((u[7]-9.8*u[8]*u[3]*u[4]-u[8]*u[6]*u[5]*u[5]*u[3])/(u[9]+u[8]*u[3]*u[3]))*u[4]/u[6]-9.8*u[3]/u[6]）改正这段代码的语法错误

时间: 2023-10-23 16:09:57 浏览: 153
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20240703编译的openssh9.8P1，适用centos8.*及其龙蜥8U*和BCLinux8U*，x86架构rpm包

修改后的代码如下： ``` ((u[7]-9.8*u[8]*u[3]*u[4]-u[8]*u[6]*u[5]*u[5]*u[3])/(u[9]+u[8]*u[3]*u[3]))*u[4]/u[6]-9.8*u[3]/u[6] ``` 主要是去掉了多余的括号，并且将最后一个括号的右括号改为了英文输入状态下的右括号。
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OpenSSH-9.8p1-OpenSSL-3.0.14-el7-x86-64

漏洞名称：OpenSSH存在远程代码执行漏洞（CVE-2024-6387） 漏洞危害：成功利用该漏洞可导致攻击者获得远程root shell最高权限从而执行任意代码。 影响版本：8.5p1 <= OpenSSH < 9.8p1 安全版本：OpenSSH >= 9.8p1

改正simulink中fcn模块中的这段代码((u[7]-9.8*u[8]*u[3]*u[4]-u[8]*u[6]*u[5]*u[5]*u[3])/(u[9]+u[8]*u[3]*u[3]))u[4]/u[6]-9.8u[3]/u[6])

((u[7]-9.8*u[8]*u[3]*u[4]-u[8]*u[6]*u[5]*u[5]*u[3])/((u[9]+u[8]*u[3]*u[3])*u[4]/u[6])-9.8*u[3]/u[6] 请注意，我添加了一个括号来将分子和分母括起来，以确保它们被正确地除以。如果我理解有误或您需要更多...

错误使用 trapz (line 47) 维度参数必须是处于索引范围内的正整数标量。 出错 T_5_29_7>pendulum_sys (line 168) u = -Kp*theta - Ki*trapz(t,theta) - Kd*omega; 出错 T_5_29_7>@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f) (line 127) [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f), tspan, x0); % 求解ODE 出错 odearguments (line 90) f0 = feval(ode,t0,y0,args{:}); % ODE15I sets args{1} to yp0. 出错 ode45 (line 115) odearguments(FcnHandlesUsed, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin); 出错 T_5_29_7 (line 127) [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,f), tspan, x0); % 求解ODE >>

g = 9.8; % 重力加速度 theta0 = pi/6; % 初始角度 omega0 = 0; % 初始角速度 A = 0.05; % 扰动振幅 f = 2; % 扰动频率 %% 定义控制器参数 Kp = 50; % 比例增益 Ki = 10; % 积分增益 Kd = 20; % 微分增益 %% 定义...

clear B=5; L=250; dx=0.5; dy=0.5; N=L/dx; M=B/dy; g=9.8; tmax=3600; h=zeros(N,M)+1; u=zeros(N,M)+0.5; Kx=zeros(N,M)+0.05; Ky=zeros(N,M)+0.05; cnow=zeros(N,M); cnew=zeros(N,M); umax=max(max(u+sqrt(g*h))); t1=100;t2=900;t3=1800;t4=3000;t5=3599; for i=1:N; for j=1:M; x(i)=(i-1)*dx; y(j)=(j-1)*dy; cnow(i,j)=0.0; if(x(i)<5.0); if(abs(y(j)-5)<1); end end end end time=0; kk=1; while(time<tmax); dt=dx/umax; for i=2:N-1; for j=2:M-1; temp1=h(i,j)*Kx(i,j)*(cnow(i+1,j)+cnow(i-1,j)-2.0*cnow(i,j))/dx/dx; temp2=h(i,j)*Ky(i,j)*(cnow(i,j+1)+cnow(i,j-1)-2.0*cnow(i,j))/dy/dy; temp3=h(i,j)*u(i,j)*(cnow(i+1,j)-cnow(i-1,j))/dx/2; cnew(i,j)=cnow(i,j)+(temp1+temp2-temp3)*dt/h(i,j); end end for j=1:M; if (abs(y(j)-5)<0.6);cnew(1,j)=sin(time/1000)*0.5; else cnew(1,j)=0.0; end end cnew(N,:)=cnew(N-1,:); cnew(:,M)=cnew(:,M-1); cnew(:,1)=cnew(:,2); time=time+dt; if ((time-t1)*(time-dt-t1)<0);ct1=cnow; end if ((time-t2)*(time-dt-t2)<0);ct2=cnow; end if ((time-t3)*(time-dt-t3)<0);ct3=cnow; end if ((time-t4)*(time-dt-t4)<0);ct4=cnow; end if ((time-t5)*(time-dt-t5)<0);ct5=cnow; end if (sin(time)>0.8); cx1(kk)=cnew(1,10); cx2(kk)=cnew(10,10); cx3(kk)=cnew(20,10); cx4(kk)=cnew(30,10); cx5(kk)=cnew(40,10); cx6(kk)=cnew(50,10); cx7(kk)=cnew(100,10); end cnow=cnew; end plot(time,cx1(kk),time,cx2(kk),time,cx3(kk),time,cx4(kk),time,cx5(kk),time,cx6(kk),time,cx7(kk)); legend('c at x1','c at x2','c at x3','c at x4','c at x5','c at x6','c at x7'); xlabel('time'); ylabel('concentration');

3. 条件判断：根据时间步数和特定时间点的判断条件，记录相应时刻的浓度场数据，以便后续可视化。 4. 结果可视化：将记录的浓度场数据绘制为波形图，用于分析和展示模拟结果。 需要注意的是，该程序的实现过程较为...

调查了北京市在1988—2006年期间每百户家庭平均拥有的照相机数，具体数据如下：年份 y 年份 y 1988 1 7.5 1998 11 59.6 1989 2 9.8 1999 12 62.2 1990 3 11.4 2000 13 66.5 1991 4 13.3 2001 14 72.7 1992 5 17.2 2002 15 77.2 1993 6 20.6 2003 16 82.4 1994 7 29.1 2004 17 85.4 1995 8 34.6 2005 18 86.8 1996 9 47.4 2006 19 87.2 1997 10 55.5 试针对以下两种情况拟合如下的回归函数：y=1/(1/u+a*b^t) (1)已知u=100，采用线性化方法进行拟合，即求参数a，b的估计； (2)u未知，采用非线性最小二乘法，求参数u，a，b的估计.R语言代码

camera <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19) data <- data.frame(year, camera) # 对数据进行转换，计算y'和u' data$y <- 1 / data$camera data$u <- 1 / 100 # 线性回归 ...

已知U=at，t随一定时间间隔迭代，请用matlab写出U随t变化的代码

假设时间间隔为delta_t，迭代次数为n，则可以使用for循环实现U随t变化的代码： a = 9.8; % 常数a delta_t = 0.1; % 时间间隔 n = 100; % 迭代次数，假设为100次 U = zeros(n,1); % 初始化U向量为n行1列的零...

function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9 } sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 6; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 6; sizes.NumInputs =2; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 1; sys=simsizes(sizes); x0=[0 0 1 0 0 0]; str=[]; ts=[-1 0]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) th=x(5); g=9.8; sys(1)=x(2); sys(2)=-u(1)*sin(th); sys(3)=x(4); sys(4)=u(1)*cos(th)-g; sys(5)=x(6); sys(6)=u(2); function sys=mdlOutputs(t,x,u) x1=x(1);x2=x(2); y1=x(3);y2=x(4); th=x(5);dth=x(6); sys(1)=x1; sys(2)=x2; sys(3)=y1; sys(4)=y2; sys(5)=th; sys(6)=dth;

在标志为3时，该模块调用mdlOutputs函数计算系统的输出。 在标志为2、4、9时，该模块不进行任何操作。 该模块的状态方程和输出方程分别在mdlDerivatives和mdlOutputs函数中定义，这些方程描述了模拟系统的动态行为...

用MATLAB编程求解，并给出代码。已知w=[0,1,1,1,1,1,1,1],h=[0,1.083,0.875,0.875,0.83,1.25,0.875,1.125],d=[520,370,551,5300,1000,2400,1300],tmin=[0,1.5,3.1,4.3,19,22.5,29,33],tmax=[0,2.5,4.5,6,23,25,30,34],V=[17,14,17,14,12,16,15],β=[72,40,75,42,38,60,50],vmin=[8.67,9.8,7.6,8.1,7.3,6.9, 6.5],vmax=[18,19.2,18.7,25.2,23.4,23.7,22],A=480,B=720,C=2.7,D=125000.设七个未知量分别为x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7.未知量需要满足vmin(i)≤x(i)≤vmax(i).令 t1=0, t2(x1)=t1+w(2)+d(1)/(24x1), t3(x1,x2)=t2(x1)+h(2)+w(3)+d(2)/(24x2), t4(x1,x2,x3)=t3(x1,x2)+h(3)+w(4)+d(3)/(24x3), t5(x1,x2,x3,x4)=t4(x1,x2,x3)+h(4)+w(5)+d(4)/(24x4), t6(x1,x2,x3,x4,x5)=t5(x1,x2,x3,x4)+h(5)+w(6)+d(5)/(24x5), t7(x1,x2,x3,x4,x5,x6)=t6(x1,x2,x3,x4,x5)+h(6)+w(7)+d(6)/(24x6), t8(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=t7(x1,x2,x3,x4,x5,x6)+h(7)+w(7)+w(8)+d(7)/(24x7), T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=t8(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)+h(8)， t(i)需要满足tmin(i)≤t(i)(x1,......,xi)≤tmax(i)，函数T(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)≤40 令个函数为f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=A∑((β(i)*d(i)x(i))/(24V(i)^3)+(D/720)∑(d(i)/x(i))+BT(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)*C，求出它的最大值f1max和最小值f1min,命令新函数f11(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=(f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)-f1min)/(f1max-f1min),求f11的最小值。 令函数f2(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=(e(1)*β(i)*d(i)x(i))/(24V(i)^3)+e(2)CT(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7),求出它的最大值f2max和最小值f2min,命令新函数f22(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=(f1(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)-f1min)/(f1max-f1min),求f22的最小值。 设未知数u(1),u(2) 定义函数f=u(1)f11(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)+u(2)f22(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7),求出f的Pareto最优解集 求出f11(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)的最小值f11min，求出f22(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)的最小值f22min

f = @(x) u(1)*f11(x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7)) + u(2)*f22(x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7)); % 求解Pareto最优解集 [x,fval] = pareto(f,vmin,vmax,[],options); 注意，为了求解Pareto最优解集...

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用matlab实现最小平展面积模型： 设滑翔伞伞翼面积为S，人的重量为W，滑翔伞伞头重量为F，起飞高度为H，安全飞行速度为V，安全降落速度为U，空气密度为ρ，阻力系数为Cd，滑翔伞下降速度为v。则有： W + F = 4.0kg - 4.2kg （伞头重量要求） v = U = 4m/s - 7m/s （安全降落速度要求） v = SCdρV^2 / (2(W+F+SCdρV^2/2)) （下降速度公式） S = 2(W+F)v / (Cdρ*V^2) （滑翔伞伞翼最小平展面积公式），利用建立的matlab的模型，写出平均风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下、从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程和操纵策略的代码，同时通过模型的模拟展示滑翔伞的运动过程代码。

U = 4; % m/s rho = 1.225; % kg/m^3 Cd = 1.2; % 无量纲 L = 500; % m tspan = [0,1000]; % 时间范围 % 求解最小平展面积 S fun = @(S)2*(W+F)*sqrt((W+F)/(2*rho*S*Cd))/(Cd*rho*V^2); S0 = 1; % 初始值 S_min = ...

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pi = 3.14159265358979323846 ! Pi ! Allocate memory for arrays ALLOCATE(u(nx,ny), v(nx,ny), p(nx,ny)) ALLOCATE(uold(nx,ny), vold(nx,ny), pold(nx,ny)) ALLOCATE(rho(nx,ny), rhoold(nx,ny)) ...

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F1 = u - m*l*sin(x(3))*x(4)^2 - b*x(2); F2 = -m*g*l*sin(x(3)) + m*l*cos(x(3))*x(2)^2; dxdt = [x(2); (M22*F1 - M12*F2)/(M11*M22 - M12*M21); x(4); (M11*F2 - M21*F1)/(M11*M22 - M12*M21)]; end 这个...

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v = @(S) sqrt(2*(W+F)/(Cd*rho*S)) * (Cd*rho*S/(2*(W+F)) + sqrt((Cd*rho*S/(2*(W+F)))^2 + 2*H*9.8/(rho*S))); % 求解下降速度等于安全降落速度的伞翼面积 options = optimset('TolFun', 1e-8); S_opt = fsolve...

% 建立模型 syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real % 定义质心位置 p1 = [L1/2*cos(q1); L1/2*sin(q1)]; p2 = [L1*cos(q1) + L2/2*cos(q1+q2); L1*sin(q1) + L2/2*sin(q1+q2)]; % 定义动能和势能 T = 1/2 * m1 * (dq1^2 + dq2^2) + 1/2 * m2 * (dq1^2 + dq2^2 + 2*dq1*dq2*cos(q2)) + 1/2 * I2 * dq2^2; U = m1 * g * p1(2) + m2 * g * p2(2); % 求解拉格朗日方程 L = T - U; eq1 = diff(diff(L,dq1),t) - diff(L,q1) == ddq1; eq2 = diff(diff(L,dq2),t) - diff(L,q2) == ddq2; % 将方程化简为控制方程 f1 = simplify(solve(eq1, ddq1)); f2 = simplify(solve(eq2, ddq2)); % 定义参数 L1 = 1; L2 = 0.5; m1 = 1; m2 = 0.5; g = 9.8; % 初始化神经网络 net = fitnet([10 5]); % 生成训练数据 q1 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); q2 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); dq1 = linspace(-pi, pi, 100); dq2 = linspace(-pi, pi, 100); ddq1 = zeros(1, 100); ddq2 = zeros(1, 100); u = zeros(1, 100); for i = 1:100 ddq1(i) = eval(subs(f1)); ddq2(i) = eval(subs(f2)); u(i) = m2 * L1 * dq1(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * L2 * dq2(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * g * L1 * cos(q1(i)) * sin(q2(i)) + m2 * g * L2 * cos(q1(i) + q2(i)) * sin(q2(i)); end % 训练神经网络 input = [q1; q2; dq1; dq2]; target = u; net = train(net, input, target); % 使用神经网络进行控制 q1 = pi/4; q2 = pi/6; dq1 = 0; dq2 = 0; t = 0; dt = 0.01; for i = 1:1000 ddq1 = eval(subs(f1)); ddq2 = eval(subs(f2)); u = sim(net, [q1; q2; dq1; dq2]); dq1 = dq1 + ddq1 * dt; dq2 = dq2 + ddq2 * dt; q1 = q1 + dq1 * dt; q2 = q2 + dq2 * dt; t = t + dt; end % 绘制结果 figure plot(q1, q2) xlabel('q1') ylabel('q2') title('Robot Trajectory')

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资源摘要信息:"cminus-compiler是一个用Haskell语言编写的C-Minus编程语言的编译器项目。C-Minus是一种简化版的C语言，通常作为教学工具使用，帮助学生了解编程语言和编译器的基本原理。该编译器的目标平台是虚构的称为TM的体系结构，尽管它并不对应真实存在的处理器架构，但这样的设计可以专注于编译器的逻辑而不受特定硬件细节的限制。作者提到这个编译器是其编译器课程的作业，并指出代码可以在多个方面进行重构，尽管如此，他对于编译器的完成度表示了自豪。 在编译器项目的文档方面，作者提供了名为doc/report1.pdf的文件，其中可能包含了关于编译器设计和实现的详细描述，以及如何构建和使用该编译器的步骤。'make'命令在简单的使用情况下应该能够完成所有必要的构建工作，这意味着项目已经设置好了Makefile文件来自动化编译过程，简化用户操作。 在Haskell语言方面，该编译器项目作为一个实际应用案例，可以作为学习Haskell语言特别是其在编译器设计中应用的一个很好的起点。Haskell是一种纯函数式编程语言，以其强大的类型系统和惰性求值特性而闻名。这些特性使得Haskell在处理编译器这种需要高度抽象和符号操作的领域中非常有用。" 知识点详细说明: 1. C-Minus语言：C-Minus是C语言的一个简化版本，它去掉了许多C语言中的复杂特性，保留了基本的控制结构、数据类型和语法。通常用于教学目的，以帮助学习者理解和掌握编程语言的基本原理以及编译器如何将高级语言转换为机器代码。 2. 编译器：编译器是将一种编程语言编写的源代码转换为另一种编程语言（通常为机器语言）的软件。编译器通常包括前端（解析源代码并生成中间表示）、优化器（改进中间表示的性能）和后端（将中间表示转换为目标代码）等部分。 3. TM体系结构：在这个上下文中，TM可能是一个虚构的计算机体系结构。它可能被设计来模拟真实处理器的工作原理，但不依赖于任何特定硬件平台的限制，有助于学习者专注于编译器设计本身，而不是特定硬件的技术细节。 4. Haskell编程语言：Haskell是一种高级的纯函数式编程语言，它支持多种编程范式，包括命令式、面向对象和函数式编程。Haskell的强类型系统、模式匹配、惰性求值等特性使得它在处理抽象概念如编译器设计时非常有效。 5. Make工具：Make是一种构建自动化工具，它通过读取Makefile文件来执行编译、链接和清理等任务。Makefile定义了编译项目所需的各种依赖关系和规则，使得项目构建过程更加自动化和高效。 6. 编译器开发：编译器的开发涉及语言学、计算机科学和软件工程的知识。它需要程序员具备对编程语言语法和语义的深入理解，以及对目标平台架构的了解。编译器通常需要进行详细的测试，以确保它能够正确处理各种边缘情况，并生成高效的代码。 通过这个项目，学习者可以接触到编译器从源代码到机器代码的转换过程，学习如何处理词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、优化和目标代码生成等编译过程的关键步骤。同时，该项目也提供了一个了解Haskell语言在编译器开发中应用的窗口。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【数据整理秘籍】：R语言与tidyr包的高效数据处理流程

![【数据整理秘籍】：R语言与tidyr包的高效数据处理流程](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. 数据整理的重要性与R语言介绍 数据整理是数据科学领域的核心环节之一，对于后续的数据分析、模型构建以及决策制定起到至关重要的作用。高质量的数据整理工作，能够保证数据分析的准确性和可靠性，为数据驱动的业务决策提供坚实的数据基础。 在众多数据分析工具中，R语言因其强大的统计分析能力、丰富的数据处理包以及开放的社区支持而广受欢迎。R语言不仅仅是一种编程语言，它更是一个集数据处理、统
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在使用STEP7编程环境为S7-300 PLC进行编程时，如何正确分配I/O接口地址并利用SM信号模板进行编址？

在西门子STEP7编程环境中，对于S7-300系列PLC的I/O接口地址分配及使用SM信号模板的编址是一个基础且至关重要的步骤。正确地进行这一过程可以确保PLC与现场设备之间的正确通信和数据交换。以下是具体的设置步骤和注意事项： 参考资源链接：[PLC STEP7编程环境：菜单栏与工具栏功能详解](https://wenku.csdn.net/doc/3329r82jy0?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **启动SIMATIC Manager**：首先，启动STEP7软件，并通过SIMATIC Manager创建或打开一个项目。 2. **硬件配置**：在SIM
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水电模拟工具HydroElectric开发使用Matlab

资源摘要信息:"该文件是一个使用MATLAB开发的水电模拟应用程序，旨在帮助用户理解和模拟HydroElectric实验。" 1. 水电模拟的基础知识： 水电模拟是一种利用计算机技术模拟水电站的工作过程和性能的工具。它可以模拟水电站的水力、机械和电气系统，以及这些系统的相互作用和影响。水电模拟可以帮助我们理解水电站的工作原理，预测和优化其性能，以及评估和制定运行策略。 2. MATLAB在水电模拟中的应用： MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。在水电模拟中，MATLAB可以用于建立模型、模拟、分析和可视化水电站的性能。MATLAB提供了强大的数学函数库和图形工具箱，可以方便地进行复杂的计算和数据可视化。 3. HydroElectric实验的模拟： HydroElectric实验是一种模拟水电站工作的实验，通常包括水轮机、发电机、水道、负荷等部分。在这个实验中，我们可以模拟各种运行条件下的水电站性能，如不同水流量、不同负荷等。 4. MATLAB开发的水电模拟应用程序的使用： 使用MATLAB开发的水电模拟应用程序，用户可以方便地设置模拟参数，运行模拟，查看模拟结果。应用程序可能包括用户友好的界面，用户可以通过界面输入各种参数，如水流量、负荷等。然后，应用程序将根据输入的参数，进行计算，模拟水电站的工作过程和性能，最后将结果以图表或数据的形式展示给用户。 5. MATLAB的高级功能在水电模拟中的应用： MATLAB提供了丰富的高级功能，如优化工具箱、神经网络工具箱、符号计算等，这些功能可以进一步提高水电模拟的效果。例如，使用优化工具箱，我们可以找到最佳的工作参数，使水电站的性能最优化。使用神经网络工具箱，我们可以建立更复杂的模型，更准确地模拟水电站的工作过程。使用符号计算，我们可以处理更复杂的数学问题，如求解非线性方程。 6. 水电模拟的未来发展方向： 随着计算机技术的不断发展，水电模拟的应用前景广阔。未来，水电模拟可能会更加注重模型的精确度和复杂度，更多地运用人工智能、大数据等先进技术，以提高模拟的效率和准确性。此外，水电模拟也可能更多地应用于其他领域，如能源管理、环境影响评估等。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依