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多阶段推理：解锁认知自主权...
如前所述，依靠静态预训练数据完成任务的体系结构缺乏集成跨模式数据的能力（Ye等，2023）。当人形机器人处理听力，触摸或反应不一致时，这直接引起语义歧义（Pramanick＆Rossi，2024）。尽管某些研究尝试了多模式融合技术，但进展仍然有限，不足以为人形机器人提供与人类相同的适应能力（Yuan等，2024）。为了解决这一差距，这项研究提出了一个多幕科推理体系结构作为创新解决方案。它旨在利用多幕科推理来优化类人类机器人在当前技术缺点基于视觉，听觉和触觉数据的跨模式中认知自主权的关键挑战。
基于本垒打的多幕科协作计划，用于电网连接的PV储存微电网，电动汽车
摘要：适应分布的PV生成的关键方法之一是微电网。但是，太阳资源，负载特性和必需的微电网系统组件都直接与微电网的最佳计划方案相关。本文使用Homer 1.8.9软件在各种情况下进行了电动汽车集成下电网连接的PV存储微电网的协作计划研究。更具体地，在多种情况下，我们在微电网中为PV模块，储能和转换器建立了容量优化模型，每种情况都构成了微网络的清洁度，经济性能和微电网的整体性能。在多种情况下，本文使用净现值成本和电平的水平成本作为微电网经济学的指标，二氧化碳排放和可再生能源的一部分用作微电流清洁度的指标。单独得出了经济，清洁和经济和清洁结合的最佳能力分配。最后，在中国武汉的一个商业园区，我们进行了详尽的案例研究，以在各种情况下进行比较和辩论计划绩效，并对案例进行敏感性分析。根据EV充电量表，二氧化碳排放，PV模块单位成本和存储单位成本进行了微电网的最佳配置，进行了敏感性分析。模拟和优化的结果表明，优化方法可以决定平衡经济和清洁度的理想配置。随着电动汽车充电需求的增加，微电网中所需的能量存储容量逐渐增加，而二氧化碳排放限量与能量存储容量需求负相关。PV模块单位的单位投资成本对最佳系统配置的影响要大于电池成本。
未来生态智能城市的摩洛电纳米生成器的高级设计
抽象的生态智能城市遵循生态原则，利用智能信息技术（物联网，人工intel-ligence，云计算），以信息化的形式建立一个高效，和谐，弹性，可持续的可居住环境。Triboelectric纳米生成器（TENGS）提供了自动化，负担得起，可定制和多幕科应用程序的好处。研究表明，Tengs在支持数字化，智力化和可持续的城市服务方面处于良好状态，因为它们已被反复证明是可再生能源提供者和自动动力传感器。在此评估中，研究了过去两年中Tengs技术在Eco-Smart Cit中的最新应用，包括可再生能源供应（水，风，风，太阳能和雨滴能源等）。），人与机器互动，智能医疗保健，智能运输，智能农业，智能工业和智能环境保护。还有其他草图，涉及teng Materimans，架构，工作模式和接触模式，以服务于生态智能城市的各种生活用法场景。本综述将促进和普及在智能生态城市中腾的利用，并为未来的智能城市和生态城市提供其建设的指导。
是准备高度自动驾驶A.PDF
自动化车辆（AV）的出现承诺对未来的旅行模式以及对城市空间的设计产生变革性的影响。尽管有革命性的前景，但AV将AV的整合到现有的和近乎未来的道路基础设施中却带来了一个复杂而尚未探索的挑战。本文通过引入一个新颖而全面的评估框架来解决这一关键差距，旨在评估高度自动化车辆（4级AV）操作的道路网络的准备。认识到自动驾驶技术的不确定性，该研究定义了两个不同的AV能力水平，并采用了三种PO Tential网络方案，以探索各种技术进步的观点及其对当前道路网络使用的适用性的影响。这种多幕科方法对前瞻性情况和潜在的AV部署策略提供了整体观点。拟议的框架是在英国利兹的特定地区经验应用的，证明了其实际适用性。这项研究的结果为景点至关重要，这有助于理解AV集成到道路网络中，并支持决策者和运输计划者制定知情和面向未来的政策，法规和准则。
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。