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基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
基于变压器的需求预测中的迁移学习......
越来越多的房主选择使用光伏 (PV) 系统和/或电池存储来最大限度地减少能源费用并最大限度地利用可再生能源。这刺激了高级控制算法的开发，以最大限度地实现这些目标。然而，在开发此类控制器时面临的一个共同挑战是无法准确预测家庭用电量，尤其是对于较短的时间分辨率（15 分钟）和数据效率较高的情况。在本文中，我们分析了迁移学习如何通过利用来自多个家庭的数据来改善单个房屋的负荷预测。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据来训练一个高级预测模型（时间融合转换器），然后在数据有限（即只有几天）的新家庭上微调这个全局模型。获得的模型用于以 15 分钟的时间分辨率预测家庭未来 24 小时（未来一天）的用电量，目的是将这些预测用于模型预测控制等高级控制器中。我们通过使用真实家庭数据，展示了这种迁移学习设置相对于仅仅使用单个新家庭数据的优势，包括（i）预测准确性（MAE 减少约 15%）和（ii）控制性能（能源成本减少约 2%）。
建筑物控制中的强化学习-UCL Discovery
强化学习（RL）在建筑物控制方面发挥了巨大的潜力，以使建筑物的运作更加节能。已经研究了各种RL算法的建筑控件性能，因此在整个功能范围内对这些算法进行基准测试对于提供概述并加深对RL应用程序的理解至关重要。因此，本研究旨在比较和分析各种RL算法的有效性，其中包括基于价值的，策略梯度，参与者 - 批评和基于模型的RL考虑模型可用性和策略表示的整个RL类别。还研究了根据RL的成本函数量化累积奖励的控制绩效，研究了超参数调整的稳定性。开源的健身房ePlus框架被选为训练和测试不同RL代理的虚拟环境。结果表明，在能耗和热舒适性方面，无模型和基于模型的RL代理都超过了基线规则的控制，并且RL代理能够评估短期和长期奖励，以连续地与在线控制过程中连续实现适应性控制优化。基于模型的RL代理提高了数据采样效率，但在经过测试的夏季表现出了相对牺牲的控制性能。
从增强学习到可区分的模拟
摘要 - 我们通过弥合以学习为中心的政策培训和基于模型的控制之间的差距来提供学习机器人控制的新见解。我们利用最佳控制，强化学习和可区分模拟来开发控制算法，从而增强机器人的敏捷性，同时在现实世界中保持稳健性。首先，我们表明，与最佳控制相比，机器人技术中增强学习的基本优势在于其优化目标。具体来说，RL直接最大化任务级目标，这可能是不可差异的，而最佳控制受到平滑且可微分的成本功能的要求限制。客观设计的灵活性允许实现更灵活的控制策略，从而在意外情况下导致更强的性能。第二，我们建议使用策略搜索自动优化模型预测控制（MPC）的高级策略。此公式使策略搜索能够专注于最大化高级任务目标，而MPC优化可以集中于低级跟踪性能。第三，我们探讨了可区分模拟进行政策培训的潜力。可区分的模拟可以提供低变化的一阶梯度，从而导致更稳定的训练和更好的收敛性。我们显示了玩具双积分器的近乎最佳控制性能及其对四足动力的潜力。
06.1 聚酰胺酸盐与蒙脱土基聚酰亚胺泡沫复合材料的性能
物理材料科学的优先领域之一是开发基于耐热聚合物的新型聚合物复合材料。聚酰亚胺在耐热聚合物领域占据领先地位。目前，使用各种基于聚酰亚胺的材料。聚酰亚胺泡沫 ( PIF ) 广泛用于微电子领域，以生产介电常数非常低的电介质、传感器保护涂层、用于补偿振动载荷的应力缓冲器以及许多集成电路元件；由于其高热稳定性和耐热性以及防火性，它们还在航空航天中用作隔热、吸音和减震材料 [ 1 ] 。存在几种获取 PIF 的基本技术。最常见的过程是基于四羧酸酯与二胺的化学反应，其结果是形成相关的预聚物 [ 2 ] 。上述 PIF 生产方法的替代方法可能是在热处理聚酰胺酸 (PAA) 的水溶性铵盐的冻干物的过程中形成多孔聚酰亚胺结构的技术 [ 3 ] 。其独特之处在于无需使用表面活性剂或其他添加剂即可获得所需形状的各向同性泡沫材料，因为多孔结构是由于溶液冻结并随后水升华而形成的。然而，在这种情况下，泡沫材料性能的调节仅限于选择 PAA 盐溶液的浓度及其冻结条件。此外，控制性能的可能方法之一是引入各种填料 [ 4 ] 。在改善聚酰亚胺的热性能和机械性能方面特别令人感兴趣的是层状铝硅酸盐纳米颗粒 [ 5 ] 。在广泛使用的铝硅酸盐纳米颗粒中，有蒙脱石，其特点是可用性和高度各向异性。因此，本研究的目的是
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。存在
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。现有的ICRL算法通常假定演示数据是由单一类型的专家生成的。在实践中，示范通常包括从尊重不同约束的各种专家代理中收集的轨迹的混合物，这使得用统一约束功能解释专家行为变得具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种多模式逆约束增强学习（MMICRL）算法，以同时估计与不同类型专家相对应的多个约束。mMICRL构建了一个基于流的否定估计器，该估计量可以从演示中实现无监督的专家识别，从而推断特定于特定的约束。按照这些约束，MMI-CRL模仿了新型多模式约束策略优化目标的专家政策，从而最大程度地减少了代理条件条件的策略熵并最大化无条件的秘诀。为了增强鲁棒性，我们将此目标纳入对比度学习框架中。这种方法使模仿政策能够限制专家代理人的行为多样性。在离散环境和连续环境中进行的广泛实验表明，在约束恢复和控制性能方面，MMICRL优于其他基线。我们的实现可在以下网址获得：https：//github.com/qiaoguanren/multi-modal-inverse-inverse-conconter-enversen-conference-Learning-Learning。
基于变压器的家庭能源管理系统的需求预测
越来越多的房主选择光伏（PV）系统和/或电池存储以最大程度地减少其能源账单并最大程度地利用能源。这刺激了最大程度地实现这些目标的高级控制算法的发展。但是，开发此类控制器时面临的一个普遍挑战是对家庭电力征服的准确预测，尤其是对于较短的时间分辨率（15分钟）和数据效率高的方式。在本文中，我们分析了转移学习如何通过从多个家庭中利用数据来改善单一房屋的负载预测来提供帮助。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据训练先进的预测模型（时间融合变压器），然后在具有有限数据的新家庭（即只有几天）上进行对全球模型的捕获。所获得的模型用于预测家庭在接下来的24小时（日前）的时间分辨率为15分钟的时间，目的是在高级控制器（例如模型预测控制）中使用这些前铸件。我们在（i）预测准确性（〜15％的MAE降低）和（ii）控制性能（〜2％的能源成本降低）（使用现实世界中的家庭数据）方面显示了这种转移学习设置的好处，而仅使用单个新家庭的数据，而仅使用单个新家庭的数据。
高效的活性药物成分可容纳
具有低效力材料的应用，其CPT（控制性能目标）<10µ/m³，即使以10kg质量转移量处理时，dusty也会产生25的过程得分。这适用于简单的环境压力柔性膜隔离器。现在，用更危险的API替换材料，其CPT <1.0µ/m³相同数量 - 相同的操作，过程得分上升至40。现在，应将控制装置升级到负压操作，H14 HEPA入口和排气以及压力损失警报系统。现在，用超高效力材料（如细胞毒素）代替API。体积传输很可能会减少，因为分配涉及少量。CPT <0.01µ/m³x<0.5kg转移大小 - 尘土飞扬的材料，过程得分上升至60。 div>要匹配60个过程得分，我们需要负压操作 + 2 X级H14排气过滤器 +压力损失警报，并且我们增加了每个开始周期上运行自动外壳泄漏测试（压力衰减测试）的能力。另外，我们反映了这种材料的高效力（0.01µ/m³cpt），我们设计了一个完全可容纳的隔离器。没有与HPAPI保持联系的不锈钢零件，并且可以在活动结束时使用所有HEPA过滤器“真空包装”的设计。
acta astronautica
，作为火箭发动机的潜在未来控制器。在模拟和实验中提出并分析了用于简化冷气推进器的基于神经网络的腔室压力控制器。控制器的目标是双重的：它可以跟踪具有不同设定点更改的轨迹，并且允许设置和控制各种稳态腔室压力。神经网络将进食线压力测量数据作为输入，并将阀位置计算为输出值。控制器的训练阶段是通过Ecosimpro/ESPSS模拟中的强化学习算法完成的，该算法通过相应的实验设置的数据验证。应用于允许直接从模拟转移到测试设施域随机化。在模拟和实验中评估控制器。发现，在物理可能的操作点范围内 - 控制器获得了不断高的奖励，这对应于低误差和良好的控制性能。在模拟中，控制器能够调整所有必需的设置点，稳态误差小于0。1个吧台，同时保留了一个小的过冲和最佳的安定时间。发现控制器还能够调节实际实验中所有所需的设定点。具有不同步骤的参考轨迹，在模拟和实验中测试了目标压力的线性和鼻窦变化。在两种情况下，控制器都能够成功遵循给定的轨迹。
外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。