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在 Jean-Loup Passek 奖的角逐中，MDOC 选出了 32 部纪录片，这些纪录片反映了作者对与身份、记忆和边界有关的社会、个人和文化问题的看法。官方评审团由巴斯克大学纪录片教授 Aida Vallejo、波兰西里西亚大学电影与戏剧艺术学院院长兼基耶斯洛夫斯基电影学院教授 Anna Huth、葡萄牙天主教大学电影评论家兼 Escola das Artes (EA) 电影教师 Carlos Natálio、墨西哥导演兼加州艺术学院 (Cal Arts) 教授 Juan Pablo Gonzalez 和欧洲纪录片协会 (DAE) 联合主任 Marion Schmidt 组成。这些电影也是国际电影俱乐部联合会 FICC 颁发的 D. 吉诃德奖的候选影片，该奖提名的评审团由 FICC/IFFS 成员 Manuela Lucchesu（意大利）、Plano Extraordinário – Tomar 电影俱乐部主席 Margarida Mateus（葡萄牙）和卡里姆纳加尔电影协会 (KAFISO) 记者兼主席 Ponnam Ravichandra（印度）组成。
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计算机科学系仅在2017年就以光荣而百年历史的Burdwan Raj学院开始了旅程。我很高兴得知，在这个短期内，该部门将带出双语电子杂志，名为Byte-atastic。因此，仅出现的短期范围并不总是征兆其意义上的症状，我向该系的老师和学生致以最良好的祝愿，以进行开创性的工作。对人类社会文化环境的持续研究表明，人类对生活中平凡的幸福有倡导。他们也可以同样感受到超人的暗示。然后，他们采取了自我实现的诉讼，在各种文学流派中找到表达 - 诗歌，短篇小说，音乐等。这个e-Magazine是泰罗斯，年轻的大学生的正确平台。通过这些文学形式，他们的美学情绪将散发出在国外的悠扬歌曲。在这里，年轻的作曲家几乎试图无视国际承认的批评家布拉德利（A.C. Bradley）的警告 - “富有想象力的愿景，虽然令人愉悦，但很困难”。
沟通策略 | Kaiser Permanente
内容到过程的转变：将讨论的焦点从主题转移到你和对方之间正在发生的事情的陈述上。例如：“似乎我们都在重复自己，因为我们无法达成一致。” 自信的拖延：推迟对具有挑战性的陈述的回应，直到你冷静下来，获得更多信息，或者确切知道你想如何回应。例如：“你已经告诉了我很多，我需要一些时间坐下来看看我的想法。给我（一定时间）回复你。这很重要，我想在说任何话之前仔细考虑一下。” 自信的同意：承认你同意的批评的一部分，忽略其余部分。同意所说的部分内容。例如：批评者：“你总是为小事生气。：你：“是的，有时候我发现自己很烦躁。” 积极询问：邀请批评，以找出困扰对方的问题。例如：“（说出情况）什么地方让你烦恼？”
种族文化在形成意识形态的作用...
用著名的艺术评论家和哲学家M.S.的话说kagan，“从对整体的直觉感知到理论上的理解，即它是一个非常复杂且多功能的系统” [1; -p.9]有必要过渡，没有这种方法，就不可能停止关于物质文化和精神文化，文明和文化，文明，类型，形式，表现和建筑的矛盾，有时是完全不正确，不切实际，不科学的观点。“什么是文化？”认识论问题需要从“假文化”中对“真实文化”的公理分化。这样的区别反过来回答了一个问题：“应该是什么样的文化，它将如何？”。这些问题不是认识论研究，幻想游戏和纯粹的形而上学观察的产物。人类发展，“文明冲突”，在不同地区引起的民族，宗教，意识形态和社会冲突，因此有必要积极解决文化问题。也是一个公理，只有文化才能使人类免于破坏，破坏性战争和冲突[1; -s.13]。正是由于这个原因，寻找有效地利用道德，举止，习俗，传统，劳动，口头和书面作品的积极经验的方法，简而言之，民族文化（民族文化）是社会发展的必要性，是客观的必要性。材料和方法
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
本科招股说明书2025
今天，超过800名学生填充了学术课程，提供国际知名的建筑，美术，交流，沟通设计，室内设计，纺织品设计和时装设计的学士学位。ivs致力于基于人文工作室的视觉艺术教育模型，该模型坚持认为，制造商立即成为思想家，学习者，读者，作家，批评家和公民。在社会，技术和审美价值的快速变化时代，IVS培养了学生作为分析师，评论家和经验塑造的创造力。相信，对公正和宽容社会的文化生产必须利用思想，技术，研究，创新和保存，问题的分析以及对多样化知识的综合，也支持我们的课程。每个部门都有一个独特的角色，并与其他部门密切合作，以便对传统和当代视觉艺术的本质有所了解。通过与多样化的专业艺术家，建筑师，学者，考古学家，艺术史学家和设计师的互动，学生将面临思想，概念发展，直觉以及研究价值在创作过程发展中的重要性。
无人驾驶的自治障碍算法...
摘要 - 为了克服自动飞行中无人驾驶汽车（无人机）避免障碍物的挑战，本文提出了双重体验注意力卷积软卷积 - 批评者（DAC-SAC）算法。该算法与卷积网络集成了双重体验缓冲池，自我注意力的机制和软性批判性算法。由于缺乏成功的培训数据，双重体验缓冲池用于解决无效的无人机培训问题。为了克服处理图像数据中原始软演员 - 批评（SAC）算法的缺点，应用了卷积神经网络（CNN）来重建参与者和评论家网络，从而可以更好地提取图像特征提取和分类。此外，通过向网络添加卷积自我发项层来采用一种自我注意的机制。此修改可以根据不同输入图像特征对注意力重量进行动态调整，从而有效解决与焦点相关的挑战。进行了两个模拟实验，并且在处理未知环境时，DAC-SAC算法在已知环境中达到99.5％的成功率，成功率为84.8％。这些结果证实，即使将深度图像作为输入，提出的算法也可以避免无人机的自主障碍。
amago-2：打破元中的多任务屏障...
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习（RL）策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是，Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下，很难扩展更一般的行为，而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战，我们重新审视了一个想法，即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器（内在）元RL的最新进步的基础上，并评估了一个简单但可扩展的解决方案，在该解决方案中，代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语，这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45，多游戏Procgen，Multi-Task Popgym，Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现，这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
航空广告的量子多代理增强学习...
摘要 - Quantum机器学习（QML）作为量子计算与机器学习（ML）的组合是探索的诺言方向，尤其是由于实现量子计算机的进步和所希望的量子优势。QML中几乎没有接近的领域是量子多代理增强学习（QMARL），尽管证明对解决工业管理，例如工厂管理，蜂窝访问和移动性合作有可能具有吸引力。本文提出了一种空中通信的用例，并引入了杂种量子古典（HQC）ML算法来解决它。此用例旨在提高飞行临时网络的连接性，并通过HQC多代理近端策略优化算法来解决，其中集中评论家的核心被数据重新上传变异量子电路所取代。结果表明，相对于可比的经典算法，早期达到收敛性以及这种解决方案的可伸缩性的性能略有提高：ANSATZ的大小增加，从而增加了可训练的参数的数量，从而导致了更好的现象。这些有希望的结果表明，Qmarl对与工业相关的复杂用例的潜力。索引术语 - Quantum Computing，多代理增强学习，交流，网络