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World File Search System模糊控制
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在新墨西哥大学机器人与自动化国家重点实验室 (ACE)，学生和教职研究人员正在使用软计算技术创建自主控制范例，为机器人提供“智能”。美国国家航空航天局机器人与自动化国家重点实验室当前的研究课题之一是使用多个自主机器人协作执行任务。这些机器人与石器机器人方法相比，具有多种优势，例如通过数量冗余实现的稳健性、减小的尺寸和重量，以及降低生产成本。模糊逻辑和模糊控制、传感器融合和规则层次方法使这些复杂系统能够运行。最后，通过进化方法优化的分层模糊系统作为控制器，与算法相结合，被两支对立的机器人队伍用来进行足球比赛。在本系列文章的第一部分中，我们将讨论模糊逻辑和模糊控制。第二部分将探讨机器人足球的模糊控制和模糊行为。
控制
参考：1。医学期刊武装部队印度，2022年9月1日; 78：S158-62 2。麻醉与镇痛，2019年6月1日； 128（6）：1098-1105。3。麻醉学。2019年2月; 130（2）：203-12。4。麻醉学。2017年2月; 126（2）：268-75。5。麻醉学。2018 Jun; 128（6）：1099-106。 6。 麻醉学。 2017; 126（2）：268-275.11 7。 麻醉学。 2018 Jun; 128（6）：1099-1106.7 8。 Anesth肛门。 2019; 128（6）：1098-1105.3 9。 麻醉学。 2019; 130（2）：203-212.5 10。 J Clin Pharmacol（2017）83 339–348 11. https：/www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/cder/ob/search_product.cfm 12.国际临床心理药物学。 1999年7月1日； 14（4）：209-182018 Jun; 128（6）：1099-106。6。麻醉学。2017; 126（2）：268-275.11 7。麻醉学。2018 Jun; 128（6）：1099-1106.7 8。Anesth肛门。2019; 128（6）：1098-1105.3 9。麻醉学。2019; 130（2）：203-212.5 10。J Clin Pharmacol（2017）83 339–348 11. https：/www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/cder/ob/search_product.cfm 12.国际临床心理药物学。 1999年7月1日； 14（4）：209-18J Clin Pharmacol（2017）83 339–348 11. https：/www.accessdata.fda.gov/scripts/cder/cder/ob/search_product.cfm 12.国际临床心理药物学。1999年7月1日； 14（4）：209-18
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视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
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1加利福尼亚州立大学北林北林里奇的化学与生物化学系，加利福尼亚州北林91330，美国2化学与化学工程学院，西南石油大学，成都610500，P.R。中国3中国电子科学与工程学院，中国电子科学技术大学（UESTC），成都610054，P。R.中国4材料科学与冶金系，剑桥大学，Charles Babbage Road 27 60607，美国6地球科学系，加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校，加利福尼亚州93106，美国†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*可以解决信件：电子邮件：mmiao@csun.edu，rhemley@uic.edu作者贡献：M.M。设计了研究，以及C.P.，R.H。和Y.Z.完善了方法。Y.S. 和L.Z. 做出了同等的贡献并进行了计算。 M.M和Y.S. 领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。Y.S.和L.Z.做出了同等的贡献并进行了计算。M.M和Y.S. 领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。M.M和Y.S.领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。写了手稿。
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
具有隐私保护的分层模糊神经网络...
摘要 — 异构大数据给机器学习带来了许多挑战。其巨大的规模、高维性和固有的不确定性使机器学习的几乎每个方面都变得困难，从提供足够的处理能力到保持模型准确性再到保护隐私。然而，也许最棘手的问题是大数据中经常夹杂着敏感的个人数据。因此，我们提出了一种隐私保护分层模糊神经网络 (PP-HFNN)，以解决这些技术挑战，同时缓解隐私问题。该网络采用两阶段优化算法进行训练，并使用基于众所周知的交替方向乘数法的方案来学习层次结构低层的参数，该方法不会向其他代理透露本地数据。层次结构高层的协调由交替优化方法处理，该方法收敛速度非常快。整个训练过程可扩展、快速，并且不会像基于反向传播的方法那样遭受梯度消失问题。在回归和分类任务上进行的综合模拟证明了所提模型的有效性。我们的代码可在线获取 1 。
接口设计中的模糊逻辑-IJRPR
将模糊逻辑整合到界面设计中，有可能通过提供更直观，自适应和以人为中心的体验来彻底改变人机相互作用。传统界面通常依赖于努力适应人类行为和决策的细微差别的僵化的二元系统。模糊逻辑具有处理不确定性和近似推理的能力，为弥合此差距提供了强大的工具。本文探讨了模糊逻辑在界面设计中的应用，突出了其创建更灵活和响应式系统以更好地与人类认知过程保持一致的能力。通过使界面能够解释并响应模棱两可或不精确的输入，模糊逻辑可以增强人机相互作用的适应性和效率[1]。这种方法不仅可以提高用户满意度，而且还为开发能够与用户更自然有效的沟通的智能系统开发创新的新途径。调查结果表明，将模糊逻辑纳入界面设计是迈向发展人机互动领域的关键一步，从而导致人类与机器之间的更和谐和富有成效的合作。
多目标定向灰盒模糊测试
摘要 — 定向灰盒模糊测试 (DGF) 可以通过寻求到达程序位置或按顺序探索某些位置来快速发现或重现程序中的错误。然而，由于其静态阶段划分和粗粒度的能量调度，以前的 DGF 工具在面对多个目标位置（简称目标）时表现不佳。在本文中，我们提出了多目标定向灰盒模糊测试，旨在在模糊测试活动中到达多个程序位置。具体而言，我们提出了一种新颖的策略来自适应地协调探索和利用阶段，以及一种新颖的能量调度策略，通过考虑种子和目标位置之间的更多关系。我们在一个名为 LeoFuzz 的工具中实现了我们的方法，并在崩溃重现、真正验证和实际程序中的漏洞暴露方面对其进行了评估。实验结果表明，LeoFuzz 在有效性和效率方面优于六种最先进的模糊测试器，即 QYSM、AFLGo、Lolly、Berry、Beacon 和 WindRanger。此外，LeoFuzz 在实际程序中检测到 23 个新漏洞，其中 11 个已分配 CVE ID。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。