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。
MAGTF Stand-In Force Exercise Empowers Small-Unit Leaders
海军陆战队参加了海军陆战队空地特遣部队后备部队演习，以提高他们的战斗技能并增强他们的战备能力。
Everything You Need To Know About Reinforcement Learning from Human Feedback
2023 年，ChatGPT 等 AI 工具的采用量大幅增加。这一激增引发了一场激烈的辩论，人们正在讨论 AI 的好处、挑战和对社会的影响。因此，了解大型语言模型 (LLM) 如何为这些先进的 AI 工具提供动力变得至关重要。在本文中，我们将讨论 […]
人们很容易认为呼吸是理所当然的。呼吸是一种无意识的自动反射。但我们的肺部并非不受威胁。我们的对手有能力部署化学或生物威胁，使军人下岗并送进医院。国防威胁降低局的化学和生物技术部作为化学和生物防御联合科学技术办公室已投资纽约城市学院和哥伦比亚大学的一个联合项目，研究控制肺部炎症的可能性。了解城市学院和哥伦比亚大学的“呼吸强化”如何在新闻中的 JSTO 中创造治疗选择。
Fueling with passion: Culinary specialist improve skills with Mountain Enhancement Course
纽约州德拉姆堡 – 无论士兵是在装置上执行日常任务还是进行野战训练演习 – 食物对他们的福祉至关重要......
Post reinforces privately-owned weapons policy
杰克逊堡周围秋天的景色和气息如火如荼地展开，其中包括许多南卡罗来纳州人最喜欢的消遣——狩猎。鹿狩猎活动...
蓝钻海军陆战队和水兵将在今年夏天结束前与来自澳大利亚、巴西、法国、印度尼西亚、日本、墨西哥、菲律宾、阿联酋以及许多其他盟国和伙伴国家的队友进行训练并密切合作。海军陆战队第一师和海军陆战队的广泛支持继续为世界各地加强联合战备、互操作性和共享防御合作创造条件。这些海军陆战队员和水兵的巨大努力体现了第一届马尔代夫的著名口号：“没有更好的朋友，没有更坏的敌人”......
At 73 years, KATUSA program continues to strengthen ROK-US alliance
韩国汉弗莱斯营 — 8 月 15 日被认为是韩国增强美国陆军士兵计划 (KATUSA) 的生日。 T...
Обучение с подкреплением позволяет подводным роботам находить и отслеживать объекты под водой
由巴塞罗那海洋研究所 (ICM-CSIC) 领导的专家团队与加利福尼亚州蒙特利湾水族馆研究所 (MBARI)、加泰罗尼亚理工大学 (UPC) 和赫罗纳大学合作首次证明，强化训练可以让自动驾驶车辆和水下机器人找到并跟踪海洋物体和动物。
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning
使用强化学习训练扩散模型replay扩散模型最近已成为生成复杂高维输出的事实标准。您可能知道它们能够制作令人惊叹的 AI 艺术和超逼真的合成图像，但它们也在药物设计和连续控制等其他应用中取得了成功。扩散模型背后的关键思想是将随机噪声迭代地转换为样本，例如图像或蛋白质结构。这通常被激发为最大似然估计问题，其中模型被训练以生成尽可能接近训练数据的样本。然而，扩散模型的大多数用例并不直接与匹配训练数据有关，而是与下游目标有关。我们不只是想要一张看起来像现有图像的图像，而是一张具有特定外观的图像；我们不只是想要一个物理上合理的药物分子，而是想要一个尽可能有效的药物分子。在这篇文章中，我们展示了如何使用
A guide on reinforcement learning with human feedback
为什么重要：带人类反馈的强化学习 (RLHF) 为训练机器解决奖励函数难以定义的复杂任务提供了新途径。
