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World File Search System环境状态
对生物多样性和环境变化驱动因素的观点
摘要：生物多样性和沿海湿地世界的环境普遍下降。下降的原因显然包括湿地资源的过度开发，气候变化和工业化，但要提及一些。本研究使用纯粹的定性方法，主要使用驾驶员 - 压力 - 状态 - 状态 - 影响响应（DPSIR）框架中的主要焦点小组讨论（FDG）来检查加纳最大的沿海湿地（Keta Lagoon Complex Ramsar（KLCRS））发生的变化。结果表明，环境状态因物种损失，盐度增加，鱼类物种的物理大小以及许多其他人的物理大小减少。压力和相关驱动程序。结果表明，为了克服KLCR的退化，社区并不忽略实施的适应措施。总体而言，这项研究指出了以下事实：当地社区对环境有良好的了解和理解，并且始终有能力提供与管理环境有关的想法。
增强学习建议算法基于环境信息探索
基于强化学习的建议系统被视为代理，它与外部环境进行交互以完成项目建议任务。该任务被建模为马尔可夫决策过程（MDP），主要元素包括（𝑆，𝐴，𝑃，𝑅，𝛾）。每个元素的具体含义如下：•状态空间𝑆：状态表示用户信息和时间上的历史互动信息，在该信息中，可以通过代理商在时间的推荐操作以及用户的相应反馈来获得用户历史交互信息，并显示了当前时间的用户历史偏好。•动作空间𝐴：指示动作。𝑎表示代理在时间时处于状态时所采取的措施。本文将用户对项目的兴趣的权重作为一个动作，并结合了𝑡中包含的用户的历史偏好，并建议该项目更符合用户的偏好。•状态过渡概率𝑃（𝑠+1 /𝑠𝑠，𝑎）：它表达了环境状态模型的变化规则。也就是说，状态的概率分布更改为代理在当前状态𝑠𝑠中接收诉讼之后。在本文中，可以确定的是，如果用户未单击或对任何推荐项目发表评论，则环境状态保持不变。•奖励𝑟：在瞬间，用户根据当前状态和代理商的建议操作𝑎𝑎（即给出了对智能机构推荐的项目的选择或评级）做出相应的反馈。•折现因子𝛾：在加强学习中，当前的奖励价值对最终奖励有不同的影响。在当前时间越近，应获得更多的奖励，而折现因子代表随着时间的推移奖励衰减的速度，而IS的价值范围[0,1]。γ的值越大，随后的将来的奖励就越完整。智能代理从环境的初始状态开始。它通过策略模型π（a | s）进行采样并执行它。环境状态S1根据动作A1的影响，根据内部状态过渡模型P（s'|，A）将变为新状态𝑠2。同时，奖励函数r（𝑠1，𝑎1）向代理发送反馈签名。在这一点上，生成了由序列形成的相互作用发作。以这种方式循环循环，直到达到建议的终止状态。从推荐任务的开始到结束时，产生了一系列有序的发作，以表示代理和环境之间相互作用的轨迹（轨迹）。t表示情节的时间戳号（或步骤号）。建议模型的训练过程是找到一组参数θ代表策略网络以最大化𝐽（𝜋 𝜋），即𝜃 ∗ =𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝜃 𝜃（𝜋 𝜋），由为了平衡短期奖励和长期奖励的重要性，互动轨迹的累积累积奖励（折现回报）随着时间的流逝是𝑅（𝜏）= ∑ 𝛾 = 𝛾 𝛾 𝛾 𝛾 𝛾𝑡𝑟𝑡𝑇= 1 = 1。 𝜃（𝑎|𝑠）为了最大化预期的回报（预期回报）𝑅（𝜏），即𝐽（𝜋 𝜋）=𝔼𝜏 𝜏（𝜏）[𝑅（𝜏）]，pθ（𝜏）表示轨迹𝜏，θ是策略函数的参数。
多尺度分子模拟，研究脑中基于腺苷酸的信号传导
要执行其功能，细胞需要感知和处理代表其外部和间环境状态的各种信号。示例是代表营养可用性，细胞损伤水平的信号，对于多细胞生物来说至关重要，这对多种通信信号非常重要，这些信号用于协调组织和/或器官之间的细胞活性。通过专门的分子电路（称为信号传输级联）来实现所需的信号处理，这些电路已演变为引起对不同刺激的适当响应。的例子包括激活细菌向营养的激活，细胞修复机制的开始以及神经系统突触中突触的增强和减弱。对于细胞外信号，级联反应通常从具有高特异性的细胞表面回收器开始，该分子（一种激动剂）在结合后会触发细胞内部的一系列化学反应，从而在整个膜上传达信号。经常，级联的开始涉及激活通过产生大量细胞内第二信使来扩增细胞外信号的酶。这样是
在人形机器人NICO *
运动运动是机器人的基本功能，可以在环境中发挥作用。有两类运动运动的类别：（1）空间中的移动机器人导航，（2）使用机器人臂进行对象操纵，影响环境状态。在我们的研究中，我们正在使用半人体机器人NICO（Kerzel等，2017），这是在人类 - 机器人相互作用的背景下以右臂执行分配的任务所必需的（HRI，请参见图1）。任务的目标是确保机器人执行清晰的运动，即那些更好地揭示机器人意图的人。运动的合法性是文献中开发的一个概念（Stulp等，2015）。它可以被认为是值得信赖的HRI的先决条件之一，这是一个相对较新的研究领域（Kok and Soh，2020）。在这种情况下，类人形机器人代表了成功HRI的最合适选择，主要是因为人类倾向是肛门型机器人（Vernon and Sandini，2024）。
神经科学和生物行为评论
虽然互认为具有主要的神经科学意义，但其精确的定义和外部感受的描述仍在争论中。在这里，我们提出了基于传感器效应循环的计算概念的间距和外部感受之间的功能区别。在这种观点下，将感觉输入分类为互认为或外部感受取决于它们所食用的传感器效应环路，以控制身体（生理和生物化学）或环境状态。我们通过检查皮肤温度的感知来解释这种观点的效用，这是区分互认为和外部感受的最具挑战性的案例之一。具体来说，我们提出了概念化的热感应，因为它将体内热状态（包括皮肤）的推断为直接耦合到热调节过程。这种功能性观点强调与调节（控制）的耦合作为感知的定义特性（推理），并将间断的定义与脑体相互作用的当代计算理论联系起来。
对际观察和外部知觉的计算知情区别
虽然互认为具有主要的神经科学意义，但其精确的定义和外部感受的描述仍在争论中。在这里，我们提出了基于传感器效应循环的计算概念的间距和外部感受之间的功能区别。在这种观点下，将感觉输入分类为互认为或外部感受取决于它们所食用的传感器效应环路，以控制身体（生理和生物化学）或环境状态。我们通过检查皮肤温度的感知来解释这种观点的效用，这是区分互认为和外部感受的最具挑战性的案例之一。具体来说，我们提出了概念化的热感应，因为它将体内热状态（包括皮肤）的推断为直接耦合到热调节过程。这种功能性观点强调与调节（控制）的耦合作为感知的定义特性（推理），并将间断的定义与脑体相互作用的当代计算理论联系起来。
分散强化学习：全球决策...
本文 1 旨在建立一个框架，指导一个由简单、专业化、自利的代理组成的社会解决传统上被认为是单一的单代理顺序决策问题。使用分散式方法集体优化一个中心目标之所以具有挑战性，是因为难以描述非合作博弈的均衡策略概况。为了克服这一挑战，我们设计了一种机制来定义每个代理的学习环境，我们知道对于该代理，全局目标的最优解与代理优化其自身局部目标的纳什均衡策略概况相一致。社会作为一个代理经济体发挥作用，代理通过相互买卖操作环境状态的权利来学习信用分配过程本身。我们推导出一类分散式强化学习算法，它们不仅适用于标准强化学习，还适用于选择半 MDP 中的选项和动态组成计算图。最后，我们展示了社会固有的模块化结构对于更有效的迁移学习的潜在优势。
通过基于集合的可及性分析进行分层增强学习中的目标空间抽象
摘要 - 开放式学习从使用符号方法来实现目标表示，因为它们提供了为有效且可转移的学习构建知识的方法。但是，依赖符号推理的现有层次增强学习（HRL）方法通常受到手动目标表示，因此通常受到限制。自主发现符号目标表示的挑战是它必须保留关键信息，例如环境动态。在本文中，我们提出了一种通过紧急表示（即组在一起）在任务中具有相似作用的环境状态集的新兴表示的发展机制。我们引入了一种封建HRL算法，该算法同时了解目标表示和层次结构政策。该算法使用神经网络工作的符号可及性分析来近似状态集之间的过渡关系并确定目标表示。我们在复杂的导航任务上评估了我们的方法，表明学习的表示形式可解释，可转移，并导致数据有效学习。
动态环境中的操纵器技能再现的自适应框架
摘要 - 在不确定和动态环境中的机器人技能学习和执行是一项具有挑战性的任务。本文提出了一个自适应框架，该框架结合了从演示中学习（LFD），环境状态预测和高级决策。主动的适应性阻止了反应性适应的需求，这落在环境中的变化之后而不是预期它们背后。我们提出了一种新颖的LFD表示，即弹性拉普拉斯轨迹编辑（ELTE），它不断地适应轨迹形状，以预测未来状态的预测。然后，使用无用的卡尔曼过滤器（UKF）和Hidden Markov模型（HMM）的高级反应性系统可防止基于离散决策集的动态环境的当前状态中的不安全执行。我们首先在模拟中验证我们的LFD表示，然后在36个真实世界中使用腿部移动操纵器在实验中评估整个框架。我们在环境中不同的动态变化下显示了拟议框架的效率。我们的结果表明，所提出的框架会产生强大而稳定的自适应行为。