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稳定的Hadamard内存
部分可观察到的环境中有效的决策需要强大的内存管理。尽管他们在监督学习方面取得了成功，但当前的深度学习记忆模型在强化学习环境中挣扎，这些学习环境是可以观察到的，这些模型是可以观察到的。他们无法有效地捕获相关的过去信息，灵活地适应不断变化的观察结果，并在长剧集中保持稳定的更新。我们从理论上分析了统一框架内现有内存模型的局限性，并引入了稳定的Hadamard内存，这是一种用于增强学习剂的新型内存模型。我们的模型通过不再需要经验并在计算上有效地加强至关重要的体验来动态调整内存。为此，我们利用Hadamard产品来校准和更新内存，专门设计用于增强记忆能力，同时减轻数值和学习挑战。我们的方法极大地超过了基于最先进的内存方法，这些方法在挑战的部分可观察的基准（例如元提升学习，长期的信用分配和流行音乐）上表现出了在处理长期和不断发展的环境中的出色表现。我们的源代码可在https://github.com/thaihungle/shm上找到。
ADAMA 2023 年 ESG 报告
在本报告中，我们可以自豪地回顾我们跨地区、跨国家、跨职能的共同努力，倾听农民和客户的需求，开发越来越多的创新产品，提高农民的生产力，同时减少对环境的影响。我们详细介绍了我们的团队如何努力寻找和整合新技术，以支持更安全、更有效地使用我们的产品，提高我们的运营效率，减少我们的碳足迹，限制我们使用的水量和产生的废物量。我们强调了 ADAMA 领导层的共同努力，通过树立榜样并持续推动这些问题，将工人安全、多样性、包容性和社区福祉作为优先事项。
ADAMA Solutions 2022 年年度报告
本节和本报告中呈现的公司估计数基于农业、作物保护和生物技术领域的独立咨询和研究公司 AgBio Investor (agbioinvestor.com)（“AgBio Investor”）发布的数据以及美国农业部 (USDA) 网站 (usda.gov)，公司未对这些数据进行独立评估。