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World File Search System强化食品
约束抽样强化学习
在线强化学习 (RL) 算法通常难以部署在复杂的面向人类的应用程序中，因为它们可能学习缓慢并且早期性能较差。为了解决这个问题，我们引入了一种实用的算法，用于结合人类洞察力来加速学习。我们的算法，约束抽样强化学习 (CSRL)，将先前的领域知识作为 RL 策略的约束/限制。它采用多种潜在的策略约束来保持对单个约束错误指定的鲁棒性，同时利用有用的约束来快速学习。给定一个基础 RL 学习算法（例如 UCRL、DQN、Rainbow），我们提出了一种具有消除方案的上限置信度，该方案利用约束与其观察到的性能之间的关系来自适应地在它们之间切换。我们使用 DQN 型算法和 UCRL 作为基础算法来实例化我们的算法，并在四种环境中评估我们的算法，包括三个基于真实数据的模拟器：推荐、教育活动排序和 HIV 治疗排序。在所有情况下，CSRL 都能比基线更快地学习到好的策略。
强化学习和智能决定
北京大学大学（中国）香港理工大学（中国）香港理工大学（中国）西北大学（美国）富丹大学（中国）加州大学加州大学戴维斯分校（美国）和香港大学，香港大学（中国）北京大学（中国）北京大学 of Washington (USA) The University of British Columbia (Canada) University of Science and Technology of China (China) ZTE Corporation (China) Chongqing University (China) ZTE Corporation (China) Beijing Institute of Technology (China) ZTE Corporation (China) Beijing Institute of Technology (China) Hosei University (Japan) Southwest Jiaotong University (China) Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences (China) Beijing University邮政与电信（中国）托库希马大学（日本）智格大学（中国）西迪安大学（中国）西安·贾兴大学（中国）彭昌实验室（中国）萨里郡萨里大学（英国）上海何数邮政与电信（中国）澳门（中国）中兴公司（中国）埃塞克斯大学（英国）新南威尔士大学（澳大利亚）EIT高级研究所（中国）北京实验室（中国）北京邮政与电信大学（中国）中国邮政局（中国）北南科学大学（新加坡）麦卡伊大学（新加坡）
大脑中的多时间尺度强化学习
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 11 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：bioRxiv 预印本
关于强化政策的问题和答案
在美国粮食供应中的营养质量达到理想的水平是重要的公共卫生目标。在特定食品中添加营养是维持和改善食品供应总体营养质量的有效方法。但是，食物的随机强化可能导致消费者饮食过度或不足，并在食品供应中造成营养失衡。这也可能导致对某些食物的欺骗性或误导性主张。1980年1月25日，FDA（我们）在联邦登记册（45 FR 6314）中发布了题为“食品营养质量；增加营养的营养质量”，并将该政策包括在《联邦法规》（21 CFR 104.20）中。设防政策不论是在食物中添加养分。自该政策发布以来，我们已经收到了许多有关食品行业，其他联邦机构，学术界等政策中原则中使用原则的问题。本指南旨在阐明现有政策，尤其是我们收到的问题，并提醒制造商本政策。本政策涉及何时可能加强食物，并敦促您，
强化硫胺素的盐味道如何？
您的身体需要多种不同的营养素。我们需要大量的营养素，例如碳水化合物、脂肪和蛋白质。这些常量营养素为您提供能量并帮助您成长。维生素和矿物质是微量营养素。它们也是必需的，但您每天只需要极少量。硫胺素是一种维生素。全麦面包、糙米和豆类中含有硫胺素。您每天只需要约 1 毫克硫胺素。这相当于一粒沙子的重量！缺乏硫胺素很危险，尤其是对于成长中的婴儿。它会影响大脑发育，或导致潜在致命的脚气病。6 个月以下的婴儿从母乳中获取所有营养素，包括硫胺素。与其他营养素不同，身体中没有硫胺素的储存库，因此母乳喂养的母亲需要每天食用硫胺素来使乳汁中含有硫胺素。
通过...强化增材制造的 Inconel 718
我们报告了使用激光粉末床熔合 (LPBF) 对镍基高温合金金属基复合材料 (Ni-MMC) 进行增材制造 (AM) 的方法。通过高速搅拌机分簇和球磨原样 SiC 纳米线 (2 vol%) 和 Inconel 718 合金粉末来制备含纳米陶瓷的复合粉末，从而在 Inconel 颗粒表面产生均匀的 SiC 装饰。对打印样品的分析表明，SiC 纳米线在激光熔化过程中溶解，导致 Nb 和 Ti 基硅化物和碳化物纳米颗粒的原位形成。这些原位形成的纳米颗粒使 AM Inconel 718 的凝固微观结构更理想，打印缺陷（裂纹和孔隙）更少，晶粒尺寸略有细化。与未添加 SiC 的参考样品相比，打印的 Ni-MMC 的机械特性表明，硬度、屈服强度（增加 16%）和极限拉伸强度（σ UTS ，增加 12%）均显著增加。经过热处理后，与经过相同处理的未增强材料相比，相同的复合材料样品的 σ UTS 高 10%，同时总拉伸伸长率保持约 14%。我们认为，这种原位沉淀物形成为强化增材制造的高温材料提供了一种简单有效的方法，可用于能源和推进应用中日益恶劣的环境。
热能、工艺和传输强化
2011 14800 6.49 2471 12.21 16.69 2012 16910 14.26 3070 24.24 18.15 2013 16737 -1.02 3135 2.02 18.73 2014 19508 16.56 3828 22.11 19.62 2015 19989 2.47 4055 5.93 20.29 2016 22684 13.48 5061 24.81 22.31 2017 25442 12.16 5928 17.13 23.30 2018 25713 1.06 6382 7.66 24.82 2019 29158 13.40 7647 19.82 26.22 2020 29913 2.59 8700 13.77 29.08 2021 31360 4.84 9487 9.05 30.25 *主题搜索结果包含关键词“热传递”或“热传输”或“热传输”。
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。
10。强化学习.pdf
惩罚，他将改变自己的态度。如果惩罚不足以改变它，那么他将受到更多的惩罚，以便在某些限制下，他一定会改变结果的态度，即结果是他将获得奖励。等等，所以有一天他会在教室里融合。
环境对抗强化学习
• Experimental results show performance increase compared to standard RL across all variations of training environment when using adversarial training • Gradient of performance predictor is effective for updating the environment in an adversarial manner • EARL could be used to learn policies for complicated tasks • Method presented for increasing difficulty, but decreasing difficulty is an open question • Future work will test EARL on more environments with other baseline RL algorithms for the inner-loop