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World File Search System受约束的
以下结构. . thatthereactionR \ /r 2l3t - jnit.org
单位 - il 2' 建筑物中的一根柱子高 4m，其底端固定，顶端铰接' 由梁产生的反作用力为 500 KN，偏心距截面主轴 60 mm。检查 ISHB 300 @0.5g KN/m 截面是否足够。.- vv Y7 v'JL (16) OR 2' a) ISA 125 mm x 75 mm x 8 mm 用作钢屋架中的不连续支撑' 如果螺栓连接中心之间的长度为 2.rm，则求其抗压强度。 -- ---D (6) b) 设计一个 3.5 米长的支柱，位于建筑物内，承受 550 KN 的分解载荷。支柱两端均采用受约束的间接和定位。使用 Fe 410 级钢材。 --J -vva..'r (10) 单位 - tII 3' 根据以下数据设计有效跨度为 6m 的横向支撑梁。钢材等级：Fe 410
带有混合储能系统的多电飞机的自适应在线电源管理
摘要 — 全电动飞机 (MEA) 因其更高效、更可靠的潜力而成为未来先进飞机的发展趋势。因此，最佳电源管理在 MEA 中起着重要作用，尤其是在使用混合储能系统 (HESS) 时。在本文中，我们提出了一种新型的 MEA 自适应在线电源管理算法，旨在最大限度地减少基于电池-超级电容器 HESS 的发电机的功率波动。该问题首先被表述为一个受约束的随机规划问题。然后，我们提出了一种在线算法，使用 Lyapunov 优化方法近似地解决该问题，该方法不需要任何统计数据和未来的电力需求知识。我们进一步提出了一种 MEA 自适应在线电源管理算法，将自适应策略与在线算法相结合。跟踪驱动的仿真结果证明了所提出的 MEA 电源管理算法的有效性、效率和适应性。
概率的神经网络学习的约束杂交元神经算法
这项研究通过利用多种优化策略的互补优势来研究杂交元启发式算法增强概率神经网络（PNN）训练的潜力。传统的学习方法，例如基于梯度的方法，常常难以在高度和不确定的环境中进行绕过，而单方法元启发式学可能无法充分利用解决方案空间。为了应对这些挑战，我们提出了受约束的混合元神经（CHM）算法，这是一种新颖的方法，将多种基于人群的优化技术结合到统一的框架中。所提出的过程分为两个阶段：初始探测阶段评估多个元启发式学，以根据错误率确定最佳性能，然后是拟合阶段，其中所选的元启发式优化PNN以实现最佳的平滑参数。此迭代过程可确保有效的Ex-
结构限制有效大脑连接
结构和功能之间的关系是许多涉及复杂生物过程研究的研究领域中令人感兴趣的问题。特别是在神经科学中，结构和功能数据的融合有助于理解大脑中操作网络的基本原理。为了解决这个问题，本文提出了一个受约束的自回归模型，该模型可以表示有效连接，可用于更好地理解结构如何调节功能。或者简单地说，它可以用于寻找表征受试者群体的新型生物标记。在实践中，初始结构连接表示被重新加权以解释功能共激活。这是通过最小化受结构连接先验约束的自回归模型的重建误差来获得的。该模型还设计为包括间接连接，允许在功能连接中分离直接和间接组件，并且可以与原始和反卷积的 BOLD 信号一起使用。
对安全强化学习中约束配方的调查
在将强化学习（RL）应用于现实世界问题时至关重要。作为一种疾病，Safe RL已成为一种基本而有力的范式，用于优化代理人的政策，同时纳入安全概念。一种安全的RL方法是基于一个受约束的标准，该标准旨在最大程度地提高预期的累积奖励。尽管最近努力提高RL的安全性，但对该领域的系统理解仍然很困难。这一挑战源于约束表示的多样性和对其相互关系的探索。为了弥合这一知识差距，我们对代表约束表述进行了全面的综述，以及专门针对每个公式设计的算法选择的选择。此外，我们阐明了理论基础，这些基础揭示了共同问题之间的数学相互关系。我们在讨论安全加强学习研究的当前状态和未来方向的讨论中结束。
印度 - 澳洲科学技术合作要求...
鉴于该国的研发情景中政府资金的份额更大，科学研究和研究管理中利益冲突和道德冲突的问题已经更加突出。 与利益冲突和道德守则的一般方面有关的以下政策是旨在保护决策过程完整性并最大程度减少偏见的客观措施。 该政策旨在维持透明度，提高资金机制的问责制，并向公众提供保证，即授予赠款的过程是公平且不歧视的。 该政策旨在通过遵循一个公平，透明且没有所有影响力/不受约束的交易的系统来避免所有形式的偏见官员以任何形式的腐败遵循透明程序。 这还将确保全球接受DST所采用的决策过程。 利益冲突的定义：利益冲突意味着“任何可能对个人在决策过程中的客观性产生极大影响的利益，从而为个人或他/她所代表的组织创造不公平的竞争优势”。鉴于该国的研发情景中政府资金的份额更大，科学研究和研究管理中利益冲突和道德冲突的问题已经更加突出。与利益冲突和道德守则的一般方面有关的以下政策是旨在保护决策过程完整性并最大程度减少偏见的客观措施。该政策旨在维持透明度，提高资金机制的问责制，并向公众提供保证，即授予赠款的过程是公平且不歧视的。该政策旨在通过遵循一个公平，透明且没有所有影响力/不受约束的交易的系统来避免所有形式的偏见官员以任何形式的腐败遵循透明程序。这还将确保全球接受DST所采用的决策过程。利益冲突的定义：利益冲突意味着“任何可能对个人在决策过程中的客观性产生极大影响的利益，从而为个人或他/她所代表的组织创造不公平的竞争优势”。利益冲突还包括一个情况，即一个人违反公认的规范和道德规范，可以利用其强制性义务以个人利益。
量子 QAP 求解器
图上的组合优化 (CO) 是一个关键但具有挑战性的研究课题。最近的量子算法为解决 CO 问题提供了新的视角，并有可能展示出量子优势。量子近似优化算法 (QAOA) 是一种众所周知的由参数量子电路构建的 CO 量子启发式算法。然而，QAOA 最初是为无约束问题设计的，电路参数和解是通过耗时的迭代联合求解的。在本文中，我们提出了一种新颖的量子神经网络 (QNN)，用于以监督的方式学习 CO 问题，以获得更好、更快的结果。我们专注于具有匹配约束和节点置换不变性的二次分配问题 (QAP)。为此，设计了一种称为 QAP-QNN 的量子神经网络来将 QAP 转换为受约束的顶点分类任务。此外，我们在 TorchQauntum 模拟器上研究了两个 QAP 任务：图匹配和旅行商问题，并通过实证证明了我们方法的有效性。
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
最大切割问题的量子风格的公式
解决量子计算机上的组合优化问题自量子计算出现以来吸引了许多研究人员。最大k -cut问题是一个具有挑战性的组合优化问题，具有多种众所周知的优化公式。然而，其混合成分线性优化（MILO）制剂和混合整数半限定的操作配方都是为了解决的所有时间耗时。以经典和量子求解器的最新进展为动机，我们研究了二进制二次优化（BQO）配方和两个二次不受约束的二元式操作配方。首先，我们将BQO配方与Milo配方进行比较。此外，我们提出了一种算法，该算法将BQO公式的任何原始分数溶液转换为可行的二元溶液，其目标值至少与分数溶液的目标值一样好。最后，我们发现了提出的二次不受欢迎的二进制优化公式的紧密惩罚系数。