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OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能 在英国通道和北海地区跟踪野生扁平鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题
在本文中，我们在数值模拟中实施和研究一种基于模型的增强学习（MBRL）方法，称为自适应光学（PO4AO）的策略优化。我们使用面向对象的Python自适应光学（OOPAO）模拟工具来模拟Provence自适应光学元件金字塔运行系统（Papyrus）光学台，并提供系统的实时模型。尤其是我们证明了该方法的预测能力，因为时间误差主导了木瓜的误差预算。我们首先介绍了强化学习框架的详细描述，包括我们对状态空间，行动空间和奖励功能的定义。实验部分将PO4AO与在不同大气条件下调整良好的积分器进行了比较。总而言之，在将方法应用于实际望远镜和未来工作的可能途径之前，我们将讨论实验在数值模拟中的重要性。
基于行为树的ROS 2应用程序用纸莎草纸的低代码编程
来自意大利比萨的Scuola Superiore Sant'anna的计算机科学医生（新兴数字技术，专注于嵌入式系统），Matteo Morelli是CEA列表的嵌入式和自主系统设计实验室（LSEA）的研究工程师和项目经理。他的研究重点是用于自动且值得信赖的机器人软件系统体系结构的工具辅助设计过程。Matteo是多个欧盟项目的PI，包括Robmosys H2020，并说服了他和主题组«软件工程，系统集成，系统工程»（Eurobotics AISBL TG）和法国研究工作组«GT4：GT4：建筑物De ControtorturesdeContorôlePourôlePourpour la Robotique»（GDR Robotique）。自2022年9月以来，Matteo一直是“基于模型的自主软件系统体系结构”的CEA专家，他为CEA CEA列表列表研究计划的战略路线图的定义和实现做出了贡献。
机器预测文本和赫库兰尼姆纸莎草纸
摘要 2016 年，肯塔基大学的数字修复计划 (DRI) 在 Brent Seales 教授的指导下，虚拟展开了来自恩戈地的碳化羊皮纸卷轴，揭示了用铁胆墨水书写的《利未记》副本。2019 年，DRI 应用一种新的机器学习方法，从真实的赫库兰尼姆纸莎草纸碎片中揭示了用碳墨水书写的希腊字符。虚拟展开文化遗产物品已成为现实。机器和深度学习方法在增强断层扫描中难以检测的墨水信号方面的应用将继续发展。这提出了一个重要的问题。编辑“真正虚拟”的文本（对象永远无法打开来验证结果）的过程将如何变化以反映对人工智能的存在和依赖？本文提出了一个理论模型，说明虚拟展开的纸莎草文本的批判版必须如何记录机器的作用。它还涉及了数据科学方面可能的要求，这种新型文本必须确保其“诞生”层面的透明度。简而言之，需要一种融合人文和科学的新型虚拟版本模型。
鸟类，人和纸莎草沼泽
•纸莎草黄莺大概可能三个物种：•三个高度分离的种群•羽毛，生物识别技术，大小，裸露的零件和人声都不同•肯尼亚的物种 /种群严重濒危•限制在非常少量的地点•所有地点•所有地点都受到高度威胁< / div < / div < / div> < / div> < / div>