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客户政策索引 - Fairbank Equipment
12 伏泵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . L227-L241 三通阀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . L156-L157 Accuflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A307 Accuflow 零件图 . . . . . . . . . . . . . . . . S351 Ace 泵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . L200-L203 Ace 水箱 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E108-E135 ACME 适配器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . A320-A321 Agri-Cover . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E61-E65 Agri-Inject . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . L226 AgSynergy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . E83 气动球阀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . L161 蝶阀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . L161 截止阀 . . . . . . . . . . . . . . . . . ...L294 空气压缩机...........................................................................................................................................................................................E103 Amity 土壤探头.......................................................................................................................................................................................E82 氨水泵.......................................................................................................................................................................................A327-A329 氨水拖车.......................................................................................................................................................................................................E48-E51 氨水阀门....................................................................................................................................................... . . . .A313-A318 角阀 . . . . . . . . . . . . . . . .A315 围裙 . . . . . . . . . . . . . . . . . .L246 止回阀 . . . . . . . . . . . . . . . . . L154-L160 Band-It 夹具和工具 . . . . . . . . . . . .
苍白球神经调节探索/利用权衡......
摘要 我们做出的每一个决定都涉及一个冲突，是利用我们目前对某个行动价值的了解，还是探索可能导致更好或更坏结果的替代行动方案。组成基底神经节的皮层下核被认为是一种神经回路，可能有助于解决这种探索-利用“困境”。为了验证这一假设，我们研究了神经调节基底神经节输出核——苍白球内核对接受深部脑刺激 (DBS) 治疗孤立性肌张力障碍的患者的影响。在双臂老虎机概率逆向学习任务中，神经调节增加了选择较低价值选项的探索性选择数量。在强化学习漂移扩散模型中，证据积累率 (漂移率) 的降低可以解释探索增强的情况。我们使用来自健康对照的规范功能连接组，估计了刺激 DBS 电极与大脑其他部分之间的功能连接概况。患者之间神经调节引起的探索程度的差异与从刺激电极位置到分布式大脑功能网络的功能连接有关。我们得出结论，基底神经节的输出核，即苍白球内核，在面临探索或利用的困境时，可以自适应地修改决策选择。
在自适应人机协作中
人类可以在协作任务（例如打篮球）中快速适应新伙伴，因为他们知道任务的哪些基本技能（例如如何运球、如何投篮）可以传给新伙伴。人类还可以通过延续他们已经开发的惯例（例如举起手势传球）来快速适应与相同伙伴的类似任务，而无需从头开始学习协调。为了与人类无缝协作，AI代理也应该快速适应新伙伴和新任务。然而，目前的方法并没有试图区分任务固有的复杂性和合作伙伴使用的惯例，更普遍的是，很少有人关注利用惯例来适应新环境。在这项工作中，我们提出了一个学习框架，以原则性的方式将规则依赖表示与惯例依赖表示区分开来。我们表明，在某些假设下，我们的规则依赖表示是跨合作伙伴的最佳响应策略分布的充分统计数据。通过这种表示分离，我们的代理能够快速适应新伙伴，并以零次方式与旧伙伴协调新任务。我们通过三个复杂程度各异的协作任务实验验证了我们的方法：情境多臂老虎机、积木放置任务和纸牌游戏 Hanabi。
Edge使用启发式和强化学习技术计算卸载策略。
与分布式计算范式一起出现了5G，称为边缘计算范围，通过减少网络潜伏期和能源消耗并提供可扩展性的机会，促使行业发生了巨大变化。边缘计算通过将数据中心放置在网络边缘来扩展用户资源受限设备的功能。计算卸载通过允许用户任务的迁移到边缘服务器来启用边缘计算。确定移动设备可以卸载任务以及在哪个服务器上卸载是否有益，而环境变量（例如可用性，加载，网络质量等）是有益的。，正在动态变化，是一个具有挑战性的问题，需要仔细考虑才能实现更好的绩效。该项目着重于提出轻巧和效率的算法，以从移动设备的角度进行卸载决策，以使用户受益。随后，启发式技术被研究为找到快速但优化解决方案的一种方式。这些技术已与多臂强盗算法结合使用，称为折扣上限置信度（DUCB），以迅速做出最佳决策。调查结果表明，这些启发式方法无法处理问题的动态性，并且DUCB提供了适应不断变化的情况而不必继续添加额外参数的能力。总体而言，DUCB算法在本地能源消耗方面的性能更好，并且可以改善大多数时间的服务时间。
旋转角动量的光子准晶体
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础，也是现代收获系统的算法基础。但是，推荐系统通常依赖于用户敏感的数据，从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私（DP），尤其是确保零集中差异隐私（ZCDP）的含义。首先，我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后，我们提出了三种私人算法，即ADAC-UCB，ADAC-GOPE和ADAC-OFUL，用于三个土匪设置，即有限的武装匪徒，线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图，即高斯机制和自适应发作，以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明，在所有这些环境中，与遗憾的遗憾相比，强加了ZCDP的价格（渐近）可以忽略不计。接下来，我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限，我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私，多军匪徒，重新分析，下限
量子强盗
许多决策问题涉及通过与环境互动并观察这些相互作用产生的奖励来学习。在机器学习领域，这一研究属于所谓的增强学习（RL）和训练与环境相互作用的人工剂的算法（Sutton和Barto，2018; Kaelbling et et and; Kaelbling等人。，1996; Bertsekas和Tsitsiklis，1996）。我们在这里对匪徒家族问题的最佳手臂识别（BAI）问题感兴趣，这与RL问题集有关，其中与环境的互动会产生立即奖励以及不必要的长期计划（请参阅Lattimore和Szepesvári，2020年的长期计划）。更确切地说，我们对BAI问题的量子版本感兴趣，为此我们设计了能够解决该问题的量子算法。Quantum机器学习是量子计算和机器学习界面上的一项研究场，目的是使用量子计算范式和技术来提高学习算法的速度和性能（Wittek，2014; Biamonte等人。 ，2017年； Ciliberto等。 ，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。 量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否，2017年； Ciliberto等。，2018年； Schuld和Petruccione，2018年）。量子计算中的一个基本概念是量子叠加，这是量子算法（1996年）之类的量子算法（最受欢迎的量子算法之一）成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题，否
同时奖励对大脑厌恶信息加工的影响
单独处理食欲和厌恶信息的神经网络已经得到很好的描述。然而，大脑如何整合与同时出现的食欲和厌恶信息相关的竞争信号尚不清楚。特别是，尚不清楚同时出现的奖励如何调节整个大脑对厌恶事件的处理。在这里，我们在 fMRI 研究中利用四臂老虎机任务来测量在同时收到和不同时收到金钱奖励的情况下厌恶电击的表现。使用感兴趣区域 (ROI) 方法，我们首先确定了厌恶电击体验激活的区域，然后使用独立数据测量这种与电击相关的激活如何受到同时出现的奖励的调节。根据先前的文献和我们自己的初步数据，分析集中在背外侧前额叶皮层、前脑岛和后脑岛、前扣带皮层以及丘脑和体感皮层。我们假设这些 ROI 中对惩罚的神经反应会因同时存在的奖励而减弱。然而，我们没有发现任何 ROI 中同时存在的奖励会减弱对惩罚的神经反应的证据，也没有在探索性分析中发现同时存在的惩罚会减弱对奖励的神经反应的证据。总之，我们的发现与以下观点一致：负责处理奖励和惩罚信号的神经网络在很大程度上是彼此独立的，并且整体价值或效用的表示是通过在信息处理的后期阶段整合单独的奖励和惩罚信号而得出的。
机器学习进步时间序列预测
但是，什么是机器学习？当然，这是一个流行语，在过去的几年中，它在广受欢迎。文献中有无数的定义，最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel），后者将ML定义为“使计算机的学习领域，使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义，其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合，可以在丰富的数据集中学习（发现）HID-DEN模式。从这个意义上讲，统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此，本文是关于统计学习的发展，而不是ML，因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体：受监督，无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的，该任务是学习将输入（解释变量）映射到输出（因变量）的函数，该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面，无监督的学习是一类ML方法，它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式，例如群集分析或数据压缩算法。最后，在强化学习中，代理商学会在环境中执行某些行动，从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点，它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家（例如Alfago）以及顺序治疗（例如强盗问题）的核心。
机器人操纵任务的基于Waypoint的强化学习
摘要 - 机器人武器应该能够学习新任务。这里的一个框架是强化学习，在该学习中，机器人具有编码任务的奖励函数，并且机器人自主学习的动作以最大程度地提高其奖励。现有的强化学习方法通常将此问题构成马尔可夫决策过程，并学习政策（或政策层次结构）以完成任务。这些政策原因是机器人臂需要采取的数百个细粒度的动作：例如，向右移动稍微移动或旋转几个度。但是我们希望机器人执行的操作任务通常可以分解为少数高级运动：例如，到达对象或转动手柄。在本文中，我们提出了一种基于通道的无模型增强学习方法。机器人现在没有学习低级策略，而是学习路点的轨迹，然后使用现有控制器在这些航路点之间进行插值。我们的关键新颖性是将基于Waypoint的设置作为一系列多臂匪徒构建：每个匪徒问题都对应于机器人运动沿线的单路点。从理论上讲，与标准框架相比，对这种重新制定的理想解决方案的遗憾界限较低。我们还引入了一个近似的后固定解决方案，该解决方案一次构建机器人的运动点。跨基准模拟和两个现实世界实验的结果表明，这种提出的方法比最先进的基线更快地学习新任务。请参阅此处：https：//youtu.be/mmed-lyfq4y
指挥官乔舒亚·杜蒙德
指挥官 Joshua D. Dumond 少校是德克萨斯州达拉斯人，2001 年 3 月加入美国陆军，担任骑兵侦察兵。CSM Dumond 担任过从团队领导到指挥官军士长的所有领导职务。CSM Dumond 的军事教育包括初级领导力发展课程、基本士官课程、机动高级领导课程、军士长学院。CSM Dumond 的平民教育包括 Excelsior 大学的应用科学副学士学位。他曾任职于德国比丁根第 1 骑兵团第 1 中队（侦察班长）、路易斯安那州波尔克堡第 509 步兵团第 1 营（侦察排中士）、北卡罗来纳州布拉格堡第 73 骑兵团第 5 中队影子小队（班长）、北卡罗来纳州布拉格堡第 73 骑兵团第 5 中队土匪小队（侦察排中士）、佐治亚州本宁堡机动高级领导课程（教官）、北卡罗来纳州布拉格堡联合特遣部队（小队中士）、佐治亚州本宁堡装甲基础军官领导课程（一级中士）、路易斯安那州波尔克堡第 509 步兵团第 1 营 D 小队（一级中士）、第 73北卡罗来纳州布拉格堡骑兵团（作战士官长）和路易斯安那州波尔克堡第 89 骑兵团第 3 中队（指挥士官长）。