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MetaRLEC：用于发现大脑有效连接的元强化学习
近年来，通过计算分析功能性磁共振成像（fMRI）数据来发现大脑有效连接（EC）网络在神经科学和神经成像领域引起了广泛关注。然而，由于数据采集和处理过程中受到多种因素的影响，fMRI数据通常表现出高噪声和有限的样本特征，从而导致当前方法的性能不佳。在本文中，我们提出了一种基于元强化学习的新型大脑有效连接发现方法，称为MetaR-LEC。该方法主要包含三个模块：参与者、评论家和元评论家。MetaRLEC首先采用编码器-解码器框架：编码器利用转换器将嘈杂的fMRI数据转换为状态嵌入，解码器采用双向LSTM从状态中发现大脑区域依赖关系并生成动作（EC网络）。然后，批评网络评估这些动作，激励参与者在高噪音环境中学习更高回报的动作。最后，元批评框架促进历史状态动作对的在线学习，整合动作值神经网络和补充训练损失，以增强模型对小样本 fMRI 数据的适应性。我们对模拟数据和现实世界数据进行了全面的实验，以证明我们提出的方法的有效性。
合作多代理增强学习的首次介绍
3分散的培训和执行（DTE）19 3.1 DTE概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.2分散，基于价值的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.1独立Q学习（IQL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.2.2提高IQL的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.2.3深度扩展，问题和固定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1分散的增强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.2独立演员评论家（IAC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.3其他分散政策梯度方法。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 3.4其他主题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 div>
使用深厚的强化学习对工业过程的实时优化
强化学习（RL）在各种应用中显示出巨大的潜力；但是，它在复杂的工业过程中的应用尚待广泛探索。这项工作旨在通过概念研究证明RL在过程工程和控制中的潜力，以证明RL在催化反应器系统中的实时优化（RTO）的应用。目的是在确保过程限制的同时最大化高价值烃的产生。使用了合适的参与者-Critic RL体系结构，并将结果与基于数学优化的基于求解器的基准Mark进行了比较。该研究还评估了Microsoft Project Bonsai的功能，该计划是设计自动系统的AI平台。这项工作的主要贡献包括证明RL在化学过程中的RL应用程序中的应用，分解了RL的适应性和快速推理时间，以及在政策网络培训期间提供处理约束的方法。结果表明，RL可以找到与基于优化的基准相当的可行解决方案。
疫苗讲述了罗伯特·肯尼迪和特朗普忘记的一个成功故事——以下是一些关键提醒
此外，儿童疫苗接种的主要批评者小罗伯特·F·肯尼迪 (Robert F. Kennedy Jr.) 的总统候选人资格为他提供了一个突出的平台来扩大他的观点。其中包括在拥有超过 1400 万订阅者的播客“Joe Rogan Experience”上进行的一次广泛采访。值得注意的是，前总统唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 表示，他反对强制学校接种 COVID-19 疫苗，在特朗普显然不知道被录音的一次电话中，他似乎赞同肯尼迪对疫苗的看法。
1968 - 1969 年休斯顿珠宝目录
精致的不锈钢卷轴可供高水平的比赛钓鱼者使用。符合国际钓鱼协会认可的 6/0 级要求。独特的拖曳系统采用全浮动盘设计，并带有杠杆动作拖曳控制。精密加工的平衡框架，带有屏蔽不锈钢滚珠轴承。精美的阳极氧化金色线轴和侧板 1；厚镀装饰和硬件。重量，5 磅。50 S13995 .. . . . .. .. ..• • .... •• .. . . . . . . . . . . . . . 225.00 美元
文章使用 WASPAS 方法为里约热内卢州宪兵执行的空中活动选择合适的直升机
摘要：本文使用多标准决策支持方法 (WASPAS) 对备选方案进行分析和排序，提出了一种帮助选择最适合里约热内卢州警务空中活动的直升机型号的方法。建立了定义飞机基本要求的强大技术基础，并指出了可以确保有效和安全执行任务的解决方案。根据预定义的标准对直升机型号进行了评估，并使用一份问卷确定了这些标准的权重，该问卷针对联邦几个州的公共航空单位 (UAP) 的飞行员和空中操作员进行了调查。在对里约热内卢州警察部门使用的 15 种直升机型号进行评估后，使用 WASPAS 方法建模的 Sikorsky UH-60（黑鹰）型号排名第一，Leonardo AW 139 型号排名第二，Bell 412 型号排名第三。根据现有数据，我们建议进行一项结合 Entropy 和 CRITIC 方法的比较研究，以衡量与其他多标准技术（如 COMET、MACAB、SPOTIS、VIKOR、SAPEVO 和 PROMETHEE）应用相关的标准权重。
Meixin Zhu的学术目的CV
[16][17] Z. Cui，M。Tsai，M。Zhu，H。Yang，C。Liu和Y. Wang，“交通绩效评分2.0：衡量城市流动性和在线预测近期的交通等近期交通，如天气预报，”第101届年度年度交通研究委员会，华盛顿特区，美国华盛顿特区，1月2022日，2022年。
通过语言模型集成和关键场景生成增强自动驾驶培训
摘要 - 本文引入了关键，这是一个新型的自动驾驶汽车（AV）训练和测试的闭环框架。关键因其产生各种场景的能力而引人注目，重点是针对强化学习（RL）代理中确定的特定学习和性能差距的关键驾驶情况。该框架通过整合现实世界流量动态，驾驶行为分析，替代安全措施和可选的大语言模型（LLM）组件来实现这一目标。证明，数据生成管道和培训过程之间的封闭反馈回路的建立可以提高培训期间的学习率，提高整体系统性能以及增强安全弹性。使用近端策略优化（PPO）和HighwayEnV模拟环境进行的评估表明，随着关键案例生成和LLM分析的整合，表明了显着的性能改善，这表明Critic会提高AV系统的鲁棒性和简化关键场景的稳健性。这最终有助于加快AVENTENT的发展，扩大RL培训的一般范围，并改善对AV安全的验证工作。我们在https://github.com/ zachtian/critical
文章使用 WASPAS 方法选择适合里约热内卢州宪兵执行空中活动的直升机
摘要：本文使用多标准决策支持方法 (WASPAS) 对备选方案进行分析和排序，提出了一种帮助选择最适合里约热内卢州警用空中行动的直升机型号的方法。建立了定义飞机基本要求的强大技术基础，并指出了能够确保有效和安全执行任务的解决方案。根据预定义的标准对直升机型号进行评估，并使用一份问卷确定这些标准的权重，该问卷针对联邦几个州的公共航空部队 (UAP) 的飞行员和空中操作员进行调查。在对里约热内卢州警用部门使用的 15 种直升机型号进行评估后，使用 WASPAS 方法建模后，西科斯基 UH-60（黑鹰）型号排名第一，莱昂纳多 AW 139 型号排名第二，贝尔 412 型号排名第三。根据现有数据，我们建议开展一项融合熵和 CRITIC 方法的比较研究，以衡量与应用其他多标准技术相关的标准的权重，例如 COMET、MACAB、SPOTIS、VIKOR、SAPEVO 和 PROMETHEE。