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2022年日内瓦科学与外交展望峰会
2022 年日内瓦科学与外交预期峰会的会议记录基于众多来源，可通过本文档的数字 PDF 版本（如“更多信息”框中所示）以及 GESDA 网站（www.gesda.global）轻松访问，可通过以下二维码直接访问。这些来源包括 2022 年 GESDA 峰会的演讲和会议的完整视频录制、文本中用下划线表示的外部信息超链接、在专用电视展台对 GESDA 峰会发言人和参与者的采访、会议期间制作的推特帖子，以及与 GESDA 在峰会期间宣布的内容相关的材料（新闻稿、图片等）。要轻松浏览该内容并重播 2022 年日内瓦科学与外交预期峰会的录音，请使用智能手机扫描以下二维码即可。
Atna-Cipher，LLC。（ACL）
1。内联 - DOS作为数据包可以在堆栈中排队，直到流控制处理为止。2。没有上限 - 攻击者可以在飞跃中重播窗口。▪在受感染和镜像的虚拟机管理程序，VM和容器中，可以根据协议知识（例如SPI，RTSP标头）映射密文，以折磨的单元，具有JavaScript中的上层侧面渠道，例如，攻击对多播组的攻击。▪虽然受到不良实施的影响，但已知这种攻击在过去发生。▪并非所有系统都可以产生飞地的成本，或者云/全局TPM和HSM。▪快速下降标签在流量控制上实现界限，并在密码模型中提供服务分割的适应和组装，以阻止或消除此类攻击。▪对手风琴设计包括此功能是非常可取的。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。
增强学习基于复杂环境中蛇机器人的运动控制
抽象的蛇机器人由于其特殊的身体和步态而变得富裕。但是，由于其复杂的模型，很难计划在多孔环境中进行运动。为了解决这个问题，这项工作研究了一种基于学习的运动计划方法。为可行的路径计划，并提出了一种修改的深Q学习算法，提出了一种弗洛伊德移动的平均算法，以确保蛇机器人通过的路径的平稳性和适应性。一种改进的路径积分算法用于解决步态参数以控制蛇机器人以沿计划的路径移动。为加快参数的训练，设计了一种结合串行训练，并行培训和经验重播模块的策略。此外，我们设计了一个运动计划框架，包括路径计划，路径平滑和运动计划。进行了各种模拟，以验证所提出的算法的效果。
Lyondellbasell Industries 2024年收入电话... GTLB Q4和FY 2025收入幻灯片 高盛2024工业和材料会议 LYB-投资者的可持续性 - 2024年11月 Aduro Clean Technologies与全球领导者Zeton介入Zeton进行水力化学™试验植物的设计和制造
问答参与者文森特·安德鲁斯（Vincent Andrews） - 摩根士丹利·帕特里克·坎宁安（Morgan Stanley Patrick Cunningham） - 花旗集团（Citigroup Inc.麦卡锡 - 垂直研究合作伙伴哈桑·艾哈迈德（Hassan Ahmed） - Alembic全球顾问操作员Hello，欢迎来到Lyondellbasell Telececterference。应Lyondellbasell的要求，为即时重播目的进行了记录。在今天的演讲之后，我们将进行一个问答环节。我现在想将会议交给投资者关系主管David Kinney先生。先生，您可能会开始。大卫·金尼（David Kinney）感谢运营商，欢迎大家今天的电话。在开始讨论之前，我想指出的是，该电话会伴随着幻灯片，并在我们的网站www.lyondellbasell.com/investorrestation上找到。今天，我们将讨论我们的业务结果，同时引用一些前瞻性陈述和非GAAP财务指标。我们认为前瞻性陈述是基于合理的假设
紧急程序培训期间的模拟器晕动症……
模拟在航空训练中具有多种优势（例如 Kennedy、Berbaum、Lilienthal、Dunlap、Mulligan 和 Funaro，1987；Kennedy、Lilienthal、Berbaum、Baltzley 和 McCauley，1989）。可以安全地训练和练习应急程序。恶劣天气不会延迟或停止基于模拟器的训练。此外，模拟还提供实机训练所没有的特殊训练选项。例如，可以使用冻结命令停止飞机以提供指令或防止坠机。可以使用预编程的重置位置重新定位飞机以执行下一个任务或重复之前的任务，而无需花费宝贵的训练时间飞回最佳起点。基于模拟器的训练可以实时、慢动作或超实时进行（Crane 和 Guckenberger，2000）。可以预先编程自动反馈功能，并且可以记录模拟器飞行以供重播和以后检查。基于模拟器的培训的优点中最重要的是节省成本。
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。
torchdriveenv：一种增强性学习基准，用于自动驾驶，具有反应性，现实和多样的不可播放的字符
摘要 - 澳大利亚车辆的培训，测试和部署需要现实有效的模拟器。此外，由于不同自主系统中呈现的不同问题之间存在很高的可变性，因此这些模拟器需要易于使用，并且易于修改。为了解决这些问题，我们介绍了Torchdriveim及其基准扩展TorchdriveEnv。TorchdriveEnv是完全在Python中编程的轻质增强学习基准，可以对其进行修改以测试学习车辆行为的许多不同因素，包括不同的运动模型，代理类型和交通控制模式的影响。最重要的是，与许多基于重播的仿真方法不同，TorchdriveEnV与最先进的行为模拟API完全集成。这使用户可以与数据驱动的不可播放的字符（NPC）一起训练和评估驾驶模型，其初始化和驾驶行为是反应性，现实和多样的。我们通过评估培训和验证环境中的常见强化学习基准来说明TorchdriveEnv的效率和简单性。我们的实验表明TorchdriveEnV易于使用，但难以解决。
Lyondellbasell Industries第二季度2024年收入电话会议
Q&A Participants Steve Byrne - Bank of America Matthew Blair - TPH Frank Mitsch - Fermium Research John Roberts - Mizuho Securities David Begleiter - Deutsche Bank Kevin McCarthy - Vertical Research Partners Chris Perrella - UBS Hassan Ahmed - Alembic Global Chris Parkinson - Wolfe Research Turner Hinrichs - Morgan Stanley Operator Hello and welcome到Lyondellbasell Telececonference。应Lyondellbasell的要求，为即时重播目的进行了记录。在今天的介绍之后，我们将进行一次Quesɵon和答案。我现在想将会议交给投资者Relaɵons主管David Kinney先生。先生，您可能会开始。大卫·金尼（David Kinney）感谢运营商，并欢迎大家今天的电话。在开始讨论之前，我想指出的是，该电话会伴随着幻灯片，并在我们的网站www.lyondellbasell.com/investorrelaɵons上可用。今天，我们将讨论我们的业务成果，同时引用一些前瞻性陈述和非全金融措施。
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本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。