XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System隐域
多域情境意识
G. Denaro，D。Gaglione，N。Forti，A。 Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。 第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。Simone，F。Daffina，G。Bottini，D。Quattrociocchi，L.Millefiori，P.Braca，S。Carniel，P。Willett，A。Iodice，D。Riccio，D。Riccio，A。Farina，“空间全球海上监视”。第一部分：卫星技术，“ IEEE航空和电子系统杂志，2021年。
隐藏在朴素的视线
2型糖尿病（T2D）是21世纪最大的公共卫生挑战之一。尽管可用的疗法，预防计划，连续的葡萄糖监测，数字工具以及营养和运动计划，但我们仍未控制这种疾病。全世界有超过5亿人患有糖尿病，低收入国家和中等收入国家的疾病患病率最高，其中一半的人缺乏正式诊断。仅在美国，就有超过3300万T2D的人，费用超过3亿美元来管理他们的护理。进一步加剧了这场危机，现在有60种药物可以在美国治疗T2D和可用的管理选择生态系统。然而，被认为是“良好管理”的T2D人群的份额（定义为HBA1C为7％或以上）正在下降。T2D干预措施的可用性与疾病结局的趋势之间的反比关系是我们国家公共卫生危机的标志。
供应该隐的主人...
您的计划。 div>›除了强制性的国际模块外，学生还可以选择参加太平洋商学院提供的任何国际活动：国际周，会谈，会议，研究项目，国际咨询，交流和选修学习旅行，这要归功于Pací大学与世界上有33多个外国机构的协议。 div>›如果由外国教授决定的强制性课程案例，这些课程将在密集的一周内进行，其日程安排将及时传达。 div>这种情况延伸到国际周。 div>
推荐基于隐式反馈
摘要。推荐系统已证明是在各种应用程序域中进行过滤，排名和发现的有价值的工具，例如电子商务，媒体存储库或基于文档的信息，其中包括本书中讨论的各种社交信息访问的方案。此类系统成功的一个关键在于对用户偏好的精确获取或估计。虽然一般推荐系统研究通常依赖于个性化的明确偏好陈述，但在现实世界中，此类信息通常非常稀疏或不可用。信息使我们能够通过用户的行为和行为（隐式反馈）间接评估某些项目的相关性，而相比之下。在本章中，我们将不同类型的隐性反馈类型分类，并在推荐系统和社交信息访问应用程序的背景下查看它们的使用。然后，我们将分类方案扩展到适合最近的应用域。最后，我们提出了最先进的算法方法，讨论在使用隐式反馈信号方面，特别是关于受欢迎程度偏见的挑战，并讨论了文献中的最新作品。
神经后域随机化
摘要：结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法，可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是，现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设，该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常，选择每个参数的概率分布（例如，正常或统一）的受限制家庭。此外，基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器，这些模拟器要么不可用，要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法，我们引入了神经后域随机化（NPDR），这是一种算法，该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器，粗糙的先验范围，一个策略（可选的具有优化例程）和一小部分现实世界观察。最重要的是，域参数分布不限于特定族，可以将参数关联，并且模拟器不必可区分。我们表明，所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部，以更紧密地匹配观察到的动力学。此外，我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。