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World File Search System遗憾
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
faah抑制剂在众人瞩目的焦点中，但遗憾的是
Saptarshee Mitra，Raphael Paris，Laurent Bernard，RémiAbbal，Pascal Charrier等。应用于海啸沉积物的X射线图：优化的图像处理和粒度，粒度，粒度形状和沉积物的定量分析3D。海洋地质学，2024，470，pp.107247。10.1016/j.margeo.2024.107247。hal-04514532
烯醇酶抑制剂作为Naegleria Fowleri感染的治疗铅 胰岛素抵抗的代谢得分与来自中国成年人前糖尿病的正常血糖的代谢得分之间的关联：回顾性队列研究 用消费者购买的创新产品供应链中的差异游戏遗憾的回报
1 Department of Genetics and Biochemistry, Eukaryotic Pathogens Innovation Center, Clemson University, Clemson, South Carolina, United States of America, 2 Department of Cancer Systems Imaging, UT MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas, United States of America, 3 Sporos Bioventures, Houston, Texas, United States of America, 4 Department of Chemistry, Eukaryotic Pathogens Innovation Center, Clemson University,克莱姆森，南卡罗来纳州，美国，美国，5 UCB生物科学，贝恩布里奇岛，华盛顿，美国，美国6，新兴和重新出现的感染疾病和重新出现的感染性疾病和西雅图结构性基因组疾病中心，全球疾病中心，美国西特斯特氏症，美国7座，美国西特斯特氏症，西特斯特氏症，全球疾病，全球疾病，全球疾病，全球感染疾病研究中心研究，西雅图儿童研究所，美国西雅图，华盛顿，美国，美国8号免疫学系，杜克大学医学院，达勒姆，北卡罗来纳州达勒姆大学，美国，美国，美国肯塔基州路易斯维尔大学化学系9，美国肯塔基州路易斯维尔大学9号。
令人遗憾的替代品和大脑：哪些动物模型和人类研究告诉我们双苯酚，每氟烷基物质的神经发育作用，以及邻苯二甲酸酯替代品
摘要：近几十年来，新兴证据已经确定了与暴露于内分泌干扰化学物质（EDCS）有关的内分泌和神经系统健康问题，包括双酚A（BPA），某些每个分泌性化学物质，某些和多氟烷基化合物（PFASS）和phthalates。这导致了消费者从市场上去除这些化学物质的压力，尤其是在食品接触材料和个人护理产品中，以结构或功能相似的替代品替换。但是，这些“新一代”化学物质可能比其前辈更有害或更有害，有些化学物质尚未接受足够的测试。本综述讨论了有关新一代双酚，PFASS和邻苯二甲酸盐的早期生活的研究及其与斑马鱼，啮齿动物和人类神经发育和行为改变的联系。总体上，证据表明，BPA替代方案，尤其是BPAF和更新的PFAS，例如GenX，可以对神经发育产生重大影响。对进一步研究的需求，尤其是关于邻苯二甲酸酯替代品和基于生物的替代方法的必要性。
动态折扣反事实遗憾最小化
•使用策略σT（i）计算瞬时遗憾r t（i，a）。•更新累积遗憾r t（i，a）= r t -1（i，a） + r t（i，a）。•计算下一个策略σT+1（i，a）〜最大（0，r t（i，a））。•累积策略C T（i，a）= c t -1（i，a） +πσt（i）σt（i，a）。•计算平均策略σT（i，a）〜c t（i，a）。
对数遗憾地传达MDP：使用匪徒利用已知的动态
我们研究了具有已知动态但未知奖励功能的平均奖励和交流马尔可夫决策过程（MDP）中的遗憾最小化。尽管在此类MDP中学习比完全未知的MDP更容易，但它们仍然在很大程度上是挑战，因为它们包括特殊情况，例如组合半伴侣等大类问题。以统计上有效的方式利用遗憾最小化的过渡功能的知识似乎在很大程度上没有探索。猜想，即使有已知的过渡，我们即使在通用MDP中实现精确的最佳性也是NP-HARD，因此我们专注于计算有效的放松，以实现Order-Timpimal-Timal-Topimal-Mic MIC的遗憾而不是精确的最佳性。我们通过基于流行的匪徒最小经验差异策略引入一种新颖的算法来填补这一空白。提出的算法的关键组成部分是一个经过精心设计的停止标准，利用固定策略引起的复发类别。我们得出了一种非渐近，问题依赖性和对数的遗憾，该算法依赖于利用该结构的新颖遗憾分解。我们进一步提供了有效的实施和实验，以说明其有希望的经验绩效。关键字：平均奖励马尔可夫决策过程，遗憾的最小化，对数遗憾，马尔可夫链，经常性课程
优化近似凸函数的量子加速及其在对数遗憾随机凸老虎机中的应用
贡献。在本文中，我们系统地研究了近似凸函数优化的量子算法，并将其应用于零阶随机凸老虎机。量子计算是一项快速发展的技术，量子计算机的能力正在急剧提升，最近谷歌 [ 6 ] 和中国科学技术大学 [ 42 ] 已经达到了“量子至上”。在优化理论中，半定规划 [ 3 ， 4 ， 11 ， 12 ]、一般凸优化 [ 5 ， 15 ]、优化中的脱离鞍点问题 [ 41 ] 等问题的量子优势已被证明。然而，据我们所知，近似凸优化和随机凸优化的量子算法是广泛开放的。在本文中，我们使用量子零阶评估预言机 OF 来考虑这些问题，这是先前量子计算文献中使用的标准模型 [ 5 ， 14 ， 15 ， 41 ]：
令人遗憾的必需品 - 国家安全学院 | - 澳大利亚国立大学
秘密行动是澳大利亚国际政治中最为未经审查的组成部分，尤其是因为它与间谍活动一起属于澳大利亚秘密情报局 (ASIS) 的高度机密工作。今天，澳大利亚面临着自 70 年前 ASIS 首次成立以来其秘密行动方法中最重要的战略转折点。因此，迫切需要有关澳大利亚使用秘密行动的新研究、辩论和政策，包括帮助应对秘密行动带来的艰难道德和战略挑战。本文提供了资源，以了解澳大利亚的秘密行动方法、它需要如何改变以及哪些政策措施可以实现这一演变。它预示了秘密行动带来的一些道德和战略挑战。
连续动作空间中的深层反事实遗憾
反事实遗憾最小化（CFR）是一种用于寻找不完美信息游戏的NASH平衡策略的算法系列。CFR已被用来达到许多基准游戏中的里程碑，例如Texas Hold'Em [2]和Texas No-Limit Texas Hold'Em [3]。值得注意的是，这些算法使用了CFR的表格形式，其中将策略保存在表格中，以解决代理可以找到自己的所有可能情况。在建模现实世界游戏时，该表可能会变得过多。为了压缩模型，信息摘要用于将不同的情况列入混合在一起。这些抽象的问题是它们通常需要广泛的域知识，而抽象游戏中的平衡可能无法准确反映整个游戏的均衡[4]。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。