Accelerate IaC troubleshooting with Amazon Bedrock Agents
这篇文章演示了亚马逊基岩代理如何结合行动组和生成AI模型，简化和加速地Terraform错误的分辨率，同时保持符合环境安全和操作指南。
3 Important Considerations in DDPG Reinforcement Algorithm
照片由 Jeremy Bishop 在 Unsplash 上拍摄深度确定性策略梯度 (DDPG) 是一种用于学习连续动作的强化学习算法。您可以在 YouTube 上的以下视频中了解更多信息：https://youtu.be/4jh32CvwKYw?si=FPX38GVQ-yKESQKU以下是使用 DDPG 解决问题时必须考虑的 3 个重要事项。请注意，这不是 DDPG 的操作指南，而是内容指南，因为它只讨论了您必须研究的领域。噪声Ornstein-UhlenbeckDDPG 的原始实现/论文提到使用噪声进行探索。它还表明某一步骤的噪声取决于前一步的噪声。这种噪声的实现是 Ornstein-Uh
Large Constellations of Satellites: Mitigating Environmental and Other Effects
GAO 发现截至 2022 年春季，轨道上有近 5,500 颗活跃卫星，据估计，到 2030 年将再发射 58,000 颗。近地轨道上的大型卫星星座是这一增长的主要驱动力。卫星提供重要服务，但这种趋势可能产生潜在的环境和其他影响（见图）。卫星发射、运行和处置的潜在影响美国政府问责局评估了评估和减轻以下潜在影响的技术和方法：轨道碎片。太空碎片可能损坏或摧毁卫星，影响商业服务、科学观测和国家安全。更好地描述碎片、加强对操作指南的遵守以及清除碎片是可能的缓解措施之一，但实现这些目标具有挑战性。排放到高层大气中。火箭发射和卫星再入会产生颗粒和气体，这些颗粒和气体会影响大气温度并消耗臭氧层。限制使用产生
