XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制灵活
社论：机器学习和人工智能......
农用无人机集机器人、人工智能、大数据、物联网等技术于一体，被广泛应用于播种、地块监测、作物病虫害检测、农药化肥喷洒等各类农业作业，大大提高农业生产效率、解放劳动力（Kim et al.，2019），正在成为精准农业航空领域的一股生力军（Wang et al.，2019）。与传统农业机械相比，农用无人机具有体积小、重量轻、便于运输，飞行控制灵活等特点，具有作业精准、高效、环保、智能、使用方便等特点。但很多时候，飞行过程中农用无人机载荷的实时变化会影响其速度、精度和飞行轨迹稳定性。徐建军等（2019）指出，农用无人机在作业过程中应时刻保持良好的飞行姿态，提高作业效率。魏等提出了一种使用 PID 控制器和鲁棒 TS 模糊控制方法实现 AUAV 飞行轨迹稳定性的飞行动力学模型。对于不同的飞行条件，该模型可以在飞行路径中实现一定的稳定性，以抵抗负载扰动。
通过选择性视觉注意有针对性地招募巴甫洛夫偏见
摘要 13 14 预期结果以“巴甫洛夫”的方式影响行为：奖励前景激发行动，而惩罚前景抑制行动。理论认为，巴甫洛夫偏见是陌生或无法控制的环境中整体行动的“先验”。然而，这种解释无法解释这些偏见的强度——即使在熟悉的环境中也会导致频繁的行动失误。我们认为，如果通过工具控制灵活地运用巴甫洛夫控制，它会更加有用。19 具体而言，工具行动计划可能会塑造对奖励/惩罚信息的选择性注意，从而影响巴甫洛夫控制的输入。在两个眼动追踪样本（N = 35/64）中，我们观察到 Go/NoGo 行动计划影响参与者关注奖励/惩罚信息的时间和时长，这反过来又以巴甫洛夫的方式影响他们的反应。23 注意力效应更强的参与者表现更高。因此，人类似乎将巴甫洛夫控制与其工具性行动计划结合起来，将其作用从行动默认值扩展到确保稳健行动执行的有力工具。 关键词：巴甫洛夫偏见；强化学习，眼动追踪；行动准备；注意力 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
在住宅能源系统中灵活资产的最佳操作
本文使用滚动地平线方法提出了一种优化模型和算法，以最佳控制灵活资产。这种方法基于每次迭代的预测范围的成本最小化。检查了一个电池储能系统，（bess），带有车辆到家（V2H）功能的电动汽车（EV）以及家用热水（DHW）。将优化模型应用于案例研究，并将资产与僵化的家庭负载和来自光伏系统（PV）的输入一起模拟。为了捕获灵活资产运营的长期价值，在实时价格（RTP），使用时间（TOU）和容量订阅（CS）定价方案中模拟了2021年的每个月。在这种方法下，与参考案例相比，发现BES的使用降低了2％的年度成本，并且可灵活的DHW每年降低2.55％。智能电动机的智能充电降低了5.7％，如果采用双向V2H充电，则为6.1％。与普通的智能充电相比，启用V2H的几个月可节省较低的成本。具有施加的费用/放电效率，为了使V2H有利可图。在所有资产都存在的情况下，每年降低成本为7.93％。尽管降低了电网关税成本，但似乎具有5 kWh/h负载限制的CS方案似乎限制了柔性资产的灵活性潜力，因为无论使用时间如何，都会惩罚较大的负载。