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层次强化学习兴趣点建议
随着基于位置的服务的日益普及，准确的推荐点（POI）已成为一项关键任务。尽管研究技术精通处理数据，但是当涉及到商品中，它们在用户POI选择中的多样性和动态性方面缺乏，尤其是从复杂的历史行为中提取关键的signals。为了挑战这一挑战，我们介绍了层次加强学习预处理框架（HRL-PRP），该框架可以将其整体化为现有的建议模型，以效率优化用户配置文件。HRL-PRP框架采用了两层决策过程，其中高级过程决定了修改配置文件的必要性，而低级过程则侧重于在配置文件中选择POI。通过评估多个真实世界数据集，我们证明了HRL-PRP在各种建议性能指标中超过了现有的最新方法。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
多层次因素影响气候迁移意愿...
气候变化被认为是我们最紧迫的全球挑战之一，对人类生活的各种生活，包括农业和农村社区的各种知名度进行了深远的象征（Shivanna，2022； Feigin等，2023）。气候变化的影响已经在全球感受到（Abbass等，2022），对生态系统，经济，人类健康和人类社会产生了影响（Loucks，2021; Malhi等，2020; Nyang'Au et al。，2021）。这些影响包括海平面上升，更频繁和恶劣的天气事件（例如飓风，干旱和热浪），降水模式的变化，生长季节的变化以及动植物物种的分布变化（Bell等，2018; Bolan等，2024）。随着气候变化的影响越来越明显（Balsari等，2020），气候迁移的现象已引起人们的关注，这是对弱势群体的潜在适应策略（McLeman and Hunter，2010）。气候迁移或气候引起的迁移是指人们从一个地点到另一个位置的运动，无论是在其国家内部还是在国际边界内，由于气候变化的影响（McInerney等人，2022年）。这种迁移的形式是由于面对气候相关的挑战而需要寻求更有利的生活条件，经济机会和更大的韧性的需要（Balsari等，2020）。气候迁移可以采取各种形式，包括自愿运动和强迫运动（Balsari等，2020； McInerney等，2022）。当个人或社区选择响应
埃塞俄比亚五岁以下儿童的麻疹疫苗接种液的空间分布和决定因素：2019年埃塞俄比亚人口统计和健康调查的空间和多层次分析
麻疹是一种严重的呼吸道病毒疾病，突然且具有高度传染性。它是由发烧，红斑棒皮疹，咳嗽，coryza或结膜炎的特征。皮疹外表前四天和四天，感染可能会传播。无污染的人群几乎完全会染上这种疾病[1，2]。免疫是给疫苗施用以对传染剂产生免疫力的过程，其主要目的是预防由感染引起的疾病[3，4]。疫苗对于众多传染病的预先和管理至关重要，从而确保世界卫生的安全。此外，它们被广泛认为是应对新发生的传染病所必需的，例如防止抗生素耐药性或控制传染病暴发的传播[5]。每年，可预防疫苗的疾病，例如白喉，破伤风，百日咳，流感和麻疹，损失了880万五岁以下儿童的生命。在非洲地区，麻疹仍然是疾病和死亡的重要原因。估计的麻疹病例数量从2017年的3,623,869增加到22％，增加到2021年的4,430,595，2019年的峰值为6,377,451例。相应地，估计的年麻疹死亡从2017年的61,166人增加到2021年的66,230，2019年的峰值为104,543人[6]。撒哈拉以南非洲和昆特拉尔和南亚占全球儿童死亡的约80％，这是由于无关紧要的疫苗接种覆盖范围[7-9]。在埃塞俄比亚，麻疹是特有的，每年都有病例。在2021年8月12日至2023年5月1日之间，有16,814例实验室确认的麻疹病例和182例死亡，病例死亡比率（CFR）为1.1％。确认的麻疹病例的年数已显着增加，从2021年的1,953人到2022年的9,291，截至5月1日，2023年的6,933个。在确认的麻疹病例中，只有36％的人接受了一种或更多剂量的含麻疹疫苗（MCV）。2021年的MCV1和MCV2覆盖率分别为54％和46％[10]。儿童免疫，可防止每年1-2万童年死亡 - 世界宽，是最成功的健康干预措施之一，可降低儿童感染性疾病的死亡率和发病率[11]。单独的麻疹疫苗可预防2000年至2018年之间的23米。每年有超过1.16亿婴儿，或出生的所有婴儿中有86％接受疫苗接种，达到历史最高水平[12，13]。尽管取得了全球成功，但在撒哈拉以南非洲等地区仍存在特定的挑战，那里有440万儿童在
供应链绩效测量带有供应链操作参考（SCOR）和分析层次结构过程（AHP），CV ABC Sukoharjo
CV ABC是一家从事食品制造业的公司，该公司成立于2021年在Sukoharjo Regency Gatak区的Trangsan村建立。在开发这种鱼片业务时，CV ABC在原材料到达过程中遇到了障碍。本研究旨在衡量SCM Megacu在SCOR和AHP方法中所包含的原理上的性能。SCOR用于分析从上游到下游的问题。AHP用于通过产生重量或优先级值来称重。研究结果已知，在测量供应链Kineja时，有几个指标的值低于90（优秀）。此测量的影响是在有问题的供应链中可以知道指标。知道什么指标是有问题的，然后提议通过重新计算绩效指标来改进。因此，预计性能指标将产生高于90（优秀）的值。
使用功能层次张量
这项工作涉及解决高维fokker-planck方程的新观点，即可以根据其相关粒子动力学采样的轨迹将求解PDE求解为密度估计任务的独立实例。使用这种方法，一个回避误差积累是由于在参数化函数类上集成了PDE动力学而产生的。这种方法显着简单地简化了部署，因为人们没有基于不同方程的损失条款的挑战。特别是我们引入了一类新的高维函数，称为功能层次张量（FHT）。FHT ANSATZ利用了层次的低级别结构，从而相对于维度计数，具有线性可扩展的运行时和内存复杂性的优势。我们引入了一种基于草图的技术，该技术对与方程相关的粒子动力学模拟的粒子进行密度估计，从而根据我们的ANSATZ获得了Fokker-Planck解决方案的表示。我们将提出的方法成功地应用于具有数百个变量的三个具有挑战性的时间依赖的Ginzburg-Landau模型。
论量子比特 Clifford 层次结构中的群
这里我们研究了可以使用量子比特 Clifford 层次结构中的元素构造的酉群。我们首先提供半 Clifford 和广义半 Clifford 元素必须满足的必要和充分规范形式才能进入 Clifford 层次结构。然后我们对可以由这些元素形成的群进行分类。直到 Clifford 共轭，我们对 Clifford 层次结构中可以使用广义半 Clifford 元素构造的所有此类群进行分类。我们在附录中讨论了此分类的一个可能的小例外。这可能不是对量子比特 Clifford 层次结构中所有群的完整分类，因为目前尚不清楚 Clifford 层次结构中的所有元素是否都必须是广义半 Clifford。除了 Cui 等人发现的对角门群之外，我们还表明 Clifford 层次结构中还包含许多非同构（对角门群）广义对称群。最后，作为此分类的应用，我们研究了由本文列举的群的结构给出的横向门的限制，这可能具有独立的兴趣。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。
通过层次结构链进行加强学习
抽象的内在学习是离线加固学习（RL）来处理内线任务的一种有前途的方法，可以通过提供任务提示来实现。最近的著作表明，当将RL任务视为跨散点的顺序预测概率时，In-Actest RL可能会以反复试验的方式进行自我完善。尽管自我改善不需要梯度更新，但是当跨情节序列随着任务范围而增加时，当前的作品仍处于高计算成本。为此，我们提出了一个内在的决策变压器（IDT），以高级反复试验的方式实现自我完善。特定于IDT的灵感来自人类决策的有效层次结构，因此将序列重新构造为由高级决策组成，而不是与环境相互作用的低级动作。作为一个高级决策可以指导多步骤的低级动作，IDT自然会避免过度长序列并更有效地解决在线任务。实验结果表明，IDT超过了当前的内在RL方法，可以实现长胜压任务的最新任务。尤其是，我们的IDT的在线评估时间比D4RL基准中的基线快36倍，而在网格世界基准中，我们的IDT时间比基准的速度快27倍。
层次 - 孔子 - 电信 - 碳 - 碳 - 纳米纤维 -
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