XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemA2C
dqn vs ppo vs a2c
这项研究对三种高级深度强化学习模型进行了比较分析 - 深Q-Networks（DQN），近端策略优化（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C） - 仅在突破性的Atari游戏环境中。我们的研究旨在在单数，受控的环境中评估这些模型的性能和有效性。通过严格的实验，我们检查了每个模型在游戏动态条件下的学习效率，策略的发展和适应性。这些发现为这些模型在基于游戏的学习环境中的实践应用提供了关键的见解，并有助于更广泛地理解其在特定的，集中的场景中。代码可公开：github.com/neilus03/drl_comparative_study
dqn vs ppo vs a2c
这项研究对三种高级深度强化学习模型进行了比较分析 - 深Q-Networks（DQN），近端策略优化（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C） - 仅在突破性的Atari游戏环境中。我们的研究旨在在单数，受控的环境中评估这些模型的性能和有效性。通过严格的实验，我们检查了每个模型在游戏动态条件下的学习效率，策略的发展和适应性。这些发现为这些模型在基于游戏的学习环境中的实践应用提供了关键的见解，并有助于更广泛地理解其在特定的，集中的场景中。代码可公开：github.com/neilus03/drl_comparative_study
A2C加强加密货币交易和资产管理学习
摘要 - 不像传统股票市场，加密货币市场的24/7性质提出了独特的挑战和机会，尤其是在资产交易和管理方面。这些动态的市场条件加速了复杂的交易策略的发展，越来越多地利用人工智能的力量（AI）。其中，AI驱动的交易机器人已成为一种突出的工具，提供了增强的与常规方法的决策能力。本文提出了Advantage-Critic（A2C）模型的应用，这是一种强化学习技术，非常适合加密货币市场的不可预测性质。我们的研究旨在优化各种投资组合中的资产分配，包括高挥发性加密货币和更稳定的美元。拟议的A2C模型在战略上利用了当前的加密货币的当前和预测的价格数据，并以当前的资产分配来做出新的资产分配决策。我们的实验证明了A2C模型在不同市场条件下管理资产分配的功效。我们特别关注模型如何应对其奖励功能中损失惩罚因素的变化，这使得能够在积极进取和保守的投资策略之间发生变化。该模型有效地平衡了风险和回报，显示出在不断上升的市场中实现稳定资产增长的潜力，同时减轻市场低迷期间的损失。索引条款 - 汇率，交易，资产管理，A2C强化学习
原创研究论文利用福井函数和分子动力学研究吖啶衍生物对铝的缓蚀活性
本研究利用量子化学分析方法评估了吖啶及其衍生物吖啶-ACD、吖啶-2-羧酸-ACA、吖啶-2-甲醛-A2C 和 2-乙基-吖啶-2EA 在 Al (110) 表面的缓蚀效果。利用计算化学技术计算了这些缓蚀剂的结合能，发现 ACD 的结合能为 -39.918 kcal/mol，ACA 的结合能为 -53.042 kcal/mol，A2C 的结合能为 -47.001 kcal/mol，2EA 的结合能为 -46.319 kcal/mol。除了结合能之外，还分析了各种 Fukui 函数和能量参数，包括 EHOMO（最高占据分子轨道能量）、ELUMO（最低未占据分子轨道能量）、ΔE（能隙）、ΔNAl（转移到铝表面的电荷）、ω（稳定性指数）和 ΔE_b-d（结合能差）。在所测试的抑制剂中，ACA 在所有参数中表现出最高的结合能，表明与铝表面的相互作用最强。Fukui 函数研究表明，原子 C1、C13、N6 和 N7 对 Fukui (+) 和 Fukui (-) 都表现出较高的 Fukui 值，表明这些原子在与铝表面的相互作用中起着至关重要的作用。ACA 的最佳电子和结合特性使其能够在 Al (110) 上形成坚固的保护层，显著提高耐腐蚀性。总之，ACA 是所研究的吖啶衍生物中最有效的腐蚀抑制剂，为 Al（110）表面提供了卓越的保护。
![arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日](/simg/a\a551148d656287711e3a0ee65e823db750eae870.webp)
arXiv:2006.15644v1 [physics.comp-ph] 2020 年 6 月 28 日
通过层沉积技术进行原子级材料合成为控制材料结构和产生具有独特功能特性的系统提供了独特的机会，而这些特性无法通过传统的批量合成路线稳定下来。然而，沉积过程本身呈现出一个巨大的多维空间，传统上是通过直觉和反复试验来优化的，从而减慢了进度。在这里，我们介绍了深度强化学习在模拟材料合成问题中的应用，利用 Stein 变分策略梯度 (SVPG) 方法训练多个代理来优化随机策略以产生所需的功能特性。我们的贡献是 (1) 一个完全开源的分层材料合成问题模拟环境，利用动力学蒙特卡罗引擎并在 OpenAI Gym 框架中实现，(2) 扩展 Stein 变分策略梯度方法以处理图像和表格输入，以及 (3) 使用 Horovod 开发 SVPG 的并行（同步）实现，将多个代理分布在 GPU 和 CPU 上的单个模拟环境中。我们展示了这种方法在优化材料表面特性、表面粗糙度方面的实用性，并探索了与传统的演员-评论家 (A2C) 基线相比，代理使用的策略。此外，我们发现 SVPG 比传统的 A2C 更稳定训练过程。如果解决实施挑战，这种经过训练的代理可用于各种原子级沉积技术，包括脉冲激光沉积和分子束外延。
通过深钢筋学习和两相浸入冷却
到目前为止，统治计算范式一直是云计算，其设施集中在大型和偏远地区。具有关键潜伏期和带宽约束的新型数据密集型服务，例如自主驾驶和远程健康，将在一个令人饱和的网络下进行。相反，边缘计算使计算设施更接近最终用户，即在边缘数据中心（EDCS）中的OAD工作负载。然而，Edge compling compling combut compland compling compland complos 诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。 本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。 为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。 这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。 我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2
使用强化学习无人机...
在准备无人驾驶汽车（UAV）进行监视或恐怖主义的情况下，本研究提出了一种使用欺骗信号来指导无人机到达目标点的技术，该信号会干扰全球导航卫星系统（GNSS）。但是，用于欺骗的基于Waypoint估计的方法需要重复计算，从而使实时处理具有挑战性并降低其对目标点变化的响应能力。本文提出了一种使用强化学习的技术，该技术通过动态学习和适应飞行状态的变化而无需估算飞行状态，从而实时指导无人机欺骗路径。为了有效地学习实时飞行状态变更数据，利用了优势行为者（A2C）强化学习模型。在模拟中，开发了通过增强学习实时控制飞行的欺骗路径的模拟。应用了所提出的增强学习模型，并通过模拟实验验证了增强学习模型，在该实验中，更改了引导欺骗的目标点。
人工智能
目录1环境3 2目标受众3培训目标3 4语言4 6实施位置4 7能力概况4 8课程概述5 10课程描述5 11介绍AI 6 11.1 AI基本技术简介6 11.2基本神经网络6 11.3卷积神经网络网络（CNN）6 11.4循环网络6 11.5 NLP的变压器体系结构6 11.6实用介绍检索增强发电（RAG）6 11.7特殊变压器在复杂条件下预测6 11.8最终项目深度学习7 11.9深度强化学习7.10值7.10 Value 7.10 Based methods-Introduction to Classic Deep Q-Learning 7 11.11 Value Based Methods-Deep Q-Learning extensions I 7 11.12 Value Based methods-Deep Q-Learning extensions II 7 11.13 Introduction to Policy-Based methods 7 11.14 Policy Gradient-Reinforce 7.15 Policy Gradient-优势演员评论家（A2C）用于离散和恒定动作8 11.16根据今天的最佳政策梯度方法，根据今天的政策优化（PPO）8 11.17黑匣子优化8 11.18最终项目加固学习8 11.19 Workshop-ai贸易与深度强化学习9 13 13 13 13 13 13 13 13 13能力证明9 14组织10
濒危特有婆罗洲水果菠萝蜜 (Artocarpus tamaran Becc) 叶绿体基因组完整特征分析
塔玛拉菠萝蜜（Artocarpus tamaran Becc.）是桑科菠萝蜜属的一种，该属包含 74 种植物（POWO, 2024 ）。该树种树高可达 45 米，树干直径可达 1 米，板根可高达 3 米（Kochummen, 2000 ）。该物种是婆罗洲的特有物种，分布在沙捞越、沙巴、加里曼丹和文莱达鲁萨兰国，具体分布在低地至丘陵混合龙脑香科森林、河边、砂岩、粘土和冲积基质上（POWO, 2024；Jarrett, 1959 ）。它也曾在海拔 20 米至 1800 米的原始或古老的次生林和砍伐林中发现（Jarrett, 1959 ）。根据国际自然保护联盟 (IUCN) 的红色名录分类，Artocarpus tamaran 被列为易危 A2c（根据国际自然保护联盟的红色名录分类）（ IUCN, 2024 ）。该物种因栖息地丧失而濒临灭绝，栖息地已被改造成人工林、砍伐、烧毁和气候影响，例如在沙巴、砂拉越和加里曼丹（ IUCN, 2024 ； POWO, 2024 ）。该物种的树皮可用于生产纤维材料，用于生产布料和帽子（ Kulip, 2003 ； Fern2014 ）、新鲜水果和煮熟或烘烤后的可食用种子（ Lim, 2012 ）。该树干在当地术语中被称为“ terap ”，在建筑方面具有潜在的应用价值（ Kochummen，2000 年）。该树种的木材价格为 22.90 美元/立方米
evorl：一个GPU加速框架，用于进化增强学习
进化增强学习（EVORL）已成为一种有前途的方法，可以通过将进化计算（EC）与RL整合（EC）范式来克服传统强化学习（RL）的局限性。但是，基于人群的EC的性质大大提高了计算成本，从而限制了大规模设置中算法设计选择和可扩展性的探索。为了应对这一挑战，我们介绍了Evorl 1，这是针对GPU加速的第一个端到端EVORL框架。该框架对加速器（包括环境模拟和EC过程）执行了整个培训管道，通过矢量化和编译技术利用层次并行性，以实现较高的速度和可扩展性。此设计可以在一台计算机上进行有效培训。In addition to its performance-oriented design, EvoRL offers a comprehensive platform for EvoRL research, encompassing implementations of traditional RL algorithms (e.g., A2C, PPO, DDPG, TD3, SAC), Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES, OpenES, ARS), and hybrid EvoRL paradigms such as Evolutionary-guided RL （例如，ERL，CEM-RL）和基于群体的自动（例如PBT）。该框架的模块化体系结构和用户友好的接口使研究人员可以无缝整合新组件，自定义算法并进行公平的基准测试和消融研究。该项目是开源的，可在以下网址找到：https：//github.com/emi-group/evorl。