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动态环境中的战略规划
摘要 企业传播规划正处于转型期。在 VUCA 世界中，规划必须适应不稳定、不确定、复杂和模糊的环境。战略规划分析、计划、实施和评估传播计划或活动，但同时需要变得越来越敏捷。本文提出了战略规划正在从传统的、相当线性的方法向新的、更具动态性的模型演变的论点。基于文献，通过将设计思维原则、实践和技术引入传播研究的知识体系，提供了一种新的视角。因此，本文将设计思维作为一种思维方式和一种在企业传播规划中创造性解决问题的手段。一项在德国传播机构和咨询公司中进行的定性研究的结果表明，设计思维的元素已被实践者使用和实施。研究确定至少有五种类型的实现，其中三种与设计思维有明显的联系。基于这些发现，一种模块化、以利益相关者为中心的传播规划方法被概念化。
COBL扩散：使用控制屏障和Lyapunov功能在动态环境中基于扩散的条件机器人计划
抽象 - 装备自主机器人，能够在人类周围安全有效地导航的能力是迈向实现可信赖的机器人自治的关键一步。但是，在确保动态多机构环境中的安全性的同时生成机器人计划仍然是一个关键挑战。基于最新的工作，以利用深层生成模型在静态环境中进行机器人计划，本文提出了Cobl-Diffusion，这是一种基于扩散的新型安全机器人计划器，用于动态环境。COBL扩散使用控制屏障和Lyapunov函数来指导扩散模型的固定过程，迭代地完善了机器人控制序列以满足安全性和稳定性约束。我们使用两个设置证明了COBL扩散的有效性：合成单位环境和现实世界中的行人数据集。我们的结果表明，COBL扩散会产生平滑的轨迹，使机器人能够到达目标位置，同时保持低碰撞速率，并具有动态障碍。
u2usim-具有多代理传感和动态环境的无人机远程仿真平台
多旋翼无人机（UAV）已转变为能够通过未知环境导航的智能代理。这种演变强调了它们自主操作并适应多样化和挑战的场景的能力。无与伦比的研究经常面临一个重大问题：缺乏真实和多样化的培训数据。为了解决这个问题，我们介绍了U2USIM，这是一个远程仿真平台，旨在在UAV-TO-TO-UAV（U2U）合作学习和体现AI研究中进行现实的合成数据生成，性能评估和可视化。模拟提供了一种有效的解决方案，可以实现实时可容纳能力，高可操作性，高分辨率图像和成本效益[8]。以前的仿真平台，例如Airsimw [2]，Xtdrone [7]，Smrtswarm [1]，在镜像现实世界环境中受到限制。受Ros-Gazebo-Px4工具链的启发，以视觉大满贯和导航而闻名，我们提出了U2USIM平台。此工具利用UE [5]，Airsim [6]和ROS [4]来结构具有动态和现实的虚拟环境的实时交互式平台。
美国南部土壤的寄生污染 药用植物根渗出液代谢物塑造了根际微生物 雪茄烟草中微生物群落和化合物的氧气调节 Heinz Nixdorf召回研究的10年随访结果 根和根际性状，以增强动态环境中的水和养分吸收效率 当前的神经药物
摘要。寄生虫通常与热带和亚热带地区的低收入国家有关。仍然，它们在美国南部的低收入社区中也很普遍。表征美国寄生虫流行病学的研究有限，从而几乎没有全面了解该问题。本研究通过确定每个寄生虫的污染率和五个低收入社区的负担来调查美国南部寄生虫的环境污染。从阿拉巴马州，路易斯安那州，密西西比州，南卡罗来纳州和德克萨斯州的公共公园和私人住宅中收集了总共499个土壤样本。使用寄生虫锻炼，实现和珠饰的技术应用于污垢样品中，从样品中浓缩和提取寄生虫DNA，并通过多平行定量聚合酶链反应（QPCR）检测到。qPCR检测到胚泡属的总样品污染。（19.03％），Toxocara Cati（6.01％），Toxocara canis（3.61％），Strongylodoides stercoralis（2.00％），Trichuris Trichiura（1.80％）（1.80％），Ancylolostoma瘤duodecona（1.42％）（1.42％），吉亚迪亚氏菌（Giardiaia Intestinalis）（giardia intestalinalis（1.40％），ridsposposposposposspospospossposposspo。（1.01％），entamoeba Histolictica（0.20％）和固定物Americanus（0.20％）。其余样品没有寄生污染。整体寄生虫污染率在社区之间存在显着差异：西密西西比州西米（46.88％），阿拉巴马州西南部（39.62％），路易斯安那州东北部（27.93％）（27.93％），南卡罗来纳州西南部，南卡罗来纳州（27.93％）和南部（27.93％），以及南德克萨斯州（6.93％）（6.93％）（p，0.0001）。T. cati DNA负担在贫困率较高的社区中更为重要，其中包括路易斯安那州东北部（50.57％）和西密西西比州（49.60％）（49.60％），而阿拉巴马州西南部（30.05％）和南卡罗来纳州西南部（25.01％）（25.01％）（25.01％）（25.01％）（25.01％）（P 5 0.000011）。这项研究证明了寄生虫的环境污染及其与美国南部社区高贫困率的关系。
自适应机器学习模型：动态环境中实时财务欺诈的概念
自适应机器学习模型正在彻底改变动态环境中的实时财务欺诈预防，从而提供无与伦比的准确性和对不断发展的欺诈模式的响应能力。金融机构面临越来越复杂的欺诈计划的不断威胁，这些计划随着时间的流逝而改变和变化。传统的静态模型通常在解决这些快速变化的威胁方面缺乏，因此需要采用自适应机器学习技术。自适应机学习模型旨在通过从新数据中学习并适应新兴欺诈模式来连续发展。这些模型采用了先进的算法，例如增强学习，在线学习和深度学习，以保持其在检测和预防欺诈方面的有效性。强化学习算法通过从其行动中收到反馈，不断改善其决策过程来优化检测策略。在线学习算法随着新事务数据的可用而逐渐更新模型，以确保模型保持最新和响应速度。自适应机器学习模型的关键优势之一是他们实时处理大量数据的能力。通过利用神经网络和集合学习等技术，这些模型可以分析复杂的数据集，识别微妙的异常并以高精度检测欺诈活动。实时数据处理功能可以立即检测和对可疑交易的响应，从而大大降低了财务损失的风险。自适应模型还结合了异常检测技术，以识别与正常交易行为的偏差。通过不断从最新数据中学习，这些模型可以识别以前看不见的欺诈模式，从而为新颖威胁提供了强有力的防御。此外，可解释的AI（XAI）技术的集成确保了这些模型的决策过程是透明且可解释的，从而促进了信任并遵守监管要求。实施预防实时欺诈的自适应机器学习模型涉及解决诸如数据质量，计算效率和模型解释性之类的挑战。金融机构必须确保获得高质量数据并投资于强大的计算基础架构以支持实时处理。此外，采用可解释的AI技术增强了模型透明度和调节依从性。总而言之，自适应机器学习模型为预防实时财务欺诈提供了动态有效的解决方案。通过不断学习并适应新数据，这些模型为不断发展的欺诈计划提供了弹性的防御，从而增强了财务交易的安全性和完整性。这种适应性方法不仅减轻了财务风险，而且可以增强金融系统的整体可信赖性。
从动态环境中多步操作任务的演示中的逻辑学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）是将类似人类技能授予机器人的有效框架。然而，设计一个能够无缝模仿，推广和反应在动态环境中长期地平线操纵任务的干扰的LFD框架仍然是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了Logic-LFD，该逻辑LFD将任务和运动计划（TAMP）与动态运动原始词（DMP）的最佳控制配方相结合，从而使我们能够合并运动级别的Via-via-via-via-via-via-vie-vie-aint-vie-viarpoint规范并处理任务级别的变化或动态环境中的干扰。我们对我们提出的方法对几个基线进行了比较分析，从而评估了其在三个长马操纵任务中的概括能力和反应性。我们的实验证明了逻辑LFD的快速概括和反应性，用于处理任务级别的变体和长距离操纵任务中的干扰。项目网页：https：//sites.google.com/view/logic-lfd
在线多机器人覆盖路径在动态环境中通过信息素的增强学习
摘要 - 两种有希望的覆盖路径计划方法是基于奖励和基于信息素的方法。基于奖励的方法允许自动学习启发式方法，通常会产生优于手工制作的规则。另一方面，基于信息素的方法在放置在不熟悉的环境中时始终显示出卓越的概括和适应能力。为了获得两全其美的最好，我们引入了贪婪的熵最大化（GEM），这是一种混合方法，旨在最大程度地提高一群像均质蚂蚁的代理商沉积的信息素的熵。我们首先在可实现的熵上建立一个尖锐的上限，并表明这对应于最佳的动态覆盖路径计划。接下来，我们证明，尽管剥夺了基本必需品，例如记忆和明确的交流，但GEM仍在紧密接近这一上限。最后，我们表明，宝石可以在恒定时间内异步执行，从而使其随意扩展。
动态环境中的操纵器技能再现的自适应框架
摘要 - 在不确定和动态环境中的机器人技能学习和执行是一项具有挑战性的任务。本文提出了一个自适应框架，该框架结合了从演示中学习（LFD），环境状态预测和高级决策。主动的适应性阻止了反应性适应的需求，这落在环境中的变化之后而不是预期它们背后。我们提出了一种新颖的LFD表示，即弹性拉普拉斯轨迹编辑（ELTE），它不断地适应轨迹形状，以预测未来状态的预测。然后，使用无用的卡尔曼过滤器（UKF）和Hidden Markov模型（HMM）的高级反应性系统可防止基于离散决策集的动态环境的当前状态中的不安全执行。我们首先在模拟中验证我们的LFD表示，然后在36个真实世界中使用腿部移动操纵器在实验中评估整个框架。我们在环境中不同的动态变化下显示了拟议框架的效率。我们的结果表明，所提出的框架会产生强大而稳定的自适应行为。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
优化方法在动态环境中改善视觉猛击
是针对一个问题，即经典视觉大满贯系统的鲁棒性受到环境中动态目标特征点的极大影响，提出了一种使用目标检测算法来识别和消除动态目标特征点的方法。首先，使用目标检测算法yolov5识别收集的环境图像，然后选择周围环境。对象被识别为环境中的动态目标，然后将目标检测结果集成到视觉猛击前端的特征提取中，删除了提取图像特征点的动态目标部分的特征点，其余的静态特征点用于映射构造和定位，并在TUM DATA集合上进行测试。结果表明，在使用目标检测算法来消除动态特征点后，在高度动态的场景中，视觉SLAM系统的绝对轨迹误差的根平方误差将减少97.89％，从而有效提高了系统的定位准确性和鲁棒性。