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通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
M&E 的 AI 需求层次 媒体行业的“层次结构...
人工智能是一门跨多个学科的科学领域，包括计算机科学、数学、哲学、心理学、神经科学、电子工程、语言学和信息理论。机器学习常常被描绘成人工智能，但智能比统计学习更广泛、更复杂。后者也过于依赖大量手工标记的训练集和大量的计算，因此不能算作智能。在人工智能的四个主要组成部分中，也许没有比知识表示和推理更重要、更困难或更容易被误解的了。因为要成为人工智能，应用程序需要代理。经过训练可以从标记的训练集中识别狗和猫的分类器是一个大规模的计算傀儡。能够在现实世界中做出决策的自动驾驶汽车是一个能够推理和理解因果关系的代理。因此，在大多数人工智能学术定义中都引用了代理，这一点并不奇怪，其中最出名的就是 Shane Legg 的“未知可计算环境中代理的优化行为”。但要拥有代理，人工智能应用程序必须“了解”我们生活的世界，并能够对其进行推理（特别是在因果关系方面）。我们所感知的现实是一个俄罗斯套娃式的结构，由低级符号聚集成高级符号。亚原子粒子聚集成原子，原子聚集成细胞，细胞聚集成器官，器官聚集成生物体等。能够理解这种结构，能够将每个符号簇抽象为另一个更抽象、更高阶的符号，并推理它们之间的关系，这需要智能。知识表示的作用就是：构建基于机器的逻辑，将低级数据（数字、一组像素、一组单词）抽象为符号（对象、情感、概念、镜头、场景、故事），然后可以将其表达出来形成知识。这就是为什么知识表示是人工智能的本质。
层次 - 孔子 - 电信 - 碳 - 碳 - 纳米纤维 -
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潜在代码为层次机器人控制中的桥梁
图1：作为桥梁体系结构的我们提出的潜在代码的插图。给出了高级任务描述和观察，一个大语言模型（LLM）生成了动作和令牌的文本描述。令牌的最后一层嵌入的功能是下游策略网络的高级潜在目标。我们的模块化层次结构方法协同LLM的高级推理与预先训练的策略的响应式低级控制，以解决单片LLM的直接低级动作输出的局限性。与使用LLM直接输出代理操作[1]的方法不同，我们的方法可以异步地运行LLM推理和动作策略执行循环，从而在与物理世界互动时立即反映了类似人类的任务执行，并且在考虑长期计划时会谨慎地进行低级反馈。在测试时，操作策略经常根据环境更改和最新的令牌的嵌入更新操作，而LLM更新则较不频繁，从而有效，现实世界中的推断。
层次运动计划和离线稳健模型的自动驾驶预测控制
摘要 - 在恶劣条件下在复杂情况下驾驶车辆是自动驾驶汽车（AV）的最大挑战。为了解决这个问题，我们在复杂的场景中使用前主动转向系统提出了层次运动计划和稳健的控制策略，并在各种湿滑的道路粘附系数中，同时考虑车辆不确定的参数。通过智能驾驶员模型（IDM）考虑并以车辆跟随模型的形式考虑人类车辆（HVS）的行为（HVS）。然后，在上层中，运动计划者首先使用人工电位场（APF）算法来生成最佳轨迹，例如，路标，边界和静态/动态障碍物，例如道路标记，边界和静态/动态障碍。为了在下层跟踪生成的最佳trajectory，通过应用线性矩阵不等式（LMI）优化方法，使用线性参数变化（LPV）系统来实现离线约束的输出反馈鲁棒模型预测性控制（RMPC），以确保对模型参数的鲁棒性不适合模型不限制。更重要的是，通过增强系统模型，我们提出的方法称为离线RMPC，与三种现有的RMPC方法相比，具有出色的效率，例如，偏置式挡板offline RMPC，在线rmpc，在线rmpc和离线rmpc无需增强模型（离线rmpc w/o am），在不线rmpc w/o am）（均改进了计算时间），并改进了计算时间和添加时间。
HG-CAD：计算机辅助设计中的材料预测和建议的层次图
为了支持智能计算机辅助设计（CAD），我们介绍了机器学习体系结构，即HG-CAD，该体系结构通过使用层次图表表示，建议通过联合学习身体和装配级特征来提出装配体材料。特别是，我们将材料预测和建议过程作为节点级别的分类任务，这是CAD模型的新型分层图表示，其低级图形捕获了身体几何形状，可捕获体内几何形状，这是一个高级图形的组合图，是组件的高级图表，并具有批处理掩码的随机化随机化效果。这使我们的网络能够从人体和组装水平汇总几何和拓扑特征，从而导致竞争性能。对Fusion 360画廊组装中提议的体系结构的定性和定量评估 - 显示了我们方法的可行性，表现出色的计算机视觉和人类基线，同时在应用程序场景中显示出希望。提议的HG-CAD体系结构统一了多模态CAD特征的处理，编码和联合学习，这表明有潜力作为设计自动化的建议系统，并提供了未来工作的基准。[doi：10.1115/1.4063226]
基于空间表征语义层次的机器人探索与绘图策略
许多科学家 [Lynch，1960；Piaget 和 Inhelder，1967；Siegel 和 White，1975] 已经观察到认知地图被组织成连续的层，并提出对大规模环境的有用且有力的描述的核心要素是拓扑描述。分层模型包括从局部感官信息中识别和辨认地标和地点；路线控制知识（从一个地方到另一个地方的过程）；连通性、顺序和包含的拓扑模型；以及形状、距离、方向、方位以及局部和全局坐标系的度量描述。看来，认知地图的分层结构是人类在大规模空间中稳健表现的原因。我们的方法试图将这些方法应用于机器人探索和地图学习问题。我们定性方法中对环境的核心描述是拓扑模型，如 TOUR 模型 [Kuipers，1978]。该模型由一组节点和弧组成，其中节点代表环境中可识别的位置，弧代表连接它们的行进路径。节点和弧是根据机器人的感觉运动控制能力程序性定义的。度量信息添加到拓扑模型之上。
哺乳动物前脑中多个时间尺度的层次梯度
皮质回路的许多解剖和生理特征，从突触的生物物理特性到不同神经元类型之间的连接模式，都表现出从感觉区域到联想区域的层级轴的一致变化。值得注意的是，静息状态下神经活动的时间相关性尺度（称为内在时间尺度）在灵长类动物和啮齿动物中都沿着这一层级系统地增加，类似于空间受体场的规模和复杂性不断增加。然而，任务相关活动的时间尺度如何在大脑区域间变化，以及它们的层级组织是否在不同哺乳动物物种中一致出现仍未得到探索。在这里，我们表明，内在时间尺度和任务相关活动的时间尺度在猴子、大鼠和小鼠的皮质中都遵循类似的层级梯度。我们还发现，这些时间尺度在皮层和基底神经节中以类似的方式共同变化，而丘脑活动的时间尺度比皮层时间尺度短，并且不符合其皮层投影预测的层次顺序。这些结果表明，皮层时间尺度的层次梯度可能是哺乳动物大脑皮层内回路的普遍特征。
草地固碳增汇技术评价规范
1) 计算权重在软件中可选择熵值法、层次分析法等计算方法； 2) 也可对定性指标进行权重计算。 d) 综合评价 — TOPSIS 分析。 根据软件运行结果，选择评价对象与最优方案接近程度最大的值，该值越大说明越接近最优方案 （系统会根据值的大小自动排序）。
外化和内化共病的层次神经认知模型
越来越多的证据表明，精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而，这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中，我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列（IMAGEN，年龄 14、19 和 23 岁，N = 1,750），构建了外化和内化症状背后的两个神经因素，这些因素在六个临床和基于人群的数据集（ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan，年龄从 10 岁到 36 岁，N = 3,765）中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置：外化症状的冲动相关回路中存在超连接，而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究，这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型：一个一般神经精神病理学 (NP) 因素（表现为执行控制效率低下）和两个分层因素，分别针对外化（抑制控制不足）和内化（目标导向功能受损）症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。