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华盛顿大学记录，1991 年 5 月 9 日
大学还将在毕业典礼上授予八个荣誉学位，包括授予阿里亚斯的法学博士学位。其他荣誉学位获得者包括：霍华德休斯医学研究所所长 Pur-nell W. Choppin 医学博士，理学博士；著名经济学家 Ronald H. Coase 博士，法学博士；T. M. Graber 博士，牙科博士，教育家、研究员和执业正畸医生，理学博士；棒球传奇人物 Stan Musial，法学博士；前美国桂冠诗人 Howard S. Nemerov，文学博士；作家和诗歌评论家 Helen H. Vendler，博士，文学博士；以及教师保险和年金协会 — 大学退休股票基金主席兼首席执行官 Clifton R. Wharton Jr. 博士，法学博士。
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o 或许，人类从未有过像阿波罗 8 号这样完美的计划性冒险，能够获得如此多的赞誉。如果说圣诞节期间的绕月任务是按计划进行的，那将是轻描淡写。NASA 团队的精湛表现不仅受到政客、诗人和媒体的称赞，也受到科学家和工程师的称赞，这些人能够理解其中涉及的一些重大技术复杂性。即便如此，许多评论家还是倾向于简化技术细节，可能是因为他们要么不理解这些技术细节，要么因为他们觉得有必要让公众更容易理解这一成就。有时，他们让成功看起来似乎主要取决于弹道学：正确瞄准巨大的土星五号火箭，然后相信牛顿。或者，在其他时候，传达的主要印象是一次奇妙的观光旅行。好吧，它就是这样，但远不止于此，除此之外，它还是对最精确的一次主要测试
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
Syed Mubeen Jawahar Hussaini
教育：博士学位加利福尼亚大学，河滨大学2009年（顾问：Nosang V. Myung和Marc A. Deshusses）M.E。Birla技术与科学研究所，Pilani 2004 B.Tech。 Central Electrochemical Research Institute, Karaikudi 2002 Professional Appointment: Assistant Professor of Chemical and Biochemical Engineering, UI 2014-present Postdoctoral scholar, Department of Chemical Engineering, UCSB 2012-2014 (Advisor: Eric W. McFarland) Postdoctoral scholar, Department of Chemistry and Biochemistry, UCSB 2009-2014 (Advisor: Martin Moskovits和Galen D. Stucky）领导科学家，Hypersolar Inc.，Santa Barbara，2012 - 2014年2014年，美国宾夕法尼亚州匹兹堡Seagate Technology，Seagate Technology，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，2008-2009选择外部专业活动：科学咨询委员会，科学咨询委员会，UEP Inc.，UEP Inc.，纽约2013年期刊杂志评论家：2009年至今的ACS NANO，NANO，物理化学杂志，分析化学杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志。环境污染，视觉实验杂志等。 目前的研究兴趣：Birla技术与科学研究所，Pilani 2004 B.Tech。Central Electrochemical Research Institute, Karaikudi 2002 Professional Appointment: Assistant Professor of Chemical and Biochemical Engineering, UI 2014-present Postdoctoral scholar, Department of Chemical Engineering, UCSB 2012-2014 (Advisor: Eric W. McFarland) Postdoctoral scholar, Department of Chemistry and Biochemistry, UCSB 2009-2014 (Advisor: Martin Moskovits和Galen D. Stucky）领导科学家，Hypersolar Inc.，Santa Barbara，2012 - 2014年2014年，美国宾夕法尼亚州匹兹堡Seagate Technology，Seagate Technology，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，2008-2009选择外部专业活动：科学咨询委员会，科学咨询委员会，UEP Inc.，UEP Inc.，纽约2013年期刊杂志评论家：2009年至今的ACS NANO，NANO，物理化学杂志，分析化学杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志。环境污染，视觉实验杂志等。目前的研究兴趣：
10 种操纵策略
著名评论家、麻省理工学院语言学家诺姆·乔姆斯基是过去十年中知识分子异议的典型代表之一，他列出了十种最常见、最有效的策略，这些策略是“隐藏的”议程通过媒体操纵民众而采取的。从历史上看，媒体已被证明是塑造舆论的高效手段。由于媒体的宣传和宣传，社会运动被创造或摧毁，战争被合理化，金融危机被缓和，一些其他意识形态潮流被激发，甚至媒体成为集体心理中现实的生产者。但如何发现最常见的策略来理解这些我们肯定参与其中的社会心理工具？幸运的是，乔姆斯基被赋予了综合和揭露这些做法的任务，其中一些更明显、更复杂，但似乎都同样有效，从某种角度来看，它们具有贬低性。鼓励愚蠢、促进内疚感、分散注意力或制造人为问题然后神奇地解决它们，这些只是这些策略中的一部分。
印度的关键能源过渡矿物质|卷II
我们要感谢Pramit Pal Chaudhuri在这项工作概念化期间的宝贵指导和投入，尤其是在与地缘政治有关的问题上。我们想对同伴评论家，IEA的Amrita Dasgupta，Avinesh Khemka和Mayur Karmarkar和Mayur Karmarkar，ICA，Cäciliele Gallic和OECD的团队，Isabelle Ramdoo，Isabelle Ramdoo，Igf，Nandakumar Janardhanan at ige and aTakyAthanan at iga andakya at iga and vij kum kum kum and vij vij vij。 Greenhub Systems Pvt的Vijai Singhal。Ltd.，其宝贵的反馈和见解极大地有助于提高这项研究的质量。我们还要感谢2024年1月举行的“低碳技术的关键原材料”的参与者，尤其是政府，工业，智囊团和其他人的专家，因为他们的关键投入和积极参与了这项研究的方向。他们的集体专业知识和贡献有助于增强本报告的深度和相关性。
印度的关键能源过渡矿物质|卷I
我们要感谢Pramit Pal Chaudhuri在这项工作概念化期间的宝贵指导和投入，尤其是在与地缘政治有关的问题上。我们想对同伴评论家，IEA的Amrita Dasgupta，Avinesh Khemka和Mayur Karmarkar和Mayur Karmarkar，ICA，Cäciliele Gallic和OECD的团队，Isabelle Ramdoo，Isabelle Ramdoo，Igf，Nandakumar Janardhanan at ige and aTakyAthanan at iga andakya at iga and vij kum kum kum and vij vij vij。 Greenhub Systems Pvt的Vijai Singhal。Ltd.，其宝贵的反馈和见解极大地有助于提高这项研究的质量。我们还要感谢2024年1月举行的“低碳技术的关键原材料”的参与者，尤其是政府，工业，智囊团和其他人的专家，因为他们的关键投入和积极参与了这项研究的方向。他们的集体专业知识和贡献有助于增强本报告的深度和相关性。
改善海水淡化的主要奖项
Yangying Zhu是加州大学圣塔芭芭拉分校机械工程系的助理教授，他在美国能源部（DOE）内的高级研究项目机构 - 能源（ARPA-E）的两年，500,000美元的种子赠款归功于该问题。这笔赠款是作为激发新创新者的一部分提供的一部分，以影响能源技术（Igniite 2024），一项新的ARPA-E计划，支持早期职业生涯的科学家和工程师将破坏性的思想转化为有影响力的能源技术并将其带入市场。“这是该机构第一次资助早期职业单评论家研究，”朱说。“与NSF早期职业奖（Zhu之前也获得过）一样，与其仅仅专注于基本发现，而是专注于支持与改善美国能源效率和可持续性的ARPA-E使命的思想。”该机构收到了400份竞争激烈的赠款申请，仅选择23份资金。
合作多代理增强学习的首次介绍
3分散的培训和执行（DTE）19 3.1 DTE概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.2分散，基于价值的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.1独立Q学习（IQL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.2提高IQL的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2.3深度扩展，问题和固定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1分散的增强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.2独立演员评论家（IAC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.3其他分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 3.4其他主题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 div>
大型语言模型也需要治疗师
大型语言模型 (LLM) 的最新进展促成了功能强大的聊天机器人的开发，这些聊天机器人能够进行流畅的类人对话。然而，这些聊天机器人可能是有害的，表现出操纵、煤气灯效应、自恋和其他毒性。为了实现更安全、更适应的模型，我们提出了一个使用心理疗法来识别和缓解有害聊天机器人行为的框架。该框架涉及四个不同的人工智能 (AI) 代理：需要调整行为的聊天机器人、用户、治疗师和评论家，它们可以与基于强化学习的 LLM 调整配对。我们用一个涉及四个 ChatGPT 实例的社交对话的工作示例来说明该框架，表明该框架可以减轻 LLM 驱动的聊天机器人与人之间对话中的毒性。尽管未来仍有几个挑战和方向需要解决，但提出的框架是改善法学硕士与人类价值观之间一致性的一种有前途的方法。