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World File Search System分配问题
需要冗余表示形式才能同时消除歧义的复杂刺激
在高峰时段，一名行人穿过一条街道，经常看起来并听潜在的危险。当他们听到几个不同的角时，他们将鸣喇叭的汽车定位，并决定是否需要修改其运动计划。行人如何使用此听觉信息在视觉空间中挑选相应的汽车？这样的分布式表示形式的集成称为分配问题，必须解决它以在跨感觉模态范围内整合不同的表示形式。在这里，我们识别并分析了分配问题的解决方案：在相关大脑区域成对的一个或多个常见刺激特征（例如，在视觉和听觉系统中都表示对汽车空间位置的估计。我们表明该解决方案的可靠性如何取决于刺激集的不同特征（例如，集合的大小和刺激的复杂性）以及分裂代表的细节（例如，每个刺激表示的精度和重叠信息的量和重叠信息的量）。接下来，我们在生物学上合理的接收场代码中实现了该解决方案，并显示该代码使用的神经元和尖峰数量的约束迫使大脑在局部和灾难性错误之间进行权衡。我们表明，当有许多尖峰和神经元可用时，尽管有分配错误的风险，但在多个大脑区域中代表单个感觉方式的刺激可以更可靠地完成。最后，我们表明，即使以两种不同的表示格式接收输入，馈送神经网络也可以学习对分配问题的最佳解决方案。我们还讨论了有关人类工作记忆文献中分配错误的相关结果，并表明我们理论的几个关键预测已经得到支持。
记录簿 | 加州理工大学
您家人的幸福和您最关心的事业。它将向您展示您的财产构成以及您的受益人可以继承什么。它将促使您考虑资产的处置。您的资产会通过共同所有权转移吗？它们是否以其他方式记录下来以供分配？或者您必须在遗嘱中解决它们的分配问题？如果您尚未立遗嘱，那么有了这些信息，您会发现这样做更容易。
7915 1.5A TO-252.docx
描述 7915 三端负稳压器采用 TO-252 封装，具有多种固定输出电压，因此适用于各种应用。这些稳压器可以提供本地卡上稳压，从而消除了与单点稳压相关的分配问题；此外，由于具有与 7815 正稳压器相同的电压，它们特别适合分离电源。如果提供足够的散热，它们可以提供超过 1.5 A 的输出电流。尽管这些设备主要设计为固定电压稳压器，但它们可以与外部组件一起使用以获得可调电压和电流。
大流行之后的货币和财政政策互动
COVID-19对包括泰国在内的世界许多国家提出了巨大的挑战。财政和货币政策互动是必要的。泰国很幸运在危机之前拥有强大的初始条件，其公共债务水平较低，金融机构强大和强大的外部地位。这些因素允许宏观经济政策减轻大量的经济冲击。公共当局之间的协调变得更加突出，而不会损害泰国独立银行。财政政策在支持收入的收入中发挥了重要作用，而货币和金融政策对于改善企业和家庭的资产负债表来说至关重要。尽管在短期内增加了公共债务，但在一定程度上，大量财政刺激加速了经济复苏，它将在中期降低公共债务到GDP。尽管如此，必须进行财政改革，以确保长期的财政可持续性，这将为未来的危机提供缓冲。鉴于泰国的融资结构和当前挑战，在此关头，大规模资产购买等措施被认为是不合适的，而软贷款和信用担保计划将直接解决中小型企业目前面临的流动性分配问题。鉴于泰国的融资结构和当前挑战，在此关头，大规模资产购买等措施被认为是不合适的，而软贷款和信用担保计划将直接解决中小型企业目前面临的流动性分配问题。
以色列-黎巴嫩海上边界协议的影响
与美国达成协议，解决两国之间长期存在的海上边界冲突和能源储备分配问题，是以色列国在地区和国际层面取得的重大成就。从广义上讲，该协议深化了区域解决概念，从这个意义上讲，它是近年来签署的一系列区域协议的延续，其中最主要的是《亚伯拉罕协议》。这些协议也再次证明，在动荡不安的中东地区，尤其是在当今伊朗的挑战下，平衡软实力和军事实力是巩固以色列地区和国际地位的主导方式。
自动移动系统的基于端到端的深钢筋学习基于模块化的任务分配框架
摘要 - 可以解决任务分配问题的智能决策系统对于多机器人系统以协作和自动化的方式进行工业应用至关重要，例如使用移动机器人使用移动机器人，使用无人体表面工具进行的水力调查等仓库检查等。因此，本文旨在解决多代理自动移动系统的任务分配问题，以自主，智能地将多个任务分配给机器人机器人。这种问题通常被视为与成员机器人以下任务计划分离的独立决策过程。为了避免由脱钩引起的亚最佳分配，提出了一个端到端任务分配框架，以解决此组合优化问题，同时在优化过程中考虑了后续的任务计划。该问题被称为多人多epter travely Salesmen问题（MTSP）的特殊变体。提议的端到端任务分配框架采用了深厚的强化学习方法来代替以前工作中使用的手工启发式方法。所提出的框架具有加固学习代理的模块化设计，可以针对各种应用程序进行自定义。此外，提出了基于机器人操作系统2的实体机器人实现设置，以实现仿真到现实差距。执行了仓库检查任务，以验证拟议框架的训练结果。该框架已通过模拟和实体机器人测试与各种参数设置进行了交叉验证，其中适应性和性能得到了很好的证明。
数据关联问题的稳健方法 - lamsade
I. 引言 在现代监视系统中，目标是通过组合来自多个传感器的数据来对情况进行精确评估，从而提供各种信息。这个过程涉及信息融合的主题。信息融合的核心问题是数据关联问题，它对应于将观测结果划分为误报和轨迹，以便可以估计它们的状态。常见的监视配置由多个传感器对给定监视区域的一系列扫描描述。这些观测结果被排列成 m 组观测结果。传感器提供运动信息，例如范围、方位角和仰角。从数学上讲，该问题可以表述为多维分配问题，其中决策变量对应于基本关联，目标是最大化关联对应于目标的可能性 [1]。该问题的任何可行解都对应一个潜在的关联假设。对于 m ≥ 3 ，多维分配问题是 NP 难的。已经提出了许多启发式算法来寻找近似解，例如拉格朗日松弛 [2]、贪婪舍入自适应搜索 (GRASP) [3]、遗传算法 [4] 以及线性松弛和舍入技术 [5]。此外，在许多情况下，可以采用门控技术 [6]、[7]，这可以大大减少决策变量的数量，并可以最佳地解决问题。即使大部分文献都致力于这方面，有效解决多维分配问题并不是数据关联问题的唯一挑战。事实上，接近最优甚至最优解决方案的质量可能会因具体情况而有很大差异。在稀疏配置或高精度传感器下，模型表现良好，最佳甚至近似解决方案通常
2020 年经济学家共识
本文基于对美国经济协会成员的广泛调查，比较了四十年来经济学家对一系列经济主张的共识。主要结果是，人们对许多经济主张的共识有所增加，特别是财政政策在宏观经济和收入分配问题中的适当作用。经济学家现在以一种在以前的调查中并不明显的方式接受了财政政策的作用，并且在很大程度上支持减轻收入不平等的政府政策。另一个共识领域是对气候变化的关注以及使用适当的政策工具来应对气候变化。
关于协调的车队规模对交通效率的影响
摘要 - 我们研究了运输网络上的交通分配问题，考虑到个人驾驶员和由中央运营商控制的大型车队的需求（最小化车队的平均旅行时间）。我们将这个问题视为两人凸局游戏，我们研究了以总需求份额来衡量的协调舰队的规模如何影响无政府状态的价格（POA）。我们表明，对于两端网络，在某些情况下，车队必须在实际影响POA之前达到最低份额，否则这保持不变。此外，对于并行网络，我们证明，在适当的假设下，POA在舰队共享中单调性不足。索引术语 - 运输网络，游戏理论，传统控制。