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HPRS：从任务规格
通过强化学习来自动综合机器人系统的政策，依赖于奖励信号并密切指导。因此，该信号应忠实地反映出设计师的意图，这些意图通常被表示为高级要求的集合。几项工作正在从正式要求中开发自动奖励定义，但是它们在产生既有有效培训又能够满足多种异质要求的信号时表现出局限性。在本文中，我们将任务定义为一组部分安全，目标和舒适性要求，并引入一种自动化方法，以在奖励信号中执行自然秩序。我们通过将要求自动转化为安全性，目标和舒适性奖励的总和来执行此操作，其中目标奖励是安全奖励的函数，而舒适奖励是安全和目标奖励的函数。使用基于潜在的公式，我们增强了稀疏到密集的奖励，并正式证明了这一点以保持政策最佳性。我们称我们的新方法分层，基于潜在的奖励成型（HPRS）。我们对八个机器人基准测试的实验表明，HPRS能够生成满足复杂层次要求的政策。此外，与最新技术相比，HPR相对于保留职位的政策评估指标，达到了更快的融合和卓越的性能。通过自动平衡竞争要求，HPRS可以通过改进的舒适度和无手动参数调整生成任务满意的政策。通过消融研究，我们分析了各个需求类别对紧急行为的影响。我们的实验表明，当与目标和安全保持一致时，HPR从舒适性要求中受益，并且在与安全或目标要求冲突时会忽略它们。最后，我们验证了HPRS在现实世界机器人技术应用中的实际可用性，包括使用第1辆车的两个SIM到现实实验。这些实验表明，任务规范的层次设计有助于SIM到现实的传输，而无需任何领域的适应性。
从任意经典代码构建量子代码并将它们嵌入局部汉密尔顿空间
实现鲁棒的量子纠错 (QEC) 对于发挥量子技术的潜力至关重要。我们引入了一个框架，该框架可以采用任何经典代码并明确构建相应的 QEC 代码。我们的框架可以看出是 CSS 代码的推广，并且超越了稳定器形式主义（图 1）。一个具体的优势是，经典代码的理想属性会自动纳入到生成的量子代码的设计中。我们通过各种例子来具体化该理论，其中一些例子优于以前最好的构造。然后，我们引入一个局部量子自旋链哈密顿量，我们对其基本空间进行了完全解析表征。我们利用我们的框架来证明基本空间包含具有线性距离的显式量子代码。这避开了 Bravyi-Terhal 不可行定理。
如何从任何地方安全访问申请-Fortinet
与现代多因素身份验证（MFA）和SSO一起，跨服务器和应用程序的统一访问策略将身份和访问管理（IAM）带入了安全专业人员的集中式，安全且易于管理的场所，适用于本地和云环境中。iam帮助公司合并身份。可靠的ZTNA解决方案必须包含基于身份的身份验证，以大大减少企业的攻击表面。
使用无边界的SD-WAN解锁应用程序性能，从而为下一个Gen Sase分支提供了从任何地方工作的工作：在任何美国的一致经验
使用无边界的SD-WAN解锁应用程序性能，该应用程序可以从任何地方燃烧下一个Gen Sase分支机构工作：在任何用户，设备，应用程序和位置上都有一致的经验：分支机构，家居，家，酒店，咖啡馆和旅途中！
从任务特定的异型模式域移位数据集中学习组织和脑病变的联合分割
从多模式MRI中进行的脑组织分割是许多神经影像分析管道的关键基础。已建立的组织分割方法并未开发出来应对由病理学（例如白质病变或肿瘤）引起的大型解剖变化，并且在这些情况下通常会失败。同时，随着深神经网络（DNN）的出现，脑损伤的分割显着成熟。然而，现有的方法很少允许对正常组织和脑病变的联合分割。当前，注释的数据集通常仅处理一个特定任务，并且依赖任务特定的成像协议，包括任务特定的成像模式集，因此目前妨碍了针对此类联合任务的DNN。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以从聚合的任务特异性异型模式结构域构建关节组织和病变分割模型。从关节问题的各种公式开始，我们展示了如何通过经验分解和优化预期的风险。我们利用了处理跨数据集的异质成像方式的风险上限。为了应对潜在的域转移，我们基于数据增强，对抗性学习和伪健康的生成进行了整合并测试了三种常规技术。对于每个单独的任务，我们的联合方法与任务特定的和完全监督的模型相比具有比较性能。对两种不同类型的脑损伤进行评估，该框架将进行评估：白质病变和神经胶质瘤。在后一种情况下，缺乏用于定量评估目的的联合基础真相，我们提出并使用一种新型的临床上相关的定性评估方法。
从任何经典代码构建量子代码及其在当地哈密顿人的地面空间
参数值所施加的电位，5 - 8 kV空气的击穿电强度，3.31×10 6 V/m电荷扩散系数，5.3×10 -5 m 2/s离子迁移率系数，1.8×10 -4 m 2/vs空气密度，空气密度为1.23 kg/m 3动态可效率，9 kg/m 3动态可构成，1.8×10 -5 n。 MM Corona电线半径，0.05毫米收集网格电极半径0.05 mm收集网格电线的数量14网格电线之间的间距，1毫米通道高度15毫米通道长度34毫米通道宽度和电晕线长度277 mm 277 mm