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先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
综合生命科学研究生院 - 教师手册2024
生活和环境科学计划具有教育，其中包括从分子到生态系统水平到生态系统水平的广泛基本领域以及一般应用生命科学的教育，包括农艺学。此外，该计划提供了跨学科的教育和研究活动，这些活动将人文/艺术和科学汇集在一起，超出了生命科学的界限。其均衡的课程涵盖了微型系统（分子，基因组等。），复杂系统（大脑，共生等）和宏观系统（生态系统，地球的外部大气等）。同时，该课程是为学生设计的，以在特定领域开发高水平的专业知识和研究能力。重点也放在多学科观点（涵盖医学，农业和生命工程的应用领域）和社会实施的观点上。该计划的目标是培训学生，研究人员，教育者或多学科领导者，他们具有整体观点，并且具有高水平的专业知识和研究能力。
物理年会议程总表Detailed Meeting Agenda
09:30 ～ 09:45 Germar Hoffmann Sunao Shimizu Yu-Wei Chen Ravish Kumar Jain YingLin Li Yu Hung Lin JaYil Lee Yan-Ru Chen Chan-Ching Lien Saikat Karmakar Po-Feng Wu Amar Aryan Chen-Kang Huang Hsin-Yeh Wu Chin-Chia Wu Anli Tsai
Focus Business Türkiye 2024 年 12 月号概要
总体而言，全球贸易预计在2024年将扩大约1万亿美元（或3.3％），商品和服务均可贡献约5000亿美元。交易商品的价格在第3季度2024年略有上涨，但预计在第4季度2024中保持稳定。总体而言，预计交易商品的价格将每年保持不变。全球贸易动力和贸易依赖性自2022年下半年以来，朝着更加政治上的贸易关系发生了重大转变。这一转变表明，双边贸易越来越喜欢具有相似地缘政治地位的国家，这种趋势通常被称为朋友寄宿。到2023年下半年，这种趋势开始稳定。同时，全球贸易已经围绕主要贸易伙伴而变得更加集中，尽管这种趋势在2024年开始逆转。
第二届人工智能前沿技术研讨会将于 11 月在京都研究园区举行
1994年结业于京都大学研究生院工学研究科博士课程。博士学位（工程学）。自2006年4月起任京都大学研究生院信息学研究科教授。 2023年4月起，兼任国立情报研究所教授、所长。从事自然语言处理、知识信息处理方面的研究。曾获得自然语言处理协会10周年纪念论文奖、20周年纪念论文奖、文部科学大臣科学技术奖。 2024年4月，将在国立情报学研究所内设立大规模语言模型研究开发中心，与全国的研究人员一起进行研究开发，目标是构建透明、可信的日语版LLM。 ◼ 讲座（2）机器学习技术的演进及研发事例介绍
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
北京燕东微电子股份有限公司首次公开发行股票并在科创 ...
本次股票发行后拟在科创板市场上市，该市场具有较高的投资风险。科创板 公司具有研发投入大、经营风险高、业绩不稳定、退市风险高等特点，投资者面 临较大的市场风险。投资者应充分了解科创板市场的投资风险及本公司所披露的 风险因素，审慎作出投资决定。
台星科股份有限公司111年度营业报告书
依本会计师之意见，上开合并财务报表在所有重大方面系依照证券发行人财务报告，足以允当表达台星科集团民国，111年及110年12月1231日之合并日之合并，暨民国111年及110年1月1月1日至1212月1231月
1 厚 空 基 公 示 第 28号 令 和 6 年 7 月 5日 ...
此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于预算会计令第71条规定情形的人。 （三）未受过国防部的停职或者其他措施。 （4）经营状况或信用状况未显著恶化，且已签订正当合同的人