批处理增强学习(RL)旨在利用预收取的数据找到最大化动态环境中预期总奖励的最佳策略。现有方法需要对目标策略在状态或行动上或两者兼有的数据分布引起的分布所引起的分布上绝对连续的假设(例如,不存在非重叠区域)。我们提供了一种新的批次RL算法,该算法允许在离线数据分布和目标策略引起的分布之间的状态和动作空间(例如,在无限 - 休养者马尔可夫决策过程中都具有连续状态和动作之间的奇异性)。我们称我们的算法钢:奇异性吸引的增强学习。我们的算法是由对销售评估进行的新错误分析的动机,在该评估中,我们使用最大的平均差异以及分布强劲的优化,以表征由可能的奇异性引起的非政策评估的误差,并启用模型外额外的模型。通过利用悲观的思想,在某些技术条件下,我们为我们提出的算法提供了第一个有限样本的遗憾保证。与现有算法相比,只需仅需最少的数据覆盖假设即可提高批量RL的适用性和鲁棒性。另外,提出了一种几乎没有调谐的两步自适应钢。广泛的仿真研究和一个(半真实的实验实验)对我们方法在处理批处理RL中可能的奇异性方面的出色表现。
由于其闭合和旋转的头部,ESGM45是切割ACSR绳索,圆形材料(Cu,Al,ST)的专家,例如,装甲电缆和实心结构钢。甚至可以精确切割高达45毫米的细股和高度灵活的导体和电线绳。作为一个特殊的亮点,该工具具有创新的开放机构,该机制有助于安全,快速操作。如果恰好位于切割机之间的不受欢迎的对象,那么您需要做的就是释放控制按钮。两个切割刀片,然后立即移开。此机制还确保该工具在完成后很快就可以再次使用。
根据腐蚀标准要求,合适的涂层:• Alusi® (AS) (AS150) ➔ 推荐解决方案• 裸钢 – 可以提出单面电镀锌解决方案(不与冷却液接触的一侧的锌保护)• Aluzinc® (AZ)
我们将完善针对日本存在的两种镰刀菌引起的猝倒病的抗性DNA标记,并开发针对另一种镰刀菌引起的茎腐病的抗性DNA标记。这些 DNA 标记将用于开发潜在的抗性品种。 (独立行政法人农业食品综合研究机构、蔬菜花卉事业部、金子种子、长野县蔬菜花卉试验场、静冈县农林技术研究所、福冈县农林研究中心、资源利用研究中心、熊本县农业研究中心、农业园艺研究所) ② 开发有助于解决各产区课题的开创性品系
Arai Yasuyuki 1),Ohiki Marie 2,17,18),Ota Shuichi 3),Tanaka Masatsugu 4),Imada Kazunori 5),Fukuda Takahiro 6),Katayama Yuta 7),Katayama Yuta 7),Kanda Yoshiko) TOYOSHIMA TAKANORI 11),ISHIDA TAKASHI 12),UCHIDA HIROKI 12),BABA RYUICHI 12),UNO KEI 12),TAKAMI AKIYOSHI 13),ONUMA TAKAAKI 14),YANAGIDA MASAMITSU 15),YANAGIDA MASAMITSU 15),ATSUTA YUKO 2,17)
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