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World File Search System马尔可夫
马尔可夫决策过程的安全加固学习对手臂操纵的安全性学习
摘要：在人类与肉体共存的世界中，确保安全互动至关重要。传统的基于逻辑的方法通常缺乏机器人所需的直觉，尤其是在这些方法无法解释所有可能场景的复杂环境中。强化学习在机器人技术中表现出了希望，因为它的适应性优于传统逻辑。但是，增强学习的探索性质会危害安全性。本文解决了动态环境中机器人手臂操纵器计划轨迹的挑战。此外，本文强调了容易奖励黑客的多种奖励作品的陷阱。提出了一种具有简化奖励和约束配方的新方法。这使机器人臂能够避免从未重置的非机构障碍，从而增强操作安全性。提出的方法将标量的预期回报与Markov决策过程结合在一起，通过Lagrange乘法器，从而提高了性能。标量组件使用指示器成本函数值，直接从重播缓冲区采样，作为附加的缩放系数。这种方法在条件不断变化的动态环境中特别有效，而不是仅依靠Lagrange乘数扩展的预期成本。
克日什托夫·J·阿马尔纳迦南文书中的动词……
摘要................................................................................................................................. II
使用变分量子电路估计非马尔可夫性程度
近几年，用于分析各种领域数据的机器学习 (ML) 技术取得了巨大进步。量子物理学也在各个方面受益于机器学习，例如量子系统的控制、分类和估计任务 [1-6]。在这种情况下，机器学习技术已被用来分析从测量量子系统中获得的经典数据。另一方面，人们进行了大量研究，利用量子特性来改进机器学习技术 [7,8]。量子人工神经网络 [9] 和量子核方法 [10] 的开发就是很好的例子。对于量子机器学习算法，学习电路已被证明是一种实用的方法 [11]。考虑到目前可用的噪声中型量子计算机 [12] 只有很少的量子比特（50-100 个量子比特），人们设计了混合量子-经典算法来开发具有自由控制参数的短深度量子电路。这些电路被称为变分量子电路 (VQC) [13-16]。在 VQC 中，优化任务是使用经典优化技术对量子 (量子电路中的自由参数) 和经典参数 (用于后处理) 进行的 [13]。量子技术的主要障碍之一是量子系统与周围环境的相互作用，这会导致量子系统失去相干性 [17]。通常对物理过程进行简化。例如，所谓的马尔可夫近似，其中假设系统的演化不取决于其动态历史，而只取决于其当前状态。因此，忽略记忆方面，这通常可以作为一个很好的近似值。然而，必须强调的是，非马尔可夫特征经常出现在量子系统的动力学中 [18, 19]。此外，一些物理过程强烈地受到非马尔可夫性的影响，例如油藏工程 [ 20 ， 21 ]、状态隐形传态 [ 22 ]、量子计量 [ 23 ]，甚至当前的量子计算机 [ 24 ， 25 ]。此外，非马尔可夫性可以作为一种资源来利用 [ 26 ]。准确确定非马尔可夫性的程度需要大量的测量。此外，对于基于纠缠动力学的非马尔可夫性测量，需要考虑一个辅助量子比特，该量子比特应受到保护以避免与环境相互作用。为了克服这些挑战，机器学习技术（如神经网络 [ 27 ]、支持向量机 [ 28 ]、随机森林回归器 [ 29 ]、基于张量网络的机器学习 [ 30 ] 和多项式回归 [ 31 ]）已用于确定量子过程的非马尔可夫性程度。此外，
艾莉森·达米科（Alison D'Amico），马尔夫
作为 Luce、Mackinac、Alger 和 Schoolcraft (LMAS) 地区卫生部门的一部分，Eriksen 与这四个县的居民合作，提供富有同情心的医疗保健、预防疾病和其他与药物使用相关的风险所需的用品，以及为正在康复药物使用的人提供支持。通过她的外展活动，Eriksen 确保患有药物使用障碍的人得到不带偏见的护理、安排预约、陪同客户就诊，并确保受影响的人得到后续护理，从而改善了社区居民的健康状况。除了为受药物使用障碍影响的人提供富有同情心的护理外，Eriksen 还确定了需要额外护理的客户的家庭成员，并将他们与母婴健康计划联系起来。2023 年家乡健康英雄奖
隐马尔可夫模型在经济状态预测中的应用及经济状态转移概率的计算
国际财务报告准则 (IFRS) 要求金融机构（或拥有贷款等金融资产的其他公司）以前瞻性的眼光估计潜在的信用损失。大多数金融机构（77%）都采用基于情景的方法，将前瞻性的宏观经济影响纳入其对潜在信用风险损失的估计中。大多数金融机构使用的三种情景的权重通常非常基本，其中最有可能的情景（基线）占 50%，其余两种情景（上行和下行）各占 50%。这些权重目前尚未通过任何定量方法确定，因此，本研究旨在基于定量方法确定这些权重。为实现这一目标，该方法首先应该能够正确预测和识别经济状态（经济情景）。为此，我们使用了几个隐马尔可夫模型。
使用高阶马尔可夫链和深度神经网络对作物特异性土地覆盖预测的评估
高阶马尔可夫连锁店（HOMC）是基于过渡概率的常规模型，美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS）使用，随着时间的推移研究农作物旋转模式。但是，由于分类数据表示为指示器（或虚拟）变量，因此请与稀疏性和识别能力问题相称。实际上，参数空间的维度与分析所需的人类所需的顺序相吻合。虽然简约的表示减少了参数的数量，如文献所示，但它们通常会导致预测较少。大多数简约的模型都经过大数据结构的培训，可以使用替代算法对其进行压缩并有效处理。因此，使用新的HOMC算法和在一系列农业条件上进行的深层神经网络（DNN）进行了彻底评估和比较，以确定哪种模型最适合于运营农作物特定土地涵盖美国农业（US）农业。在本文中，在2011年至2021年之间，六个神经网络模型从六个农业强化县进行了作物旋转数据，这些县反映了中西部和美国南部种植的主要农作物的范围以及各种农作物旋转模式。六个县包括：北达科他州的伦维尔；内布拉斯加州珀金斯；德克萨斯州黑尔；伊利诺伊州利文斯顿；伊利诺伊州麦克莱恩；和俄亥俄州的谢尔比。结果表明，DNN模型在2021年获得所有县的总体预测准确性较高。所提出的DNN模型允许摄入长时间序列数据，并且比被认为预测美国特定农作物特定土地覆盖的新的HOMC算法可鲁棒地实现更高的精度值。
通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
ICICASEE-2023 - 马尔达
印度教育部下属的中央资助技术学院 (CFTI) 所有被接受和发表的论文将在 CRC Press（Taylor & Francis）上出版。名誉主席 Virendra Kumar Tewari 教授，GKCIET BoG 主席兼 IIT Kharagpur 分校校长PR Alapati 博士，GKCIET 主任，Malda 项目顾问委员会Kshirod Kumar Dash 博士，GKCIET，Malda Kiran Yarrakula 博士，GKCIET，Malda Koushik Paul 博士，GKCIET，Malda Subrata Roy，GKCIET，Malda Shib Shankar Chowdhury 博士，GKCIET，Malda Dharmeswar Dash 博士，GKCIET，Malda Debashish Ghurui 博士，GKCIET，Malda Soutick Nandi 博士，GKCIET，Malda Rakesh Das 博士，GKCIET，Malda 项目主席Sandip Chanda 博士，GKCIET，Malda 组织主席Chiranjit Sain 博士，GKCIET，Malda Amarjit Roy 博士，GKICET，Malda Raja Ram Kumar 博士，GKCIET，Malda Surajit Chattapadhyay 博士，GKCIET，马尔达Malda Goutam Kumar Ghorai，GKCIET，Malda Amiungshu Karmakar，GKCIET，Malda Pranab Kumar Mandal，GKCIET，Malda Rajeev Kumar，GKCIET，Malda Dhaju Mohhamad，GKCIET，Malda Sankar Mukherjee，GKCIET，Malda Smita Anand，GKCIET，Malda Dr. Alam Ayan Banik GKCIET，Malda Amit Koley GKCIET，Malda 联系信息阿玛吉特·罗伊 icicasee2023@gmail.com +91-6
