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嘈杂环境中的有效量子态跟踪
摘要 量子态断层扫描旨在找到量子态的最佳描述——密度矩阵，是量子计算和通信中必不可少的组成部分。状态断层扫描的标准技术无法跟踪变化的状态，并且在存在环境噪声的情况下通常表现不佳。尽管理论上有不同的方法可以解决这些问题，但迄今为止实验演示很少。我们的方法，矩阵指数梯度 (MEG) 断层扫描，是一种在线断层扫描方法，允许状态跟踪，从第一次测量开始动态更新估计的密度矩阵，计算效率高，即使数据非常嘈杂也能快速收敛到良好的估计值。该算法通过单个参数控制，即其学习率，它决定了性能，并且可以在模拟中根据单个实验进行定制。我们展示了在以光子横向空间模式编码的量子系统上进行 MEG 断层扫描的实验实现。我们研究了我们的方法在静止和演化状态以及显著的环境噪声下的性能，并发现在所有情况下保真度约为 95%。
错误过程中运动准备的因果作用
目前的理论认为，错误驱动的学习过程会通过一次次的试验进行更新，以促进运动适应。这一过程如何与运动皮层准备活动相互作用（目前的模型表明运动皮层准备活动在运动启动中起着关键作用）仍不得而知。在这里，我们评估了运动准备在视觉运动适应过程中的作用。我们发现准备时间与当前试验的错误方差和后续试验的平均错误呈负相关。我们还发现了因果证据，表明运动准备期间的皮层内微刺激足以扰乱学习。令人惊讶的是，刺激并没有影响当前试验，而是扰乱了学习过程的更新计算，从而影响后续试验。这与贝叶斯估计框架一致，在该框架中，运动系统在面对不确定性时通过降低错误敏感性来降低其学习率。运动准备和错误驱动的学习系统之间的这种相互作用可能有助于对逐次试验适应背后的机制进行新的探索。
对奖励预测错误和1加强学习的雌激素控制2
图1：大鼠的试验开始时间是由状态和发情阶段的值调节的。a。行为范式的示意图。b。任务的块结构带有示例会话（顶部）和每个块中的奖励分布（底部）。c。一个示例大鼠的跨块的平均降解试验启动时间。在低和高块中的起始时间显着不同，p << 1×10-20，双面Wilcoxon秩和测试，误差线是置信区间（CIS）。d。跨population的启动时间对块（低 - 高块）的敏感性与零，一侧Wilcoxon签名的等级测试p << 1×10-20，n = 303。e。示意图描述强化学习模型。启动时间与试验（t）中的状态价值（V t）成反比，当该试验提供奖励（R T）时，该启动时间通过奖励预测错误（δ）而更新。学习率（α）确定在状态值估计中权衡先前的奖励（r t-n）的程度。f。在所有大鼠的混合块期间，在混合块中，脱机试验启动时间的中值回归系数是奖励的函数。
S'24教学大纲BIOL 1610-011 T H RD
●SDG 7：负担得起的清洁能源●SDG 9：行业，创新和基础设施●SDG 11：可持续城市和社区●SDG 12：负责任的消费和生产●SDG 13：气候行动这五个SDG与课程相关的与课程相关的重叠学习率（LO）。los 5和8解决了主要通过使用能源及其代理的建立联系的需求；将可再生能源与化石燃料和这些组合进行比较，例如蓝色氢的产生。LO 6通过生命周期评估（LCA）和绩效指标来强调可持续性及其重叠的三个支柱。课程项目需要执行LCA。lo 7通过工程的固有设计方面结合了SDG 11；这些将通过主要支柱进行教授 - 工程设计如何在不损害未来社区的情况下解决社会需求。SDG 12通过在过程和产品设计中的材料和能量流的多种平衡（LOS 4和9）来解决。这包括LCA以及原材料选择和系统思考中的寿命终止决策。SGD 13，以及这些过程的废水如何对环境，气候和相关社区产生一系列下游影响，而这些社区因设计决策而可能处于弱势范围。
微电网的拓扑概述div>
在这项研究中，使用了1D CNN方法。研究中提出的1D CNN结构设计用于对ALS患者和健康个体的分类，而无需进行任何手动特征选择和提取。所提出的1D-CNN结构如图5所示。此体系结构由三个卷积层组成，一个最大式层，三个relu层，两个完全连接的层，一个辍学层和一个软磁层。每个卷积层的内核分别为36、18和9。此外，第一个完全连接的层部分中有500个退出，而2个完全连接的层部分中的类别的出口和2个出口一样多。在提出的体系结构的最后一层中，使用了SoftMax激活函数。在拟议的模型中，将网络训练的学习率设置为0.001，将辍学设置为0.5。在输入层上应用的数据具有256x1样品长度。在分类过程中，测试网络时使用了5倍的交叉验证和10倍的交叉验证。在此过程中，对于5倍交叉验证，将数据集随机分为相同长度的五个，每个分隔
通过语言模型集成和关键场景生成增强自动驾驶培训
摘要 - 本文引入了关键，这是一个新型的自动驾驶汽车（AV）训练和测试的闭环框架。关键因其产生各种场景的能力而引人注目，重点是针对强化学习（RL）代理中确定的特定学习和性能差距的关键驾驶情况。该框架通过整合现实世界流量动态，驾驶行为分析，替代安全措施和可选的大语言模型（LLM）组件来实现这一目标。证明，数据生成管道和培训过程之间的封闭反馈回路的建立可以提高培训期间的学习率，提高整体系统性能以及增强安全弹性。使用近端策略优化（PPO）和HighwayEnV模拟环境进行的评估表明，随着关键案例生成和LLM分析的整合，表明了显着的性能改善，这表明Critic会提高AV系统的鲁棒性和简化关键场景的稳健性。这最终有助于加快AVENTENT的发展，扩大RL培训的一般范围，并改善对AV安全的验证工作。我们在https://github.com/ zachtian/critical
非 - ...
摘要 - 增强学习（RL）已经证明了在空中机器人控制中的短期培训中保持政策可塑性的能力。但是，在非平稳环境中长期学习时，这些策略已显示出可塑性的丧失。例如，观察到标准近端策略优化（PPO）策略在长期培训环境中崩溃并导致重大控制绩效降级。为了解决这个问题，这项工作提出了一项成本吸引力的框架，该工作使用回顾性成本机制（ROCOM）与非固定环境平衡RL培训中的奖励和损失。使用奖励和损失之间的成本梯度关系，我们的框架动态更新了学习率，以在受干扰的风环境中积极训练控制政策。我们的实验结果表明，我们的框架在不同的风条件下学习了悬停任务的政策，而在可变的风条件下，与使用PPO的L2正则化相比，在可变风条件下的政策崩溃，休眠单位的休眠单位少11.29％。项目网站：https：//aerialroboticsgroup.github.io/ rl-plasticity-project/
在人类避免疼痛的学习过程中，不同的大脑系统支持从接受和避免的疼痛中学习
摘要 意外疼痛和意外疼痛缺失均可驱动回避学习，但它们是通过共享还是独立的神经和神经化学系统来实现这一目的在很大程度上仍不得而知。为了解决这个问题，我们将工具性疼痛回避学习任务与计算建模、功能性磁共振成像 (fMRI) 以及多巴胺能系统 (100 毫克左旋多巴) 和阿片能系统 (50 毫克纳曲酮) 的药理学操作相结合 (N = 83)。计算建模提供的证据表明，未经治疗的参与者从接受的疼痛中学到的东西比避免的疼痛中学到的更多。我们的多巴胺和阿片类药物操作通过选择性地提高避免疼痛的学习率来消除这种学习不对称。此外，我们的 fMRI 分析显示疼痛预测误差被编码在皮层下和边缘大脑区域，而无痛预测误差被编码在额叶和顶叶皮层区域。但是，我们发现药理学操作对预测误差的神经编码没有影响。总之，我们的结果表明，人类的疼痛回避学习由单独的威胁学习系统和安全学习系统支持，并且多巴胺和内源性阿片类药物专门调节从成功避免的疼痛中学习。
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
氧化物基全固态锂电池生产技术及制造成本展望
基于氧化物固体电解质的全固态电池 (ASSB) 是未来高能量密度、更安全的电池的有希望的候选者。为了估算氧化物基 ASSB 的未来制造成本，对固体氧化物燃料电池 (SOFC) 和多层陶瓷电容器 (MLCC) 生产技术进行了系统的识别和评估。基于需求分析，评估了这些技术在 ASSB 生产中的适用性。使用蒙特卡罗模拟对最有前途的技术进行技术准备情况比较。对氧化物基 ASSB 生产场景的全面概述和系统分析揭示了成熟的湿涂层技术（例如流延和丝网印刷）的显著优势。然而，气溶胶沉积法等新兴技术可能会使高温烧结步骤无效。通过与 SOFC 生产进行比较并采用传统电池生产的学习率，对石榴石基 ASSB 的制造成本进行了估算，表明如果石榴石固体电解质的材料成本可以降低到 60 美元/千克以下，那么电池级（包括外壳）的价格可以低于 150 美元/千瓦时。基于这些发现，可以得出从实验室研究到工业规模的扩大方案，为大规模生产高能量密度的更安全电池铺平道路。