细回顾。本调查基于以下几个部分进行了全面回顾：(1) 冲突解决的基础、(2) DRL 的发展，以及 (3) DRL 在冲突解决中的各种应用，按环境、模型、算法和评估指标进行分类。最后，进行了开放式讨论，可能提出了使用 DRL 进行冲突解决的一系列未来研究方向。本评论的目的是为未来更有意义的研究提供指导点。
Barbor-Baranciki.pdf
Xu和Zeevi [9]的论文，“贝叶斯的设计原则，用于频繁的顺序学习”，提出了一种解决广泛的顺序决策问题的一般方法。它引入了一种新颖的优化设置，代理商持有“算法信念”，并旨在最大程度地减少遗憾的概念。作者提出了一个新的损失函数，该功能可以使代理使用标准贝叶斯原则更新信念，而无需提交特定的事先。该框架适用于各种多臂强盗和增强学习设置，并在随机，对抗和非平稳的强盗环境中实现了出色的经验性能。这项工作发表在2023年国际机器学习会议（ICML）中，并因其贡献而获得了“杰出纸质奖”。
共享能源分配问题中的公平设计
本文研究如何在电力市场中聚合产消者（或大消费者）及其集体决策，重点关注公平性。公平性对于产消者参与聚合方案至关重要。一些产消者可能无法直接进入能源市场，即使这对他们有利。因此，新公司提出聚合他们并承诺公平对待他们。这导致了公平的资源分配问题。我们建议使用可接受性约束来保证每个产消者都能从聚合中获益。此外，我们的目标是公平地分配成本和收益，同时考虑到问题的多周期和不确定性。我们不是使用财务机制来调整公平问题，而是专注于决策问题中的各种目标和约束，通过设计实现公平。我们从一个简单的单周期和确定性模型开始，然后使用随机支配约束等将其推广到动态和随机设置。
全球决策的有效强化学习...
全球代理商的全球决策是全球代理人做出影响大量当地代理的决策，是一个经典问题，已经以多种形式进行了广泛研究（Foster等，2022; Qin等，2023; Foster等，2023），并且可以在许多应用中找到。网络优化，电源管理和电动汽车充电（Kim＆Giannakis，2017; Zhang＆Pavone，2016; Molzahn等，2017）。但是，一个关键的挑战是基础系统的不确定性质，这可能很难准确地建模。强化学习（RL）在各种应用程序中都表现出色，例如GO的游戏（Silver等，2016），自主驾驶（Kiran等，2022）和Robotics（Kober等，2013）。最近，RL已成为学习控制未知系统的强大工具（Ghai等，2023; Lin等，2023; 2024a; b），因此，对于多代理系统的决策，包括本地代理商的全球决策问题，具有巨大的决策潜力。
计算机科学与工程硕士
计算机科学与工程硕士课程大纲 第一学期 类别 - 部门 / 专业 篮子论文 - I PG / CSE / T / 111A 计算理论优化和决策问题、归约、图灵机作为接收器和枚举器 - 图灵机构造技术 - 控制中的并行轨道和存储、子程序图灵机、Church-Turing 论文、图灵机变体 - 多带、非确定性 - 它们与其他模型的等价性。递归可枚举和递归集的属性。无限制语法和图灵机之间的关系。线性有界自动机 - 与上下文敏感语言的关系图灵机的枚举、不可判定问题的存在、涉及图灵机和 CFG 的不可判定问题。通用图灵机作为通用计算机的模型，后对应问题 - 应用，图灵机的有效和无效计算。图灵机的时间和空间复杂性，NP 完整性。参考文献：
ME 620 人造基础
课程内容/教学大纲简介：范围；历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题：生产系统和人工智能；图搜索策略：无信息搜索、启发式搜索技术；约束满足问题；随机搜索方法；搜索博弈树：极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理：人工智能中的谓词演算：语法和语义、表达力、统一性、解析度；解析度反驳系统；情境演算。不确定性下的推理：不确定性概念；不确定知识和推理、概率；贝叶斯网络。规划：使用状态空间搜索进行规划；规划图；偏序规划。决策：顺序决策问题、最优策略算法。机器学习：从观察中学习：不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。
扩散模型的Precision-Recall Diverence
- exis.ng多样性促销。实习生将需要对不同的模型中的多样性进行审查，因为知道该主题的论文很少。参见例如[7]。- 哪种Precision -Recall度量更适合扩散模型？实习生将必须对Exis.ng文献进行有关Precision-Recall措施的彻底审查，重点关注具有POTEN.AL的措施（例如通过梯度下降），以及适合使用模型的Bexer的度量。- 执行精确编号权衡的最佳顺序策略是什么？扩散模型是时间过程，因此指导图像的产生以实现特定目标是顺序决策问题。这一方面在设计培训方法方面可能非常重要。- 在扩散模型的背景下，我们如何在向后过程的任何时间段上估算f差异？大多数精确的回顾措施是基于f -ddiverencence，因此估计这些差异是一个至关重要的目标。
图灵机无法模拟人类思维
图灵机能模拟人类思维吗？如果假设丘奇-图灵论题是正确的，那么图灵机应该能够模拟人类思维。在本文中，我将通过提供强有力的数学论据来反驳丘奇-图灵论题，以此来挑战这一假设。首先，我将说明，有些决策问题对于人类来说是可计算的，但对于图灵机来说却是无法计算的。接下来，我将通过一个思想实验来说明，配备图灵机作为控制单元的人形机器人无法执行所有人类可完成的物理任务。最后，我将说明，涉及顺序量子波函数坍缩的量子力学计算设备可以计算图灵机无法计算的序列。这些结果推翻了丘奇-图灵论题，并得出了图灵机无法模拟人类思维的结论。结合这些结果，我认为，人类大脑中的量子效应是人类思维计算能力的基础。