10 GitHub Repositories to Master Reinforcement Learning
使用免费资源学习强化学习，包括书籍、框架、课程、教程、示例代码和项目。
M-100 Missile: A Hellfire ‘On Steroids’ Replacement with 20x the Range
要点：安杜里尔工业公司正在利用其 Barracuda M 系列吸气式巡航导弹（包括 M-100、M-250 和 M-500）进军精确制导弹药领域。 -M-100 的尺寸与地狱火导弹和 JAGM 导弹相当，拥有 40 磅重的弹头（是地狱火导弹有效载荷的两倍），射程达到惊人的 138 英里，远远超过地狱火导弹和 JAGM。动力 […] 这篇文章 M-100 导弹：地狱火导弹“强化版”替代品，射程是其 20 倍，最早出现在 19FortyFive 上。
Intensive Online Training: From Plain Slides To Engaging Courses In Two Days
欢迎参加 iSpring 为期两天的电子学习设计专家培训第六轮，该培训已经帮助 158 名电子学习专家、教学设计师和 L&D 经理提升了课程创建技能。本文首次发表于 eLearning Industry。
Common algorithms in AI: supervised, unsupervised, and reinforcement learning
为什么重要：探索常见的 AI 算法，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们的应用和挑战。
Short-lived soda tax reinforces alternative presumptions on tax impacts on consumer behaviors: Study
税收政策制定者最常见的假设之一是，通过提高税收，他们将为政府增加收入。然而，一项以华盛顿州汽水税为中心的新研究强化了关于税收对消费者行为影响的其他假设。
Fort Sill Paralegal Competition reinforces “Soldiers First, Lawyers Always”
俄克拉荷马州西尔堡 — 中士 Ronald McClusky 和专家 Raymond Martinez 获得了火力卓越中心和西尔堡律师助理非商业的最高荣誉...
Школа-интенсив «Основа»: два дня вдохновения и нового опыта в научной деятельности
10月19日至20日，一所独特的强化学校“Osnova”在PNIPU举办。参与者能够沉浸在科学世界中，熟悉研究工作的主要方面，并感觉自己像一名科学家
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
Pinckney reinforces positive behavior
杰克逊堡 C.C. Pinckney 小学于 10 月 25 日举办了秋季嘉年华和草坪午餐，以加强学生的积极行为。活动...
Using Offline Reinforcement Learning To Trial Online Platform Interventions
离线强化学习和模拟以制定在线参与策略继续阅读数据科学 »
Research highlights biofortification's role in tackling malnutrition
一系列研究论文和免费的在线数据仪表板旨在促进生物强化的使用——这是一种经济实惠、可持续且气候智能的方式，可通过增加主食作物中必需营养素的浓度来解决全球营养不良问题。
17th SB gears up for deployment through intensive training
堡德克萨斯州卡瓦佐斯 - 内华达州国民警卫队第 17 支援旅最近完成了由第一战区组织的严格训练演习...
Reinforcement Learning for Physics: ODEs and Hyperparameter Tuning
使用 gymnasium 控制微分方程并优化算法超参数照片由 Brice Cooper 在 Unsplash 上拍摄如前所述，强化学习 (RL) 提供了一种强大的新工具来应对控制非线性物理系统的挑战。非线性物理系统的特点是行为复杂，输入的微小变化可能导致输出的剧烈变化，或者只有微小的输出变化可能来自大输入。解决方案可以分裂，相同条件可以产生不同的输出，甚至以路径依赖的形式具有“记忆”。我们介绍了两种将 RL 应用于非线性物理系统的不同方法：传统的基于神经网络的软演员评论家 (SAC) 和不常见的基于遗传算法的遗传编程 (GP) 方法。简而言之，SAC 使用两个神经网络，一个用于学习环境的行为方
Indian government extends fortified rice scheme till December 2028
提供免费强化大米的总财务影响将达到 ₹17,082 千万卢比
