AI-Generated Inventions Suffer Two More Setbacks, Bolstering the “Automatoner” Viewpoint
自动调音器的观点最近又取得了两次胜利，尽管游戏仍在继续。文章《人工智能生成的发明遭遇两次挫折，支持“自动调音器”的观点》首次出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Introduction to Reinforcement Learning and Solving the Multi-armed Bandit Problem
剖析 Richard S. Sutton 的“强化学习”与自定义 Python 实现，第一集继续阅读 Towards Data Science »
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法简介强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其行为中学习，从而获得奖励。强化学习是一个具有挑战性的话题，与机器学习的其他领域有很大不同。强化学习的非凡之处在于，可以使用相同的算法使代理适应完全不同、未知和复杂的条件。注意。为了充分理解本文中的概念，强烈建议您熟悉之前文章中讨论的动态规划和蒙特卡罗方法。强化学习，第 2 部分：策略评估和改进强化学习，第 3 部分：蒙特卡罗方法关于本文在第 2 部分中，我们探索了动态规划 (DP) 方法，其中代理根据先前的计算迭代更新 V-/Q 函数及其策略，并用新的估计值替换它们。
Reinforcement Learning, Part 5: Temporal-Difference Learning | by Vyacheslav Efimov | Jul, 2024
智能协同动态规划和蒙特卡罗算法 15 分钟阅读 · 18 小时前 强化学习是机器学习的一个领域，它引入了代理在复杂环境中学习最佳策略的概念。代理根据环境状态从其动作中学习，从而获得奖励。强化学习是强化学习，第 5 部分：时间差异学习 | 作者：Vyacheslav Efimov | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Scientists discover new hormone that strengthens bones
加州大学旧金山分校 (UCSF) 和加州大学戴维斯分校的研究人员发现了一种激素，这种激素可以让哺乳期妇女的骨骼保持强健，这令人兴奋。这种激素被称为 CCN3 或“母体脑激素”，还可以帮助治愈骨折并治疗普通人群的骨质疏松症。他们的研究结果发表在《自然》杂志上。Holly […] 这篇文章《科学家发现一种可以强健骨骼的新激素》首次发表在 Knowridge Science Report 上。
强化学习 (RL) 擅长处理单个任务，但在多任务处理方面却举步维艰，尤其是在跨不同机器人形式时。模拟环境的世界模型提供了可扩展的解决方案，但通常依赖于低效、高方差的优化方法。虽然在庞大数据集上训练的大型模型在机器人技术中具有高级的通用性，但它们通常需要近乎专家的数据，并且无法适应大型世界模型的策略学习：提高多任务强化学习的效率和性能首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
深度强化学习 (DRL) 领域正在扩展机器人控制的能力。然而，算法复杂性的增加趋势日益明显。因此，最新的算法需要许多实现细节才能在不同层面上表现良好，从而导致可重复性问题。此外，即使是最先进的 DRL 模型也存在简单的问题，例如，无需使用复杂模型或计算资源即可实现强化学习运动任务的简单开环无模型基线首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
NY Army Guard medics complete intensive training to become PAs and officers
纽约西点军校 - 两名纽约陆军卫队医务人员在完成由 t 运营的为期 29 个月的密集计划后，现已成为军官和医师助理......
Interview with Tianfu Wang: A reinforcement learning framework for network resource allocation
在 IJCAI 2024 接受的论文 FlagVNE：一种灵活且可推广的网络资源分配强化学习框架中，王天福、范其林、王超、杨龙、丁磊磊、袁静和熊辉介绍了一种解决资源分配问题的框架。在这次采访中，王天福向我们详细介绍了他们的框架，[…]
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
RIA-JMTC celebrates Safety Day, reinforces commitment to employee well-being
伊利诺伊州罗克岛兵工厂。 — 岩岛兵工厂联合制造和技术中心于 2024 年 6 月 4 日举办了年度安全日，重点关注...
Передовая инженерная школа Пермского Политеха провела интенсивы по подготовке к ЕГЭ
5月13日至17日，以高级工程学院（AES）为基础，为PNIPU理工学院11年级学生举办国家统一考试“USED USE for 100”备考课程
How to further strengthen the Defense Production Act
必须让 DPA 专门关注国防和国家安全问题，特别是来自我们的竞争对手中国的威胁。
GAO 发现的内容2013 年美国陆军从欧洲撤出装甲战车后，陆军重新评估了该地区的威胁，并确定其 Stryker 旅与潜在对手相比火力不足。中口径武器系统是陆军最新的现代化努力之一，旨在提高其斯赛克系列车辆计划的杀伤力。中口径武器系统的组成部分GAO 发现，陆军在制定中口径武器系统要求时遵循了领先做法。 2018 年，陆军利用现场测试交付给德国第二骑兵团的 83 辆改装史赛克车辆时吸取的经验教训。它利用第二骑兵团的经验来告知和完善武器系统要求，包括提高杀伤力、生存能力和态势感知能力。随后，陆军为该系统开发了一种加速采办方法，将其纳入史赛克车辆系列计划中，而不是将其指定为一个单独的记录计划。这使
Reinforcement Learning with Human Feedback: Definition and Steps
强化学习 (RL) 是一种机器学习。在这种方法中，算法通过反复试验来学习做出决策，就像人类一样。当我们将人类反馈加入其中时，这个过程会发生重大变化。然后，机器从自己的行为和人类提供的指导中学习。这种结合创造了更 […]
Revolutionizing Industrial Robotics with Deep Reinforcement Learning
在工业自动化领域，机器人占据了中心位置，但掌握物体抓取和组装等复杂任务一直是一个障碍。然而，青岛理工大学研究人员最近取得的突破有望改变这一局面。 释放自主机器人的潜力 半自主和自主机器人正在掀起波澜 […]The post Revolutionizing Industrial Robotics with Deep Reinforcement Learning First appeared on Physics Alert.
强化 ALM 系统：财政和金融部门如何赋能银行，应对意外事件
长期稳定的经济环境下，许多金融机构在资产负债管理 (ALM) 计划的现代化改造方面略显滞后。近期多家银行破产引发关注，建立健全的 ALM 计划刻不容缓。随着银行努力强化 ALM 分析，提升战略业务价值，更广泛、更具活力的 ALM 以及整合多种风险的综合资产负债表管理流程必不可少。了解 SAS 强大的分析平台如何帮助您实现这些目标。
