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产品和工艺设计中的操作层次
操作标准化。操作标准化的目的是减少生产不同部件所需的操作数量。这也会减少所需工具和设备的数量。每台机器的操作类型的减少会减少单台机器的设置时间，从而最大限度地提高运行时间与空闲时间的比率。为了便于标准化组件和操作，工程师应使用标准组件并系统地查阅机械手册，这些手册是工程选择的参考[11]。设置时间分析。减少设置时间对于解决严重影响生产过程灵活性的问题至关重要。应用 Shingo 的 SMED（单分钟模具更换[12]）方法，丰田将压力机的设置时间从几个小时缩短到几分钟。较低的设置时间是实现有效重复制造流程的必要条件，也是实现 2 级和 3 级目标的主要因素之一。装卸时间分析。减少装卸时间（在自动化工厂中指码垛和卸垛时间）旨在最大限度地提高运行时间与装卸时间之间的比率。减少这些时间的措施与工件几何形状、所用夹具和自动装卸设备有关。柔性制造系统 (FMS) 的装卸时间减少可以减少操作员数量并影响托盘传送带的大小。更一般地说，通过使用自动装载机减少通用机床上装卸时间的措施不得导致设置时间增加，否则会降低机器的灵活性。防错装置。防错装置，字面意思是万无一失的装置，旨在避免人为错误，从而提高工作质量和安全性。防错装置的许多应用示例都出现在混合型号生产线中，在这些生产线中，交替使用不同的型号可能会导致频繁的装配错误。
经常性过程支持一系列层次决策
抽象的感知取决于进料和经常性处理之间的复杂相互作用。然而，尽管前者已经广泛表征，但后者的计算组织在很大程度上仍然未知。在这里，我们使用磁脑线图来定位，跟踪和解码读取过程的读取过程，这是由字母和数字引起的，这些字母和数字的歧义水平是参数被参数操纵的。我们首先确认前馈反应在前200毫秒内通过腹侧和背侧途径传播。随后的活性分布在时间，顶叶和前额叶皮质上，这些皮质依次生成五个级别的表示，最终在动作特异性的运动信号中最终产生。我们的解码分析表明，这些大脑反应的内容和时机都可以通过复发性神经组件的层次结构来解释，这些神经组件的层次结构既维持和广播越来越丰富的表示。一起，这些结果表明，在延长的时间段内，经常性过程如何生成一系列决策，最终解释了受试者的感知报告和反应时间。
均衡概念的层次纯策略纳什...
我们之前研究过纯策略纳什均衡，特别是在拥堵博弈的背景下，这种均衡是肯定存在的。提醒一下，拥堵博弈承认一个潜在函数 Φ，其特性是玩家通过切换策略而导致的成本变化恰好是 Φ 的变化。因此，纯纳什均衡对应于 Φ 的局部最小值，因为没有局部改进的可能性（玩家的单方面行动）可以确保没有玩家可以单方面降低其成本。由于我们的游戏有有限多的玩家，每个玩家都有有限多的策略，因此 Φ 只能取有限多的值，因此具有全局最小值，从而至少有一个局部最小值（因此是纯纳什均衡）。
纳米工程 - 多长度尺度多孔层次 - ...
图 1 . (a) 以 PS- b -PEO 为模板的介孔 ZIF-8 (M- ZIF-8) 合成过程示意图。(b、c) M-ZIF-8 的 SEM 图像。(b) 中的插图显示了基于图 S1a 的粒径统计分布。(d) TEM 图像、(e) SAED 图像、(f) 暗场 TEM 图像和 EDS 映射、(g) XRD 图案、(h) SAXS 图案和 (i) M-ZIF-8 的 N 2 吸附-解吸等温线。(i) 中的插图显示孔径分布。以 (j) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (l) PS 9500 - b -PEO 5000 为模板的 M-ZIF-8 的 SEM 图像。由 (k) PS 3800 - b -PEO 5000 和 (m) PS 9500 - b -PEO 5000 模板化的 M-ZIF-8 的 TEM 图像。比例尺：200 nm (b、c、d、f、jm)；2 nm -1 (e)。
人工智能透明度的三个层次 Haresamudram, Kashyap
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产品和工艺设计中的操作层次
级别 1 — 操作标准化。操作标准化的目的是减少生产不同部件所需的操作数量。这也会减少所需的工具数量和设备数量。每台机器的操作类型减少会减少单台机器的设置时间，从而最大限度地提高运行时间与空闲时间的比率。为了促进标准化组件和操作的任务，工程师应使用标准组件并系统地查阅机械加工手册，这些手册是工程选择的参考[11]。设置时间分析。减少设置时间对于解决严重影响生产过程灵活性的问题至关重要。应用 Shingo 的 SMED（单分钟模具更换[12]）方法，丰田得以将压力机的设置时间从几个小时缩短到几分钟。较短的设置时间是实现有效重复制造流程的必要条件，也是实现 2 级和 3 级目标的主要因素之一。装卸时间分析。减少装卸时间（在自动化工厂中指码垛和卸垛时间），旨在最大限度地提高运行时间与装卸时间之间的比率。减少这些时间的措施与工件几何形状、所用夹具和自动装卸设备有关。柔性制造系统 (FMS) 的装卸时间减少可减少操作员数量，并影响托盘传送带的尺寸。更一般地说，旨在减少通用机床上装卸时间的操作（通过使用自动装载机实现）不得导致设置时间增加，否则会降低机器的灵活性。防错装置。防错装置，字面意思是万无一失的装置，旨在避免人为错误，从而提高工作质量和安全性。在混合型号生产线中可以找到许多防错装置的应用示例，其中交替使用不同的型号可能会导致频繁的装配错误。
676 Rolls 等人 2023 层次组织...
使用人类连接组计划多模态分区图谱，用脑磁图测量了 83 名执行视觉记忆任务的人类连接组计划参与者的 25 个腹侧流视觉皮层区域和 180 个皮层区域之间的层次组织。目的是通过这种快速神经成像方法，利用基于生成有效连接的全脑模型揭示层次组织。V1–V4 形成第一组互连区域。特别是 V4 与腹外侧视觉流具有连接：V8、梭状面部皮层和后下颞叶皮层 PIT。这些区域反过来与下颞叶皮层视觉区域 TE2p 和 TE1p 具有有效连接。TE2p 和 TE1p 然后与多模态的前颞叶区域 TE1a、TE1m、TE2a 和 TGv 具有连接。在腹内侧视觉流中，V1–V4 连接到腹内侧区域 VMV1–3 和 VVC。VMV1–3 和 VVC 连接到内侧海马旁回 PHA1–3，后者与 VMV 区域一起包括海马旁回场景区。内侧海马旁回 PHA1–3 区域与海马系统区域（外嗅皮层、内嗅皮层和海马）具有连接性。通过脑磁图测量的两个腹侧视觉皮层流的有效连接为通过 fMRI 测量的大脑系统的层次组织提供了支持，并为方向性提供了新的证据。
层次强化学习兴趣点建议
随着基于位置的服务的日益普及，准确的推荐点（POI）已成为一项关键任务。尽管研究技术精通处理数据，但是当涉及到商品中，它们在用户POI选择中的多样性和动态性方面缺乏，尤其是从复杂的历史行为中提取关键的signals。为了挑战这一挑战，我们介绍了层次加强学习预处理框架（HRL-PRP），该框架可以将其整体化为现有的建议模型，以效率优化用户配置文件。HRL-PRP框架采用了两层决策过程，其中高级过程决定了修改配置文件的必要性，而低级过程则侧重于在配置文件中选择POI。通过评估多个真实世界数据集，我们证明了HRL-PRP在各种建议性能指标中超过了现有的最新方法。
用于证明量子的线性系统的完整层次...
量子纠缠是现代物理学的核心特征之一，确定量子系统中何时存在纠缠的问题是其最活跃的研究领域之一 [1, 2]。该领域中特别令人感兴趣的是确定给定子空间是否纠缠的问题。也就是说，确定子空间中的每个纯态是否都是纠缠的（即不是乘积态）[3, 4]。在两个量子系统的二分设置中，证明子空间中纠缠的标准用途之一是，任何支持在纠缠子空间上的混合量子态必然是纠缠的 [5, 6]，但近年来还出现了许多其他应用。例如，纠缠子空间可用于构造纠缠见证 [7, 8] 并执行量子纠错 [9, 10]。该问题及其稳健变体的进一步应用包括确定 QMA(2) 协议的性能、计算纠缠的几何测度以及确定平均场哈密顿量的基态能量等 [11]。（对于更多应用，参考文献 [11] 包含了量子信息和计算机科学中 21 个等效或密切相关的问题的汇编！）在三个或更多量子系统的多部分设置中，子空间的纠缠有不同的概念。完全纠缠子空间不包含任何乘积态 [6]，而真正纠缠的子空间是不包含任何跨二分乘积态的子空间（真正纠缠的要求比完全纠缠更严格）[12, 13]。完全纠缠子空间可用于局部区分纯量子态 [14, 15]，而真正的纠缠子空间已被证明可用于量子密码学 [16]。确定子空间是否纠缠是一个
enarhft：高频交易的有效层次增强学习
高频交易（HFT）使用计算机算法在短时间（例如第二级）中做出交易决策，该决策被广泛用于加密货币（Crypto）市场（例如比特币）。钢筋学习（RL）在Financial Research中表明，在许多Quantative交易任务上表现出色。但是，大多数方法都集中在低频交易上，例如日级，由于两个挑战，不能直接应用于HFT。首先，用于HFT的RL涉及处理非常长的轨迹（例如每月240万步），这很难优化和评估。其次，加密货币的急剧价格波动和覆盖趋势变化使现有算法无法保持令人满意的性能。为了解决这些挑战，我们提出了一种用于Hig f Reding（Earnhft）的方法，这是一个新颖的HFT三阶段层次RL框架。在第一阶段，我们计算了一个基于动态编程的最佳动作值，以提高二级RL代理的绩效和训练效率。在第二阶段，我们为不同的市场趋势构建了不同的RL代理，以回报率为特色，其中数百个RL代理人接受了不同的回报率偏好训练，只有一小部分将根据其盈利能力选择到池中。在第三阶段，我们训练了一个分钟级别的路由器，该路由器动态从泳池中挑选第二级代理商，以在不同市场上取得稳定的性能。通过在高保真仿真交易环境中对加密市场的各种市场趋势进行广泛的实验，我们证明，在3个流行的财务标准中，Earnhft显着超过了6个最先进的基线，超过了亚军的盈利者30％。