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World File Search System收敛性
使用基于正向动力学的笛卡尔运动模拟在轨相互作用
在轨操作（例如维修和组装）被视为未来航天工业的优先事项。模拟在轨相互作用的地面设施是开发和测试太空技术的关键工具。本文介绍了一种使用地面机器人操纵器模拟在轨操作的控制框架。它将用于机器人操纵器笛卡尔运动控制的虚拟正向动力学模型 (VFDM) 与基于 Clohessy Wiltshire (CW) 模型的轨道动力学模拟器 (ODS) 相结合。众所周知，基于 VFDM 的逆运动学 (IK) 解算器比传统 IK 解算器具有更好的运动跟踪、路径精度和解算器收敛性。因此，它为基于轨道模拟的操纵器提供了稳定的笛卡尔运动，即使在奇异或接近奇异的配置下也是如此。该框架在 SnT 的 ZeroG-Lab 机器人设施上通过模拟两种场景进行了测试：自由浮动卫星运动和自由浮动相互作用（碰撞）。结果显示，ODS 指挥的模拟运动与机器人安装的模型执行的运动之间存在保真度。
对功能性大脑连接的个体变异性结构的结构洞察力
人类的认知和行为取决于大脑的功能连接，它们在各个个体之间差异很大。然而，功能性连接组是否以及如何受到限制的个人变异性体系结构在很大程度上未知。使用基于拖拉机和形态计量学的网络模型，我们观察到结构和功能连接器个体变异性的空间收敛性，异质缔合区域的变异性较高，而主要区域的变异性较低。我们证明了功能可变性是通过统一的结构可变性模式显着预测的，并且该预测遵循主要到异态分层轴，在原始区域的准确性较高，在异源区域中较低。我们将组级连接组的变异模式进一步分解为单个独特的贡献，并发现了与单个认知性状相关的结构功能对应。这些结果可以使我们对单个功能变化的结构基础的理解提高了我们的理解，并提出了将多模式连接组签名整合到认知和行为中各个差异的重要性。
Sherrington – Kirkpatrick模型中的淬火 - Infoscience
摘要。Sherrington – Kirkpatrick模型是复杂的非凸能景观的原型。在此类景观上演变的动态过程和局部旨在达到最小值的过程通常对了解最小值。在这里，我们研究淬火，即旨在减少能量的动力学。我们分析了两种不同的算法类别，单旋植物和同步动力学的收敛能量，重点是贪婪和不情愿的策略。我们提供了有限尺寸效应的精确数值分析，并得出结论，也许在违反直觉上，不情愿的算法与融合到基础状态能量密度兼容，而贪婪的策略却没有。受单旋替代和贪婪算法的启发，我们研究了两种同步时间算法，即同步螺旋和同步利用算法。这些同步过程可以使用动力学平均值理论（DMFT）和DMFT的新回溯版本进行分析。值得注意的是，这是第一次将回溯DMFT用于研究完全连接的无序模型中的动力收敛性。分析表明Sync-Greedy算法可以
俱乐部融合方法的证据
摘要：这项研究的主要目的是仔细检查1990年至2021年伊斯兰合作组织（OIC）的36个成员国的工业化模式，采用俱乐部融合方法。本研究采用了联合国工业发展组织开发的竞争性工业绩效（CIP）指数。CIP指数是评估国家在制造和出口工业产品中有效性的标准，从而促进了各个国家的工业竞争力的比较。源自Phillips＆Sul（2007，2009）建立的收敛方法学得出的经验发现，揭示了伊斯兰会级国家中CIP中没有收敛性的，但描述了存在四个不同的融合群集。值得注意的是，国家的CIP得分对这些集群的形成产生了重大影响，成员国在同一集群中表现出可比的CIP表现。这个结果强调了OIC面板表征的持续二元结构，其中CIP较低的国家未能融入绩效水平较高的国家。
通过AI
这项研究评估了人工智能（AI）通过使用SMARTPLS进行定量分析来增强自然资源管理的效率的作用。数据是从200名专业人士中收集的，在AI和自然资源管理方面具有重要的经验。描述性统计数据表明，在重音中，高水平的AI使用（X1）和技术能力（X2），平均得分分别为4.2和4.0。收敛性和判别有效性得到了证实，所有构建体的负载值均高于0.7，而AVE超过0.5。结构模型分析表明，AI的使用和技术能力对自然资源管理效率（Y1）的影响分别为0.45和0.38。这些发现强调了AI的关键作用以及技术培训的必要性，以最大程度地提高其收益。这项研究通过强调将AI纳入可持续资源管理实践的重要性，为未来的研究提供了强大的框架，从而为文献做出了贡献。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
高空气球作为大气探测系统......
摘要该论文介绍了有关近实时大气发声系统的研究。这项研究的主要目的是基于天气气球的天气音响系统的开发和测试。该系统包含一个冗余的辐射系统，一个包含天气气球和固定系统以及地面站的起重平台。该系统的几项测试在2019年8月和9月进行。高度，可靠性，对天气条件和数据收敛性的抵抗力。在测试中，开发了此类任务的新程序。对ILR-33琥珀色火箭进行了最终测试，作为预发射程序的一部分。该测试成功，并允许使用获得的大气数据进行进一步处理。得出了几个测试后的结论。天气气球发声的高度主要取决于天气条件，泵送的气体和有效载荷的重量。机组人员的发射场所和经验在任务的最终成功中也起着重要作用。
认识性探索可概括的计划和...
本文在关系，非平稳的随机环境中介绍了一种持续计划和模型学习的新方法。这种功能对于在不确定和不断发展的现实世界中的连续决策系统的部署至关重要。在此类实践环境中工作，具有未知（和非平稳）过渡系统和不断变化的任务，所提出的框架模型模型差距在代理人的当前知识状态中，并使用它们来进行集中，调查的探索。使用这些探索收集的数据用于学习可概括的概率模型，用于解决当前任务，尽管环境动力学发生了持续变化。在几个非平稳基准领域上的经验评估表明，这种方法在样本复杂性方面显着优于计划和RL基准。理论结果表明，当平稳性保持时，该系统表现出理想的收敛性。
技术预测与社会变革-Agritrop
紧急呼吁将社会转变为更多的可持续性，使人们越来越必要。计算技术的逐步发展为越来越多地使用定量方法探索社会生态系统的未来，除了定性方法之外，还为探索社会生态系统的未来提供了空间。这需要调查电力关系和不连续性以及在混合定量和定性预期方法时出现的未知问题。我们首先反映在这些方法附加的语义上。然后，我们根据对几个外部案例研究完成的一组11项预期项目的深入分析，对定量和定性方法的表达方式进行了比较分析。我们提出了有关根据时间安排（连续，迭代或收敛性）以及表达的目的（想象，改进，评估，评估和意识提高）对项目进行分类的见解。我们使用这些见解来探索方法论上的含义和权力关系，然后讨论试图结合这些方法的预期项目的信息或框架。
Markovian噪声的随机近似和加固学习的ODE方法
随机近似是一类算法，这些算法迭代，递增和随机更新，包括，例如，包括随机梯度下降和时间差学习。分析随机近似算法的一个基本挑战是建立其稳定性，即表明随机矢量迭代几乎肯定是有限的。在本文中，我们将著名的Borkar-Meyn定理从Martingale不同的噪声设定设置扩展到Markovian噪声设置，从而极大地提高了其在强化学习方面的适用性，尤其是在那些具有线性功能近似近似和资格率痕迹的O效性强化学习算法中。我们分析的核心是一些函数的变化变化速率的降低，这两种形式的强大定律和迭代对数定律的形式都暗示。关键字：随机近似，增强学习，稳定性，几乎确定的收敛性，资格跟踪