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World File Search System动作顺序
3.2控制单元项目（VHDL）...
3.2.1 ASM（算法状态机）ASM（）ASM是一个流程图，通过该流程图，动作顺序表示必须执行数字系统的控制单元以获得指定的行为。执行的动作取决于数字系统的外部输入，也取决于转化控制单元和数据流本身所处情况的条件。实际上，ASM是描述数字系统行为的算法的图形表示。ASM流程图似乎类似于常规流程图，但必须以另一种方式解释。在常规流程图中，只有对要遵循的步骤和要做出的决定的描述，而与时间变量无关。在ASM图中已经在ASM图中，除了对事件序列的描述外，控制单元的状态与每种状态在时钟边缘的响应中发生的动作之间还有时间关系。ASM图包含两个基本元素：状态块和决策块。状态块：状态的名称将外部放置在块上，并在其中显示被激活的动作或退出（图14）。
迈向智能自主控制系统
自主控制系统必须在工厂和环境中长时间良好的不确定性下表现良好，并且它们必须能够在没有外部干预的情况下弥补系统故障。这种自主行为是高级系统的非常理想的特征。一个自主型拖钓者对植物和环境的变化提供了高级适应。为了实现自主权，用于控制系统设计的方法应基于最先进的常规控制，识别，估计和通信理论以及（ii）决策符号方法，例如在计算机科学中以及在艺术智能领域（al）（al）（al）。除了监督和调整控制算法外，自主控制器还必须提供对失败的高度宽容。为了确保系统可靠性，必须首先检测，隔离和确定故障，并在认为必要时必须设计新的控制法。自主控制器必须能够计划要完成复杂任务的必要控制动作顺序。它必须能够与其他系统以及操作员连接，并且可能需要学习功能以在运行时提高其性能。
科学论文的收集«Scientia
协作机器人技术是机器人技术的一部分，该机器人技术在执行各种技术操作和任务的过程中研究，研究和实践CPR在与人的互动（协作）中的应用。协作机器人（配件）是为共享工作区或人类和机器人直接接触的直接HR（人类机器人）交互而设计的机器人。协作机器人计划与传统的公关计划不同，在该计划中，机器人与与人类的接触隔离开来。是国际标准化组织定义的，配备机器人是一种机器人，可以在协作操作中使用，在协作操作中，机器人和人类在制造运营的定义工作空间中同时工作（这不包括机器人对机器人系统或同事，在不同时间工作的人和机器人）。协作（在工业机器人技术的背景下）是一个人和机器人实现设定目标的操作，行动或工作的共同绩效的过程。协作操作是CPR与人之间定义的动作顺序，因此，这导致了特定任务或工作的执行。协作技术系统（CTS）是一种技术系统，在该系统中，人们共同努力的CPR被用作通用的灵活自动化手段。协作工作空间是一个人的共享工作区和CPR，在其中进行协作操作。人类 - 机器人相互作用（人类 - 机器人相互作用HRI）是生活中各个方面的人与机器人之间相互作用的过程。但是
即时：自然行为中的凝视引导
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动，这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明，低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而，当任务新颖且必须立即规划一系列动作时，这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里，我们记录了自然任务中的凝视和身体运动，以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中，受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划，我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关，任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明，凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点：自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用，人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反，他们更喜欢即时规划，即搜索当前与行动相关的物品，将他们的身体和手引导到该物品上，监控该行动直到行动终止，然后继续执行下一个行动。
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是