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层次强化学习和价值优化，用于挑战四倍的运动
摘要 - 我们提出了一个新颖的层次结构增强学习框架，用于在具有挑战性的地形上进行四足运动。我们的方法结合了两层层次结构，高级计划者（HLP）选择低级政策（LLP）的最佳目标。LLP是使用派演员批评的RL算法训练的，并将脚步放置为目标。HLP不需要任何额外的培训或环境样本，因为它是通过在线优化过程对LLP的价值函数进行的。我们通过将其与端到端的强化学习（RL）方法进行比较来证明该框架的好处，从而突出了其在各种不同地形阵列中碰撞较少的碰撞较少的能力的提高。索引术语 - 动物学，强化学习，优化
2023技术展示柜
请参阅提供任务计划和飞行动态分析和基于软件的操作工具，包括哥白尼，一般任务分析工具（GMAT），ANSYS的系统工具套件（STK）和轨道确定工具套件（ODTK）。另请参见提供商业，端到端的飞行动态操作解决方案，以实现成本效益的空间任务。围绕STK和ODTK构建，请参阅“飞行动力学工具（FDT）”和其他内部软件解决方案，从而可以通过飞行操作从初始概念到实现全面任务分析。See的团队在Cislunar Space拥有深厚的发展和操作经验。尤其是，请参见开发轨迹的可靠记录，以利用新兴的商业选择来访问空间。参见Rocket Lab的Lunar Photon上阶段的上升轨迹，该阶段部署了顶峰航天器。
ESG演示12月24日
屋顶太阳能电池板投资贷款‣与领先的EPC公司合作满足端到端的蓝色贷款套餐（Türkiye的第1条）‣保护海洋和生物多样性，打击水污染，发展可持续的旅游业低碳过渡贷款（Türkiye1 st intürkiye），以减少碳的能源贷款，以降低碳量贷款，以降低碳式贷款。租赁（在Türkiye1 st）‣支持可再生能源，能源和资源生产力可持续存款（Türkiye1 st）‣为环境和社交项目数字和金融解决方案提供可持续现金管理解决方案的支持，重点是可持续的农业农业供应链环境友好友好的环境友好型汽车贷款>/div>
新闻发布模板
关于Capgemini Capgemini是一个全球的商业和技术转型伙伴，帮助组织加速其双重过渡到数字和可持续的世界，同时对企业和社会产生切实的影响。这是一个在50多个国家 /地区的340,000个团队成员组成的负责任和多样化的团体。具有超过55年的遗产，Capgemini受到客户的信任，可以解锁技术的价值，以满足其业务需求的整个广度。它提供了端到端的服务和解决方案，利用了从战略和设计到工程的优势，所有这些都取决于其在AI，Cloud和Data中的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告了2023年全球收入为225亿欧元。获得您想要的未来| www.capgemini.com
Zhanyu Wang-普渡大学统计局
亚马逊，美国西雅图的应用科学家实习生，美国05/2021-08/2021•我们提出了一个基于相互信息共同培训（MICO）的选择性搜索框架（通过相似性将文档聚集到群体，并仅在其最相关的组中搜索每个查询）。与搜索所有文档相比，我们将搜索成本降低到5％，达到99％的准确性。•MICO是端到端的学习模型。其目标函数是查询的两个组索引及其相关文档之间的共同信息，这两者都是可训练的神经网络的输出。•在我的实施中，该模型将BERT表示为输入（查询或文档标题）作为输入，并且可以在巨大的数据集（数百GB）上有效培训，并且BERT也可以进行列出。•MICO的论文被Coling 2022接受为口头呈现（10％）。
将学术开源 EDA 与现实世界的可用性联系起来
已经发布了几种学术 EDA 工具；但是，即使是其他学术机构，也很少在实际流片中使用。强大的开源工具需要用户的反馈和指导。为此，OpenROAD 聘请最终用户作为内部设计顾问，他们拥有多次流片和 EDA 工具流程开发的经验。本文讨论了 OpenROAD 设计顾问正在进行的工作，将 OpenROAD 从工具集合转变为端到端的自主设计流程。我们讨论了我们的工作，以填补完整的 RTL 到 GDS 设计流程的空白，组装一个反映实际流片的全流程测试套件，调试工具之间的流程级问题，并弥合 OpenROAD 开发人员和开源社区其他成员之间的差距。最后，我们讨论了 OpenROAD 实现完全自主的长期目标，以及从用户的角度来看这意味着什么。
业务：通用（BGEN）
BGEN 222 - 商业模式和运营。3 个学分。秋季和春季开课。先修课程或核心课程为 STAT 216 或 SOCI 202 或 PSYX 222 或 FORS 201。运营是企业生产商品或服务产品的活动。这些活动将材料、劳动力、资本、能源和创意等投入转化为产品，以满足客户的需求。本课程将促进对运营如何与财务、营销、管理、会计和管理信息系统相结合以生产商品和服务的理解。这种端到端的业务概念将侧重于不同的业务模式，以实现这种高效的整合。学生将学习各种生产方式、与其他业务功能（如财务和营销）集成的方法，并深入探讨项目管理、供应链、库存和质量等特定主题。学生将分配团队项目，开发集成生产系统。
接近实时的物体检测，为时间紧迫的任务规划提供具有地理参考物体的合成环境
地理空间信息已证明其至关重要，因为它可以提供早期预警信号和提供作战见解。在本文中，我们将介绍另一个应用领域，即收集地理空间信息以用于综合训练和模拟解决方案。政府（即情报界）和商业地理空间数据提供商（例如 Maxar Technologies）为选定的关注区域提供了大量接近实时的数据。例如，如果需要，Maxar 的卫星群每天可以提供多个重访周期。生成的大量地理空间数据是现代大数据分析的典型应用领域，而现代大数据分析则由先进的机器学习模型支持。考虑到这些技术进步，我们将提供一个端到端的地理空间平台来消化和分析捕获的数据（例如通过无人机或卫星）并输出 3D 环境，从而为关键任务规划和培训提供下一代建模和仿真 (M&S) 解决方案。
塑造可持续流动性的未来-Mundys
数字技术可实现创新产品，改善端到端的客户体验并降低成本。全球消费者在移动服务上的支出预计在2030年为6600亿美元，比2020年增长10％以上。新的移动解决方案，例如航空出租车和巴士池，预计将在2030年之前增长30％。但是不同的区域正在发展不同的移动性模式和行为，这意味着没有一个大小适合所有解决方案。（例如，电子示威者在欧洲很受欢迎，但在亚洲几乎不存在）。数字技术代表了移动运营商的关键推动者，支持需求预测和个性化解决方案，并帮助优化成本结构。启用新移动服务的数字解决方案的示例包括实时跟踪，个性化建议，无摩擦付款选项和预测物流服务模型。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。