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从船到岸的可持续性
线品牌。认可包括：152个克鲁斯评论家奖； 23美国今日美国10大读者选择奖； 23 Cruiseline.com奖；以及Conde Nast Traveler的10个奖项 - 被评为邮轮，价值，服务，岸边旅行，行程，家族友善，私人岛屿，机上娱乐等方面的最佳行业。我们还在Newsweek的ʈUVWUDQNLQJ RI美国最负责任的公司中得到认可，并且是Corporate Pary Magazine杂志的100名最佳企业公民之一。福布斯媒体连续第二年将我们视为美国最好的大型雇主之一，我们连续第三年从人权运动中获得了100分。•我们欢迎我们的公司和执行领导团队，主要道德和＆rpsoldqfh2ʊfhud qhzo \ iruphg srvlwlrq致力于进一步发展整个公司的道德和合规计划。董事会还成立了一个新的合规委员会来监督道德与合规计划。承诺
埃及
Mostafa al-Nagar©照片礼貌/Belady - 人类岛屿，美国埃及-07 - 莫斯塔法·纳加尔（Mostafa al-Nagar）指控侵犯人权行为强制消失威胁，威胁行为，恐吓行为侵犯观点自由和表达自由，侵犯了失败的侵害性免疫侵害性侵害性据称，该案莫斯塔法·纳加尔先生的摘要在2018年9月27日在阿斯万的南部省失踪。他的家人和律师无法与他联系或获得有关其下落的信息。他们担心他可能已被任意逮捕并持有Incommunicado。申诉人声称，阿尔纳加尔先生是2011年革命的象征，也是埃及政府在议会期间的声音批评者，该任期持续了2012年1月23日至6月14日，当时埃及议会根据Sipreme Contitity contitutional contitityal Courtital裁决而解散。2017年12月，他在2012年的议会中发表的演讲中因“侮辱司法机构”而被判处三年徒刑。在2017年12月30日的裁决中，开罗刑事法院发现，al-Nagar先生在2012年和2013年犯了两次罪行，其中首次犯有侮辱和诽谤
内源性生长理论。经济... div>
Sraffa的作品[1926]，Young [1928]，Robinson [1933]和Charnberin [1933]在经济分析中重新引入了增长的产量。 div>尤其是，斯拉法批评了竞争平衡的边际成本增加的地位，据他说，这种情况并不是许多公司或行业的案例，并且在``马歇尔人的垄断''中无法进行分析[Archibald 1987]。 div>就其本身而言，Young旨在根据史密斯的计划建立经济增长理论，这是由于马歇尔框架提供完美竞争和纯粹垄断的可能性。 div>
自主停车的TD3中损失函数的比较分析
自主停车是一种革命性的技术，它随着深度强化学习的兴起，尤其是双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法（TD3），它改变了汽车行业。尽管如此，由于Q值估计的偏见，在确定在特定状态下采取的行动的良好时，TD3的鲁棒性仍然是一个重大挑战。为了研究这一差距，本文分析了TD3中的不同损失函数，以更好地近似真正的Q值，这对于最佳决策是必不可少的。评估了三个损失功能；平均平方错误（MSE），平均绝对误差（MAE）和HUBER损失，通过模拟实验进行自动停车。结果表明，HUBER损失的TD3具有最高的收敛速度，而最快的演员和批评损失收敛。发现Huber损失函数比孤立使用的MSE或MAE这样的损耗函数更强大，更有效，这使其成为TD3算法中现有损失函数的合适替代。将来，当估计的Q值代表以特定状态采取行动的预期奖励的估计Q值时，将使用Huber损失的TD3用作解决TD3中高估问题的基本模型。
基于多目标增强学习算法，用于云计算中的动态工作流程计划
必须将工作流的基础设施视为一个关键的研究领域，即使是轻微的优化也可以显着影响基础架构效率和提供给用户的服务。由于云基础架构的动态工作负载和不同的资源，使用启发式方法的传统工作流程调度方法可能不会有效。此外，任何给定时间的资源具有不同的状态，在工作流程计划期间必须考虑这些状态。人工智能的出现使得在工作流程管理过程中可以解决云计算的动态和多样化资源。特别是，强化学习可以通过演员和评论家的方法在运行时理解环境，以做出明智的决定。我们的论文介绍了一种称为多目标增强学习的算法（基于多目标增强的工作流程计划）（MORL-WS）。我们使用各种工作流程的实证研究表明，所提出的基于基于学习的多物体增强方法的方法优于许多现有的调度方法，尤其是关于MakePAN和能源效率。与安排1000个任务相比，蒙太奇工作流程的提议方法表现出较高的性能，达到709.26的最小化型，最少的能源消耗为72.11瓦。这表明所提出的方法适用于实时工作流程计划应用程序。
文章 一种人工智能赋能的家庭基础设施，可最大限度地减少用药错误
摘要：本文介绍了一种基于人工智能 (AI) 的基础设施，用于减少在家遵循治疗计划时的用药错误。该系统特别有助于帮助有认知障碍的患者。基于 AI 的系统首先使用 Actor-Critic 方法学习患者的技能。在评估患者的残疾情况后，系统采用适当的方法进行监测过程。监测用药过程的可用方法是基于深度学习 (DL) 的分类器、光学字符识别和条形码技术。DL 模型是一种卷积神经网络 (CNN) 分类器，即使在不同方向显示时也能够检测到药物。第二种技术是基于 Tesseract 库的 OCR，可从盒子中读取药物名称。第三种方法是基于 Zbar 库的条形码，可根据盒子上的条形码识别药物。GUI 表明该系统可以帮助患者服用正确的药物并防止用药错误。这种整合三种不同工具来监控用药过程的方法具有优势，因为它降低了用药错误的可能性并增加了正确检测的机会。当患者有轻度认知障碍时，这种方法更有用。
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起诉正式担任总统。总统决定的正常运行可能允许在总统任期后的豁免权。，例如，必须与外国进行谈判以让美国人质去的总统；那个国家后来袭击了其他美国人。一位恶毒的评论家说：“总统应该只是炸毁外国人，而不是谈判。因此，总统是叛徒，必须被起诉！”但是，总统的行动可能体现了总统在其广泛的酌处权中的行动，因此不可行但是，作为一个荒谬的简化：如果总统也给外国土地上了一系列核武器，并说：“嘿，请用这些炸毁美国！”，他很可能会被起诉 - 甚至在办公室里，即使是在办公室？在这一说明中：尽管法院即将发表的意见可以确认是否存在合理官方行为的免疫力，但它也可以确认，对于完全不合理的行为（例如，要求外国人要求外国人谋杀无辜的美国人），或作为竞选竞选的一部分（例如2021年1月6日，即将与之相关的行为，例如，trains for talk traff threans teal hand Mike sike pers of tak Mike persece ins of take，免疫将不存在。
6-DOF闭环抓握，并进行加固学习
摘要 - 我们提出了一个基于深厚的增强学习（DRL）的基于新颖的6多型，6多的抓地框架，该框架能够直接合成笛卡尔空间中的连续6-DOF动作。我们所提出的方法使用了直觉的RGB-D摄像头的视觉观察，我们通过域随机化，图像增强和分割工具的结合来减轻SIM到真实的间隙。我们的方法包括一个非政策，最大渗透性，演员算法，该算法从二进制奖励和一些模拟示例grasps中学习了政策。它不需要任何现实世界的掌握示例，对模拟进行了完全训练，并且直接部署到现实世界中而没有任何微调。The efficacy o f o ur a pproach i s d emonstrated i n simulation and experimentally validated in the real world on 6-DoF grasping tasks, achieving state-of-the-art results of an 86% mean zero-shot success rate on previously unseen objects, an 85% mean zero-shot success rate on a class of previously unseen adversarial objects, and a 74.3% mean zero-shot success rate on a class of previously看不见，具有挑战性的“ 6-DOF”对象。可以在https://youtu.be/bwpf8imvook
医学量身定制的食物不安全和2型糖尿病的餐食：食品方案作为糖尿病药物（FAME-D）试验
摘要：现代供应链系统面临重大挑战，包括缺乏透明度，效率低下的库存管理以及对破坏和安全威胁的脆弱性。传统优化方法通常难以适应这些系统的复杂和动态性质。本文介绍了一种新型的基于区块链的零保守供应链安全框架，该框架与深度强化学习（SAC-RAINBOW）集成在一起，以应对这些挑战。SAC-Rainbow框架利用了具有优先级的经验重播的软演员 - 批判性（SAC）算法，以进行库存优化和基于区块链的零信任机制，以确保安全供应链管理。SAC-Rainbow算法学习了需求不确定性下的自适应策略，而区块链体系结构可确保安全，透明和可追溯的记录保存和自动执行供应链交易。使用现实世界供应链数据进行的实验，以奖励最大化，库存稳定性和安全指标来实现拟议框架的卓越性能。SAC-Rainbow框架提供了一种有希望的解决方案，可通过利用区块链，深入的强化学习和零信任的安全原则来应对现代供应链的挑战。这项研究为面对日益增长的复杂性和安全风险而开发安全，透明和有效的供应链管理系统为开发安全，透明和有效的供应链管理系统铺平了道路。
人工智能
目录1环境3 2目标受众3培训目标3 4语言4 6实施位置4 7能力概况4 8课程概述5 10课程描述5 11介绍AI 6 11.1 AI基本技术简介6 11.2基本神经网络6 11.3卷积神经网络网络（CNN）6 11.4循环网络6 11.5 NLP的变压器体系结构6 11.6实用介绍检索增强发电（RAG）6 11.7特殊变压器在复杂条件下预测6 11.8最终项目深度学习7 11.9深度强化学习7.10值7.10 Value 7.10 Based methods-Introduction to Classic Deep Q-Learning 7 11.11 Value Based Methods-Deep Q-Learning extensions I 7 11.12 Value Based methods-Deep Q-Learning extensions II 7 11.13 Introduction to Policy-Based methods 7 11.14 Policy Gradient-Reinforce 7.15 Policy Gradient-优势演员评论家（A2C）用于离散和恒定动作8 11.16根据今天的最佳政策梯度方法，根据今天的政策优化（PPO）8 11.17黑匣子优化8 11.18最终项目加固学习8 11.19 Workshop-ai贸易与深度强化学习9 13 13 13 13 13 13 13 13 13能力证明9 14组织10