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牙周病学中的人工智能和个性化诊断：叙事评论
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住院后2年，在Covid -19患有舒适后症状的Covid -19中存在SARS -COV -2 RNA：毒蛇研究
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（Grisaas-2024）
Astha Foundation（AF）于2013年成立和注册。基金会的主要目标是促进农业和盟友科学领域的创新实践。基金会已由S.P.博士Singh，执行委员会发表研究杂志和官方出版的“作物改善前沿”的官方出版物已得到认可。NAAS评级为4.20期刊的国家农业科学学院的第一期。农业技术科学发展学会（SSDAT）于2005年成立和注册。该协会的主要目标是促进农业和盟友科学领域的创新实践。社会已由S.P.博士Singh，执行委员会秘书发表研究杂志“进步研究 - 国际杂志”和该社会的官方出版，该杂志已被国家农业科学院认可，NAAS评级为3.78。该期刊的第一期发行于2006年。C.S.A. 美国农业技术大学，坎普尔，美国 成立于1975年。 CSAUAT的工作领域分布在美国的22个地区，其中包括8所大学，其中2个农业，一名工程，一名鱼类，一名乳制品技术，一个园艺，一个园艺，一项林业和一所家庭科学。 有2个RARS，4 ARS，12 KVK和15 AICRP。 该大学的领土管辖权和责任扩展到拉贾斯坦邦的8个地区。C.S.A.美国农业技术大学，坎普尔，美国成立于1975年。CSAUAT的工作领域分布在美国的22个地区，其中包括8所大学，其中2个农业，一名工程，一名鱼类，一名乳制品技术，一个园艺，一个园艺，一项林业和一所家庭科学。有2个RARS，4 ARS，12 KVK和15 AICRP。该大学的领土管辖权和责任扩展到拉贾斯坦邦的8个地区。Sri Karan Narendra Universiture University，Jobner-Jaipur，Rajasthan成立于2013年，目的是在大学或大学一级进行教学，在农业领域进行研究和扩展教育计划。该大学拥有16所关联学院，提供农业科学课程。大学有一个农业研究所（Rari Durgapura-Jaipur），2个ARS和4个ARS子站和8个KVK。Swami Keshwanand Rajasthan农业大学，Bikaner，Rajasthan，是1987年成立的拉贾斯坦邦的先驱大学。大学在农业，农业综合企业和家庭科学等方面发挥了至关重要的作用。大学的学术，研究，扩展和种子生产活动是通过位于比卡内尔（Bikaner）的三个组成学院的网络，2个ARS和7 KVKS以及位于Bikaner的ATIC进行的。拉贾斯坦邦乔德布尔（Jodhpur）的农业大学成立于2013年，专注于拉贾斯坦邦（Rajasthan）干旱和半干旱地区的整体发展。该大学有6所关联学院。大学有2个ARS和3个ARS子站，可以在该国的急性水稀缺但自然富裕的生物变化区中准备，计划和进行高需求的研究。此外，在大学的伞下，8 KVKS履行了将技术转移到农业社区门口的职责。卡纳塔克邦雷古尔农业科学大学已于2009年成立。这7个地区属于大学的管辖范围。喜马al尔邦大学，西姆拉，H.P。该大学是通过其三所农业学院和一所农业工程学院的合并而创建的。通过其组成学院的成长阶段实现了大学的现状。目前，该大学有五所农业学院和一所农业工程学院。卡纳塔克邦Shivamogga的农业与园艺科学，是位于卡纳塔克邦州的一所综合大学。它被认为是2013年成立的卡纳塔克邦农场大学之一。大学有六所附属学院，提供农业和园艺科学课程。成立于1970年，是对工会领土的需求和愿望的回应。这是该州唯一的多教学院住宅和隶属大学。大学的主要目标是通过研究，培训和扩展计划传播知识，提高学习和理解。它向其学生和老师灌输了对国家和国家的社会和经济需求，文化精神以及未来要求的有意识。孟买，马哈拉施特拉邦孟买渔业教育研究所，一所领先的渔业大学成立，并于1961年成立，成为渔业和盟友学科的高等教育卓越中心。 纪律机构之间的学科和协作的广度为学生提供了跨越部门边界并探索不同视野的无与伦比的机会。孟买，马哈拉施特拉邦孟买渔业教育研究所，一所领先的渔业大学成立，并于1961年成立，成为渔业和盟友学科的高等教育卓越中心。纪律机构之间的学科和协作的广度为学生提供了跨越部门边界并探索不同视野的无与伦比的机会。农业和林业大学，尼泊尔奇旺市拉姆普尔（Rampur）成立，旨在生产从事农业质量研究和发展所需的高技能人力资源。它旨在全面发展农业，牲畜，水产养殖和林业，这将提高农村人民的社会经济状况。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA