惯性传感器和磁力计的确定性误差建模和校准的改进

5G确定性网络架构产业白皮书.pdf

2021年ICT趋势白皮书

（人工智能）人工智能原理教案章不确定性推理方法证据理论.pdf

百年未有之全球政经变局和百年一遇的疫情叠加，短期内不确定性高涨，社会资源加速向ICT领域聚集，中长期确定性向好，行业宏观向好的确定性下，微观层面竞争加剧，不确定性升高，全球5G网络和终端加速发展，2C 2H 2B盈利前景仍在探索研讨中，个人市场的确定性与不确定性，以及应对之道，家庭市场的确定性与不确定性，以及应对之道，行业市场的确定性与不确定性以及应对之道，垂直行业中的确定方向5G + AI在智能制造中的广泛应用，确定与挑战并存:技术趋势。

NAND闪存已被广泛用作存储实时嵌入式系统中的设备。 但是，垃圾回收需要回收空间并耗费大量时间高架。 由于最差的系统延迟是由NAND闪存中垃圾回收的最坏情况执行时间， 重要的是要优化垃圾收集，以便提供确定性最差的系统延迟。 另一方面，由于垃圾收集并不经常发生，因此优化了垃圾收集不应给平均带来太多开销系统延迟。 本文首次提出了最坏的情况， 垃圾收集的平均情况联合优化方案NAND闪存。 通过我们的方案，可以推迟垃圾收集到最新阶段，从而提高了平均系统延迟。 通过结合部分垃圾收集和超额配置， 我们的计划可以保证一个免费的区块足以容纳写入请求和有效页副本中的所有页面。 这实验是在真实的嵌入式平台上进行的结果表明，我们的技术可以同时改善最坏情况和平均情况下的系统延迟作品。

本白皮书作为《5G确定性网络产业白皮书》的系列化行业衍生白皮书之一，基于5G确定性网络的3D(Differentiat- ed-差异化网络、Dedicated-专属网络、DIY-自助网络)模型，重点针对智能电网对5G确定性网络的关键需求进行了具象 化、实例化、量化的详细解读和分析，接着以原子能力的方式，针对匹配行业需求所需要的关键技术和解决方案进行了介 绍，最后再辅以外场PoC的实测结果，通过理论与实践的有机结合，初步验证了5G确定性网络赋能智能电网和能源互联网行 业数字化转型的可行性。

DDPG_TF2 很难在TF2中找到简单整洁的DDPG实现，因此我做了一个。 DDPG DDPG是一种无模型的非策略算法，可在连续动作空间中学习Q函数和策略。 它受Deep Q Learning的启发，可以看作是连续acion空间上的DQN。 它利用政策外数据和Bellman方程来学习Q函数，然后使用Q函数来推导和学习政策。 在DDPG的此实现中，一开始执行n次纯探索（由rand_steps参数指定）。 通过在整个范围内均匀分布来选择动作。 主要特点： 随机（深度）模型估计可提供连续（无限）的动作空间。 使用噪声过程（例如， Ornstein–Uhlenbeck过程）进行动作空间探索。 使用经验重播可以稳定地学习以前的经验。 演员和评论家结构 在演员和评论家网络中使用目标模型（通过Polyak平均进行权重转移）。 使用Bellman方程描述每对<状态，动作>的最佳q值函数。

黎曼-利维尔分数阶边值问题解的存在性

RN中Kirchhoff型问题的无穷多个解的存在性和多重性结果