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摩根大通中盘价值策略
研究分析师包括副总裁及以上级别。截至 2024 年 12 月。从业年限：行业/公司。无法保证摩根大通资产管理目前聘用的专业人员将继续受雇于摩根大通资产管理，也无法保证任何此类专业人员的过往表现或成功可以作为此类专业人员未来表现或成功的指标。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
2023 年创新挑战赛 – 生成人工智能...
活动负责人的过往记录和潜力 • 活动负责人对拟议活动的贡献，包括对实现上述目标、方法和成果的具体责任。 • 活动负责人的专业知识和经验对拟议活动的支持程度。 • 活动负责人展示提供拟议解决方案的能力的程度。 • 活动负责人在活动期间展示其生成式人工智能能力发展的明确且可实现的目标的程度。
CPARS-指导.pdf
承包商绩效评估报告 联邦采购条例 (FAR) 要求收集承包商绩效信息 (FAR 第 42.15 部分) 并将其用于来源选择评估 (FAR 第 15 部分)。 来源选择官员依靠清晰及时的承包商绩效评估来在授予政府合同和订单时做出明智的商业决策。 这些信息对于确保联邦政府只与提供优质产品和服务以支持该机构使命的公司做生意至关重要。 OMB 于 2013 年 3 月 6 日发布了备忘录《改进承包商绩效和诚信信息的收集和使用》。 本备忘录的目的是为报告合规性建立基准，设定可用于监控和衡量报告合规性的积极绩效目标，并确保员工接受培训以正确报告和使用这些信息。政府范围内的过往绩效流程建立了收集和使用过往绩效信息 (PPI) 的程序，用于收集和使用超过表 1“业务部门、金额门槛和审查官员”中列出的所有合同/订单。CPARS 生成的 PPI 是用于向来源选择官员和合同官员传达承包商优势和劣势的工具之一。鼓励政府和承包商在绩效期间进行沟通。续
20231120 投资者介绍
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Sydinvest 远东股票 EUR Acc
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纳斯达克 CTA 人工智能：指数构建
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