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World File Search System学识渊博
aign-aigment MPC敏捷和强大的脚步运动计划和控制
摘要 - 本文提出了一种在线两足动物的脚步计划策略，该策略结合了模型预测性控制（MPC）和增强学习（RL），以实现敏捷且健壮的两足动物。基于MPC的脚部放置控制器已经证明了它们在实现动态运动方面的有效性，但它们的性能通常受到使用简化模型和假设的限制。为了应对这一挑战，我们开发了一个新颖的脚放置控制器，该控制器利用了一项学识渊博的政策来弥合使用简化模型和更复杂的全阶机器人系统之间的差距。具体来说，我们的方法采用了基于ALIP的MPC脚部放置控制器的独特组合，用于次级脚步计划，并提供了精炼脚步调整的学习政策，从而使所得的脚步策略有效地捕获了机器人的全身动态。这种集成协同MPC的预测能力，其灵活性和适应性能力。我们通过使用全身人形机器人Draco3。结果表明，动态运动性能的显着改善，包括更好地跟踪各种步行速度，使可靠的转弯和穿越具有挑战性的地形，同时与基线ALIP ALIP ALIP MPC接近相比，保持步行步态的稳健性和稳定性。
机器人的机器人行为基于学习的个性化...
在机器人辅助疗法期间，机器人通常需要由治疗师部分或完全控制，例如使用“向导”方案；这使得治疗课程乏味，因为治疗师无法完全专注于与正在接受治疗的人的互动。在这项工作中，我们开发了一种基于学习的行为模型，该模型可用于增加机器人决策过程的自主权。我们将强化学习作为一种模型培训技术进行了研究，并比较考虑用户参与和活动性能的不同奖励功能。我们还分析了各种策略，旨在使学习过程更加易于处理，即i）具有学识渊博的用户模型的行为模型培训，ii）在用户组之间的策略转移； iii）从专家反馈中学习政策。我们证明，策略转移可以大大加快策略学习过程，尽管奖励功能对机器人可以选择的行动有重要影响。尽管本文的主要重点是个性化管道本身，但我们在一项小规模的现实世界可行性研究中进一步评估了学习的行为模型，在该研究中，六个用户与辅助机器人一起参加了序列学习游戏。这项研究的结果似乎表明，从指导中学习可能会在提高用户的参与度和游戏性能方面产生最适当的政策，但是需要进行大规模的用户研究以验证该观察的有效性。
孩子的心：
Ausubel和E. Erikson，请参见道德情感，内gui和焦虑，作为社会自我反应的类型。它与其他重要人物的眼中保持自尊心有关。这会根据文化而异。什么是“好”和“邪恶”。学习理论家，其材料主要基于对动物的临时研究，焦虑是通过从过去的经验中来学习的。内是一种减少这种焦虑的学识渊博的技术。它是在认罪和reprara悔中解决的。在学习理论术语中解释自惩罚性行为，Unger（1964）介绍了这一分析：违反儿童，后来以某种方式受到惩罚。所以犯罪。“成为一个唤起预期焦虑的信号，即要随之而来的事情。”（Wright 1971）焦虑的两个起源是不法行为和制裁本身。预期的焦虑症（随后的惩罚）减少了。因此，孩子实际上寻求惩罚，以减轻不法行为引起的焦虑。与故事中的孩子一起，他的想法是，如果他能将无花果恢复到抽屉。“如果我能摆脱它们。”孩子渴望恢复前更快乐的家庭关系。终端焦虑刺激在他的话语中暗示。如果他的父亲不会被欺骗，他知道：“他为什么事先折磨我？他不妨将我带到那里，并为我所关心的一切打败我。”这是通过应用（再次与弗洛伊德人的未成熟自我在经过训练的动物的实验中，在一定信号后的短时间内会发生电击，直到震动才能看到痛苦，然后观察到救济。与孩子一起，他可以接受这种惩罚，据说可以减轻焦虑。
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
通过从输入输出示例中学习的自动化CPU设计
设计中央处理单元（CPU）需要有才华的专家的大量手动工作，才能从设计规范中启动电路逻辑。尽管已在电子设计自动化（EDA）方面取得了长足的进步，以减轻Human的努力，但所有现有的工具都需要手工制作的正式程序代码（例如Verilog，Chisel或C）作为输入。为了自动化使用人类编程的CPU设计，我们有动力从仅输入输出（IO）检查中学习CPU设计，这是根据设计规范的测试案例生成的。关键挑战是，学识渊博的CPU设计对不准确性的公差几乎为零，这使得众所周知的近似算法（例如神经网络）无效。，我们提出了一种新的AI方法，以大规模布尔功能的形式生成CPU设计，仅从外部IO示例而不是for-mal程序代码中生成CPU设计。此方法采用一种称为二进制投机图（BSD）的新型图形结构来准确近似CPU尺度布尔功能。我们提出了一种基于布尔距离的有效的BSD扩展方法，这是一个新的指标，用于定量测量布尔函数之间的结构相似性，逐渐地将设计准确性提高到100％。我们的AP-PRACH在5小时内生成了工业规模的RISC-V CPU设计，将设计周期降低了约1000倍，而无需人工参与。AI设计的世界第一款CPU胶带芯片，Enlightenment-1成功地运行了Linux操作系统，并与人设计的Intel 80486SX CPU进行了比较。我们的方法甚至自主地发现了人类对冯·诺伊曼建筑的知识。
小型信用合作社成功蓝图
在起草此申请时，我们考虑了两种策略。首先是讨论我们采用的新技术，通过提高我们的服务速度和提供满足他们不断变化的需求的金融产品的能力，这有助于保持我们与现有成员的相关性。我们的信用合作社将继续采用能够满足新一代客户对金融机构期望的便利的技术。第二个是 Lakehurst Naval FCU 打造和正确塑造一个充满活力和学识渊博的董事会的重要性。我们希望创建一个目标一致的领导团队。目标是建立一个愿意并能够采取必要步骤自我改进的董事会，以指导和改善我们信用合作社的未来。由于我能够更好地讨论董事会成员生命周期，因此我选择将其作为本文讨论的主要战略领域。我们的管理团队、首席执行官和首席运营官被鼓励向董事会提醒和/或推荐潜在的监督委员会 (SC) 成员以供考虑。董事会的职责和责任是对被要求加入 SC 的人做出最终决定。正如本文进一步解释的那样，我们的董事会成员必须首先担任监督委员会成员（除非由提名委员会直接提名为董事会成员，并由会员直接选举为董事会成员）。董事会选择不让任何信用合作社员工担任董事会成员，除非该人不再是信用合作社的员工。我们会根据需要与董事会举行临时会议，但董事会会议通常是面对面、通过 Zoom 或电话会议举行的。董事会的核心职能是为信用合作社提供总体指导和控制。董事会在提供指导时采取统一的目标行动。新的 SC 成员需要了解如何
![arxiv：2412.04469v1 [CS.CV] 2024年12月5日-NIPS Papers](/simg/d\d2c25b9caa37938f66dbb4fdda58fd675645fcf3.webp)
arxiv：2412.04469v1 [CS.CV] 2024年12月5日-NIPS Papers
在线免费视频视频（FVV）流是一个具有挑战性的问题，相对探索。它需要对体积表示，快速训练和渲染以满足实时限制的逐步更新，并需要少量的内存足迹，以进行有效的传输。如果实现了，它可以通过启用新颖的应用程序来增强用户体验，例如，3D视频会议和实时体积视频广播等。在这项工作中，我们提出了一项新颖的框架，用于使用3D高斯脱落（3D-GS）进行量化和高效编码（Queen）用于流式FVV。Queen直接在每个时间步长的连续框架之间直接了解高斯属性，而无需对它们施加任何结构性约束，从而允许高质量的重建性和普遍性。为了有效地存储残差，我们进一步提出了一个量化 - 表格性框架，其中包含一个学识渊博的潜在码头编码器，用于有效地量化除高斯位置以外的属性残差和学习的门控模块以稀疏位置残留物。我们建议将高斯视图空间梯度差矢量作为信号，以分离场景的静态和动态内容。它是有效的稀疏学习和加快训练加快训练的指南。在不同的FVV基准测试方面，女王的表现优于所有指标的最新在线FVV方法。值得注意的是，对于几个高度动态的场景，它将模型大小降低到仅0。每帧在5秒钟以下训练时每帧7 MB，并以约350 fps的形式渲染。
50年来的繁荣的Murray-Darling盆地
繁荣的穆雷 - 达林盆地50年来：面对气候变化的行动©澳大利亚技术科学与工程学院doi：10.60902/he1w-gn75此报告可在ATSE网站上获得：atse.org.au。这项工作是版权。除了1968年《版权法》允许的任何用途外，未经出版商书面许可，任何程序都不得复制任何部分。有关复制权的请求和询问应针对出版商。出版商：澳大利亚技术科学与工程学院2号28国家巡回赛，Forrest Act 2603 PO Box 4776，Kingston Act 2604电话+61 2 6185 3240 Atse.org.org.o.au编辑：该系列Essays的编辑是：John c radcliffe and flaffe Am flaffe Am flaffe forte forte forte forte and fl flaffe and fl flaffe and flaffe and flaffe and flaffe and flaff fl flaff the fl flaff forte。 Radcliffe，John C和Flapper，Therese G（2024）（eds），50年来繁荣的Murray-Darling盆地：面对气候变化的行动，澳大利亚技术科学与工程学院，堪培拉法案，堪培拉法案，第246页。澳大利亚技术科学与工程学院（ATSE）是一家学识渊博的独立，非政治专家学院，帮助澳大利亚人理解和使用技术解决复杂问题。将澳大利亚的应用科学，技术和工程领域的主要思想家汇集在一起，提供了关于如何实现可持续解决方案并提高繁荣的公正，实用和循证建议。掩护 - 米尔杜拉附近默里河的鸟瞰图。fotofritz16，istock。
深库普曼操作员基于降解建模
可以准确代表真实健康状况演变的工业系统的可靠健康指标是条件监测，故障检测和对剩余有用寿命的可靠预测的重要性。但是，构建此类指标是一项非平凡的任务，通常需要特定领域的知识。随着工业系统复杂性增加的当前趋势，对健康指标的构建和监测变得更加具有挑战性。鉴于健康指标通常是在生命的终结之前使用的，因此，可靠的健康指标的关键标准是它们可以识别退化趋势的能力。但是，由于操作条件的可变性，趋势可能会构成挑战。因此，健康指标的最佳转换将是将降解动力学转换为降级趋势表现出线性的坐标系的最佳转换。Koopman理论框架非常适合解决这些挑战。在这项工作中，我们证明了先前提出的深入Koopman操作员方法的成功扩展，以通过将它们转换为线性化坐标系统来学习工业系统的动态，从而产生了潜在的表示，从而提供了估计系统剩余使用寿命的信息。在方面，我们提出了一种新型的Koopman启发的降解模型，用于控制动力学系统的降解建模。所提出的方法有效地消除了降解的影响，并对潜在动力学施加了控制。算法在预测CNC铣床刀具和锂离子电池的剩余使用寿命方面始终优于表现，无论是在恒定和变化的电流负载下运行。此外，我们强调了学识渊博的Koopman启发性退化操作员的实用性，分析了施加控制对系统健康状态的影响。
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古吉拉特邦（Gujarat）是一个地形，从深绿色茂密的森林到鲜明的白色盐平原的州。其1660公里的海岸线是该州一些最独特的海洋物种和地理位置的所在地，这使其成为理想的矩阵，这是由于迁徙影响的众多文化，人们，人，地点和历史的熔炉。与所有迁移一起进行了各种仪式，美食，风格的礼服，博览会和节日，庆祝活动都被合并，并成为了这个令人惊讶的多元化国家必须为我们提供的一部分。这是由于贸易，商业和古吉拉特人民的敏捷而导致的，可以接受并吸引并成为所有来这里的人的一部分。一本小册子，其中包含肯德里亚·维迪亚拉亚（Kendriya Vidyalaya）学生的古吉拉特邦（Gujarat State）各个方面的信息将有助于在2020年NEP中设想的区域背景下促进印度艺术和文化。通过协作当地知识，我们的老师可以在教授各种科目的同时确保最佳学习环境。经过本地/区域知识后，学生将在教学学习过程中发现这些概念更清晰和愉快。这种知识的整合将有助于建立“ Vasudhev Kutumbkkam”的感觉，并接受该国多样性的团结。我很高兴与古吉拉特邦Kendriya Vidyalayas的所有学生和老师分享这本小册子，并且相信这本小册子将有助于整合各种科目，并为我们的学生提供有记录的实地考察。以所有的良好祝愿。这本小册子将作为了解古吉拉特邦各种风味的小补充。我向古吉拉特邦各种KV的学识渊博，热情的老师表示衷心的感谢和感谢，这些老师塑造了以一种可观的形式提出这本小册子的想法。Shruti Bhargava副专员（KVS RO Ahmedabad）