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最佳MOO策略
假设对于给定的集合，已经计算出某些猜测的最小猜测总数。在计算其他猜测的猜测数量时，除非猜测总数小于该时间点的最小猜测总数，否则计算猜测总数是没有意义的。猜测何时提出猜测的猜测总数等于或大于该猜测中获得的子集中预期的猜测总数的总和。因此，如果一个小于总和已经计算的值，我们知道猜测不是最好的猜测。为了进行这种修剪的效果，5040猜测是按要求在猜测时在子集中预期的猜测总数的总和来对其进行排序，并按照降低值搜索分支。对于此分类，我们使用堆排序。为此目的，要提取的元素数量很小，堆排序有效。确定集合的元素数量时，我们可以根据元素数量的猜测总数计算一个下限。例如，当元素n的数量为n≤14时，猜测总数的下限为1 + 2（n -1）= 2 n -1，因为即使在最好的情况下，在一个猜测中只有一个元素被击中，而n -1个元素在两个猜测中受到命中。以良好的精度获得猜测总数的下限是使修剪工作有效的重要点。结果如表1所示。在这种情况下，我们不仅使用了集合中的元素数量，还使用了集合中出现的数字类型（4-10），以获得猜测总数的下限。为了找到此策略，我们已经开发了一个程序，该程序搜索了一种策略，该策略最大化了使用n（4≤n≤10）数字的所有MOO数字的元素一个或多个元素最高至深度为m的节点。对于十种类型的数字，该程序能够通过利用对称性来在大约80秒内以3的深度找到该策略，但是对于九种数字，深度为3的搜索大约需要59个小时。
行人交叉决策可以通过嘈杂的视觉感知下的最佳最佳决策来解释
本文根据构成理性理论提出了行人交叉决策的模型。假定交叉决策是最佳的，其最佳性是由人类认知限制引起的。虽然先前的行人行为模型是“黑盒”机器学习模型，也可以是具有对认知因素的明确假设的机械模型，但我们结合了这两种方法。具体来说，我们在机械上对人类的视觉感知和模型奖励进行了机械模型，考虑到人类的限制，但是我们使用强化学习来学习有限的最佳行为政策。该模型比以前的模型重现了更多的已知经验现象，特别是：（1）接近车辆到达时间对行人是否接受差距，车辆速度对（2）间隙接受的影响（2）（2）（3）交叉车辆前（4）交叉效果的行人的行人时机的影响。值得注意的是，我们的发现表明，以前在决策中以“偏见”（例如依赖速度依赖性差距接受）的行为可能是理性适应视觉感知约束的产物。我们的方法还允许拟合认知约束的参数和每个人的奖励，以更好地说明个体差异，从而与实验数据实现良好的定量对齐。得出结论，通过利用RL和机械建模，我们的模型为行人行为提供了新的见解，并可以为更准确，更可扩展的行人模型提供有用的基础。
核潜艇是澳大利亚的最佳选择吗？
澳大利亚宣布将建造一支核潜艇舰队仅两周，许多评论员就已宣布该协议胎死腹中。这种悲观情绪似乎完全有道理，因为这个想法是由一群幕后顾问炮制出来的，而不是经过详细分析和规划的结果。这种令人不安的模式也体现在联邦政府混乱的疫苗接种计划中。建造自己的核潜艇的想法对公众来说可能听起来很有吸引力，总理的声明最初也受到了一定程度的欢迎。然而，这似乎是基于这样的假设：实际上有一个详细的、成本合理的计划，可以帮助我们从现在的位置到达我们想要的位置。它并不存在——值得注意的是，《澳大利亚人报》的格雷格·谢里丹已经得出结论，我们不会得到任何核潜艇。永远不会。这是政府在多个层面上的失败。本来应该发生的事情是，澳大利亚皇家海军需要在 2000 年代中期明确表达对新一代柯林斯级潜艇的需求，约翰·霍华德或陆克文政府应该签署一份单一来源合同。这将是潜艇的加长版，包含一个不依赖空气推进系统和许多其他改进，例如新的柴油发动机。相反，海军和国防部却坐在那里寻求指导，但指导从未提供。为了填补这一空白，托尼·阿博特至少试图解决这个问题——但高层的解决方案是直接从日本购买潜艇，这被证明是行不通的。他不喜欢柯林斯级潜艇，他应该做的是直接
现场可编程门阵列保证级别 3 最佳...
从国防部授权的供应商和分销商处购买 ...................................................................................................... 38 遵循存储和运输指南 ................................................................................................................................ 38 提供密钥和配置数据 ................................................................................................................................ 39 清除存储设备 ................................................................................................................................................ 39 提供私钥 ................................................................................................................................................ 39 保护配置数据包 ............................................................................................................................................. 39 执行验证活动 ............................................................................................................................................. 39 对 FPGA 设备进行身份验证 ............................................................................................................................. 40 TD 5：对手破坏第三方软 IP ............................................................................................................. 41
数据管理的最佳实践...
人工智能 (AI) 系统已成为现实，并在许多重要方面影响着我们的生活。数据是人工智能和机器学习 (AI-ML) 模型的核心；它们是使 AI-ML 模型能够学习和发展的主要资源，从而使它们能够解决分类、预测和异常检测任务。收集、准备和管理训练和部署有效 AI-ML 模型所需的数据资产是一项挑战。重要的是，在确保 AI-ML 模型遵守数据保护法规的同时实现性能。数据使用是设计、实施和运行 AI-ML 系统时需要考虑的一个基本方面。意识到数据管理问题可以让组织和个人了解和跟踪他们的数据是如何被 AI-ML 驱动的系统收集、传输、存储、处理和利用的。任何计划实施此类系统的人都应该充分了解与数据管理相关的所有挑战，以确保一致且可持续地部署 AI-ML。
人工智能项目最佳实践
• 生产和沙盒租户的初始设置 • 从所选身份提供商配置身份验证 • 解决方案安全审查支持 • 全面健康和数据质量检查 • 沙盒和生产虚拟设备 (IIQ) 的配置 • 沙盒和生产收集器连接 (IIQ) 的配置 • 属性映射的分析和配置 • 收集健康状况的监控和验证 • 仪表板和图表创建 • 使用培训 • 测试支持
成功企业的最佳秘诀
时光飞逝——你难道不应该吗？公务机并非像大众媒体所描绘的那样过度放纵，它帮助当今越来越多精明的商业领袖与客户建立牢固的联系。“我们的飞机对我们的发展至关重要，”蒙特利尔 Elite Group Inc. 总裁 Danny Lavy 表示。“在这个科技时代，很多人把个人关系视为理所当然。我认为他们犯了一个大错误，”佛罗里达州那不勒斯 ASG Software Solutions 总裁 Arthur Allen 表示。“我们的飞机让我们能够将我们的员工与客户聚集在一起，开展真正的业务并面对面解决问题。这是对我们时间的令人难以置信的高效利用，”他说。“你必须与客户一起去了解真正发生的事情；这样做的效果真的很神奇。”除了拥有自己飞机的人之外，还有 8,000 多人选择了部分所有权和预付卡，还有数千家公司和个人在每周享受按需包机的自由。这些飞机不仅仅是高级管理人员的必备工具：根据路易斯·哈里斯的一项民意调查，乘坐商务飞机的乘客中有 70% 以上来自中层——销售人员、工程师、研究人员和技术人员。这一趋势在时间和机会方面带来了巨大的回报。
算法开发的最佳实践
1 威斯康星大学麦迪逊分校放射学系，威斯康星州麦迪逊；2 阿姆斯特丹癌症中心放射学和核医学系，阿姆斯特丹大学医学中心，荷兰阿姆斯特丹；3 马萨诸塞大学洛厄尔分校电气与计算机工程系，马萨诸塞州洛厄尔；4 圣路易斯华盛顿大学生物医学工程系和 Mallinckrodt 放射学研究所，密苏里州圣路易斯；5 MIM 软件公司，俄亥俄州克利夫兰；6 马萨诸塞州波士顿麻省总医院和哈佛医学院放射学系；7 耶鲁大学放射学和生物医学成像系，康涅狄格州纽黑文；8 佐治亚计算医学中心，波兰克拉科夫；9 美国国立卫生研究院临床中心放射学和影像科学系，马里兰州贝塞斯达；10 密歇根大学医学院放射学系，密歇根州安娜堡； 11 加利福尼亚州洛杉矶雪松西奈医学中心影像、医学和心脏病学系；12 爱荷华大学放射学和物理学系，爱荷华州爱荷华市；13 圣路易斯华盛顿大学马林克罗德放射学研究所，密苏里州圣路易斯；14 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华 BC 癌症研究所综合肿瘤学系；15 伊利诺伊州霍夫曼庄园西门子医疗系统美国公司；16 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚大学放射学和物理学系；17 法国奥赛巴黎文理学院、法国国家健康与医学研究院、巴黎萨克雷大学居里研究所