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我们的研发总部位于意大利以及集团的主要生产和物流中心。通过我们的子公司在三大大洲的子公司做出了全球贡献，这些子公司位于德国，法国，瑞士，西班牙，美国，中国和印度。凭借其生产能力和物流，它们可以保证可靠的产品，技术支持以及全球服务和质量。我们强大的国际团队由高素质的工程师组成，他们每天提供最佳的技术和经济解决方案。我们能够为每个特定应用提供最佳的技术和经济解决方案。我们可以提供从机械传输中简单到复杂的应用程序的解决方案，这是独特的增加值支持。
7有效探索
对数遗憾：Lai＆Robbins（1985）5的经典结果断言，最佳的遗憾率为O（log n）。实际上，在奖励分布的参数假设下，他们表明，所有保证所有α> 0的遗憾的政策必须采样至少1 c（a，a ∗）log n libies c（a，a，a，a，a，a，a，a，a ∗）= d（p（p（p（·| a），p（·| a），p（·| a ∗）extry ernection nige n lim diog n lim nige n lim nigial n ligials nigial n ligial。分布。他们的政策渐近地实现了最佳的遗憾，它基于上限范围（UCB）的概念，需要对这些界限进行微妙的操纵。
生成模型的最佳预算拒绝采样
最近提出了拒绝抽样方法，以提高基于歧视者的生成模型的性能。但是，这些方法仅是无限的采样预算的最佳选择，并且通常应用于经过拒绝程序的非独立培训的发电机。我们首先提出了一个最佳的预算拒绝抽样（OBRS）方案，该方案对于给定的采样预算而言，在真实分布和拒绝后分布之间，对于任何F-差异而言是最佳的。第二，我们提出了一种端到端方法，将抽样方案纳入培训程序，以进一步增强模型的整体性能。通过实验和支持理论，我们表明所提出的方法在显着提高样品的质量和多样性方面是有效的。