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World File Search System单域
神经后域随机化
摘要：结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法，可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是，现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设，该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常，选择每个参数的概率分布（例如，正常或统一）的受限制家庭。此外，基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器，这些模拟器要么不可用，要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法，我们引入了神经后域随机化（NPDR），这是一种算法，该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器，粗糙的先验范围，一个策略（可选的具有优化例程）和一小部分现实世界观察。最重要的是，域参数分布不限于特定族，可以将参数关联，并且模拟器不必可区分。我们表明，所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部，以更紧密地匹配观察到的动力学。此外，我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。
空间作为战斗域：
由国家研究所出版社（National InstitutePress®9302Lee Highway）出版，套房750 Fairfax，Virginia 22031版权所有©2021由National InstitutePress®保留所有权利。本书的任何一部分都不得以任何形式重印或复制或使用，或者通过电子，机械或其他方式，现在已知或以后发明的，包括影印，记录，记录或在任何信息存储或检索系统中，未经出版商的书面许可。本书中表达的观点是作者独自一人，不代表他与他人或已隶属的任何机构。作者要特别感谢这本专着的高级审稿人，他们的投入，批评和评论极大地提高了其质量：凯瑟琳·贝利博士，彼得·L·海斯博士，彼得·H·海斯博士，罗伯特·约瑟夫大使和基思·佩恩博士。我还要感谢艾米·约瑟夫（Amy Joseph）在整个开发和生产过程中的宝贵支持。最后，作者想对史密斯·理查森基金会（Smith Richardson Foundation）和莎拉·斯卡夫（Sarah Scaife）基金会表示赞赏，以赢得这一专着的慷慨支持。
gumbeli属的DNA条形码区域，来自Honshu
真核生物coi M 13 f_lco 1490 （M 13 f）ggtcaaatcatattgg 1 658 bp又は815bp m 13 r_hco 2198 m 13 r_hcoout 13 R（R）TAACTTCAGGGGTGTGTGICCAAAAAAAAAAATCA （M 13 R）GTAATATATSGRTGDGCTC 1 2
EECS 域协议...
• 域的边界确定如下：围绕竞标区 DK1 和 DK2 的边界。DK1 代表西丹麦（日德兰半岛和菲英岛）。DK2 代表东丹麦（西兰、博恩霍尔姆和东南岛屿）。如果在丹麦边界内引入新的竞标区，这些区域将自动纳入本域协议。• 位于域边界的生产设备处理如下：如果生产设备物理上位于丹麦境外，但直接连接到丹麦电力系统，并且由丹麦测量机构进行测量，则该设备被视为属于丹麦域，并适用本协议的程序、权利和义务。
多域安全管理R81.10
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多域战的稳定性
稳定性是多域战斗（MDB）的基本组成部分。将稳定活动与MDB整合在一起，为整个联合力量提供了增加的决策空间，并扩大了运营自由。竞争期间的稳定行动建立合作伙伴能力，能力和韧性；识别和反对对手的不稳定工作；并支持威慑。武装冲突期间的稳定行动增加了应用国家权力所有工具的选择，并保护美国政府（USG）综合运动的合法性。最后，武装作战后的稳定行动阻止了对手逆转友好的收益，重新建立平民控制并实现可持续的未来。稳定性是编织多域战斗，综合竞选联合概念（JCIC）和我们的国家战略文件的共同点。为了使MDB取得成功，作者建议陆军必须能够直接和通过与联合部队和组织间合作伙伴整合到五个稳定部门，同时还制定有效的策略，以抢占或反对对抗性的破坏性努力。MDB进行调整，以应对与同伴竞争对手的武装冲突水平以下的威胁，以防止竞争通过积极的稳定和对抗武装的努力来防止竞争升级为武装冲突。陆军必须重新考虑其在多领域的稳定方法：保护USG综合竞选计划的合法性至关重要。军队还必须理解，计划和说明军事行动对