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繁荣和胸围煤炭-2024
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第六届国际工程虚拟会议...
AG Lekatou,1, A. Gogolos,1, AK Sfikas,2, Amin S. Azar,3, S. Diplas,3 1 约阿尼纳大学 2 布鲁内尔大学 3 Sintef 在本研究中，通过机器人电弧增材制造将 Al-5Mg 合金以块状形式沉积在 AA6061-T6 基材上。对该结构进行两种不同的热处理，以减少制造材料中存在的第二相颗粒的数量和尺寸。通过 3.5 wt.% NaCl 中的循环极化对制备和热处理的块进行电化学测试（横截面，两个不同的平面）。目标是：a) 识别不同沉积区域之间任何不同的电化学行为；b) 确定哪种热处理对减轻不同沉积区域之间的腐蚀反应更有效。
可证明有效的离线多智能体强化...
逐点集中是计算每个状态-动作对的置信区间的标准技术 [Azar 等人，2017 年；Liu 等人，2021 年；Xie 等人，2021b 年；Cui 和 Du，2022 年]。然而，由于 NE 可以是混合策略，因此对 MARL 的直接扩展会受到多智能体诅咒的影响。与逐点集中技术不同，策略集中直接估计每个策略，这允许更严格的置信区间，从而避免对联合动作空间的依赖。我们在第 1.2 节中给出了技术概述。此外，我们表明策略置信界限始终是一个凸函数，因此经验最佳响应策略始终可以是确定性策略，这对计算效率至关重要。
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AG Lekatou,1, A. Gogolos,1, AK Sfikas,2, Amin S. Azar,3, S. Diplas,3 1 约阿尼纳大学 2 布鲁内尔大学 3 Sintef 在本研究中，通过机器人电弧增材制造将 Al-5Mg 合金以块状形式沉积在 AA6061-T6 基材上。对该结构进行两种不同的热处理，以减少制造材料中存在的第二相颗粒的数量和尺寸。通过 3.5 wt.% NaCl 中的循环极化对制备和热处理的块进行电化学测试（横截面，两个不同的平面）。目标是：a) 识别不同沉积区域之间任何不同的电化学行为；b) 确定哪种热处理对减轻不同沉积区域之间的腐蚀反应更有效。
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A.G. Lekatou,1, A. Gogolos,1, A.K. Sfikas,2, Amin S. Azar,3, S. Diplas,3 1 约阿尼纳大学 2 布鲁内尔大学 3 Sintef 在目前的研究中，Al-5Mg 合金以块的形式通过机器人电弧增材制造沉积在 AA6061-T6 基材上。该结构经过两种不同的热处理，目的是减少制造材料中存在的第二相粒子的数量和尺寸。通过在 3.5 wt.% NaCl 中的循环极化对制备和热处理的块进行电化学测试（横截面，两个不同的平面）。目标是：a) 确定各个沉积区域之间的任何不同电化学行为；b) 确定哪种热处理更有效地减轻各个沉积区域之间的腐蚀反应。
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AG Lekatou,1, A. Gogolos,1, AK Sfikas,2, Amin S. Azar,3, S. Diplas,3 1 约阿尼纳大学 2 布鲁内尔大学 3 Sintef 在本研究中，通过机器人电弧增材制造将 Al-5Mg 合金以块状形式沉积在 AA6061-T6 基材上。对该结构进行两种不同的热处理，以减少制造材料中存在的第二相颗粒的数量和尺寸。通过 3.5 wt.% NaCl 中的循环极化对制备和热处理的块进行电化学测试（横截面，两个不同的平面）。目标是：a) 识别不同沉积区域之间任何不同的电化学行为；b) 确定哪种热处理对减轻不同沉积区域之间的腐蚀反应更有效。
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AG Lekatou,1, A. Gogolos,1, AK Sfikas,2, Amin S. Azar,3, S. Diplas,3 1 约阿尼纳大学 2 布鲁内尔大学 3 Sintef 在本研究中，通过机器人电弧增材制造将 Al-5Mg 合金以块状形式沉积在 AA6061-T6 基材上。对该结构进行两种不同的热处理，以减少制造材料中存在的第二相颗粒的数量和尺寸。通过 3.5 wt.% NaCl 中的循环极化对制备和热处理的块进行电化学测试（横截面，两个不同的平面）。目标是：a) 识别不同沉积区域之间任何不同的电化学行为；b) 确定哪种热处理对减轻不同沉积区域之间的腐蚀反应更有效。
从白宫向总统报告机遇和......
白宫机遇与振兴委员会主席： 本杰明·卡森（Benjamin S. Carson） 住房和城市发展部部长 白宫机遇与振兴委员会副主席： 约瑟夫·格罗根（Joseph J. Grogan） 国内政策委员会主任 白宫机遇与振兴委员会执行主任： 斯科特·特纳（Scott Turner） 白宫机遇与振兴委员会执行主任 成员： 史蒂文·姆努钦（Steven T. Mnuchin） 威廉·巴尔（William Barr） 司法部长 财政部 司法部 戴维·伯恩哈特（David Bernhardt） 桑尼·珀杜（Sonny Perdue） 部长 内政部 农业部 威尔伯·罗斯（Wilbur L. Ross, Jr.） 尤金·斯卡利亚（Eugene Scalia） 部长 商务部 劳工部 亚历克斯·阿扎尔（Alex Azar） 赵小兰（Elaine L. Chao） 部长 卫生与公众服务部 交通部 丹·布鲁伊莱特（Dan Brouillette） 贝琪·德沃斯（Betsy DeVos） 部长 能源部 部长 教育部
为计划发起人和消费者节省开支
在 Medicare D 部分中，计划广泛使用 PBM，但受到 CMS 的各种监管限制。例如，几乎所有计划都使用首选药房网络，但 CMS 要求计划接受基本整体网络中“任何愿意合作的药房”。8 此外，D 部分 PBM 可以利用大多数药物类别的封闭式处方集，但 HHS 和 CMS 已承认有六个受保护类别的 PBM 有效性有限。具体而言，HHS 部长 Alex Azar 和 CMS 管理员 Seema Verma 表示，“D 部分计划缺乏管理受保护类别药物的能力，这使得制药行业能够对 D 部分受保护类别的药物索要高价，而患者却得不到优惠……这些药物的典型私人市场折扣在 20% 到 30% 之间，但 D 部分所有受保护类别的平均折扣仅为 6%。”9
在瞬时硬约束下进行安全加固学习的近乎最佳算法
决策问题通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP），在线学习者依次与未知环境进行互动以获得大量的预期累积奖励。在文献中提出了许多没有任何约束（因此允许自由探索任何州行动对）的RL算法（因此可以自由探索任何州行动对）（Azar et al。，2017年； Jin等。，2018年； Agarwal等。，2019年； Jin等。，2020年； Jia等。，2020年；周等人。，2021b;他等人。，2022）。以外，现有的“安全” RL算法通常是在需要预期累积的约束下设计的，2019年； Brantley等。，2020年；丁等。，2021; Pa-Ternain等。，2022）（请参阅第1.2节中的更多相关工作）。因此，必须避免在每个时间/步骤中避免不安全状态和动作的实际情况。