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Final_DPGA 战略 2021-2026（新品牌）
数字公共产品联盟是一项多方利益相关者倡议，旨在通过促进数字公共产品的发现、开发、使用和投资，加速中低收入国家实现可持续发展目标。数字公共产品联盟秘书处由挪威发展合作署 (Norad) 和联合国儿童基金会共同主办，由临时战略小组管理，该小组由 iSPIRT、挪威政府、塞拉利昂政府和联合国儿童基金会组成。DPGA 的许多工作人员、实践社区成员和盟友都为本文慷慨地贡献了想法。
摘要小册子-DPG 2024年会
含有多能人类干细胞的含量大脑器官可以概括胎儿人脑中的形态发生和细胞命运规范。我们的小组使用衍生的3D培养物的干细胞来探索神经发育障碍的机械基础。确定基因调节网络改变和特定疾病常见的细胞命运变化，我们开发了基于CRISPR/CAS9的类器官筛查的甲基化学方法。这使我们能够为涉及自闭症谱系障碍的数十个染色质调节剂分配功能丧失表型并确定常见的失控基因网络。我们已经建模了结节性硬化症（TSC），这是由MTOR途径过度激活引起的神经发育障碍，并确定了导致TSC患者肿瘤形成和脑部病理的祖细胞类型。我们的数据表明，这些位于尾神经节隆起的祖细胞可能是导致人类出生后但不在小鼠出生后迁移到大脑皮层的抑制性中间神经元的产生。通过使用细胞外记录来分析神经网络活性，我们已经确定了在间期TSC患者中也发现了特征表型。一起，我们的结果为人类脑发育以及神经发育障碍（包括癫痫或自闭症）的机械缺陷提供了新的见解。
第二届 DPG 秋季会议 - Quantum2025
100 年前，哥廷根在创建我们今天所知的量子物理学方面发挥了核心作用。1925 年，当时担任哥廷根理论物理研究所助理的维尔纳·海森堡发表了他著名的文章《运动学和力学关系的量子理论重新解释》。这篇文章标志着量子力学的开始，因此联合国、德国物理学会 (DPG) 和世界各地的众多物理学会将 2025 年定为“量子科学和技术年”。
在Walker2D方案中DDPG和TD3算法的比较
摘要。强化学习已成为一种强大的方法，用于解决各个领域的复杂连续控制任务。本文对两种突出的强化学习算法进行了广泛的比较分析：深层确定性策略梯度（DDPG）算法及其高级对应物，即Twin删除的DDPG（TD3）算法。主要的重点是评估这些算法在运动控制领域内的性能和有效性，这是一个具有实质性现实世界的领域。本研究以Walker2D问题为中心，Walker2D问题是一项具有挑战性的机能控制任务，可在OpenAI Gym环境中提供。walker2d预示着令人信服的测试床，用于评估在机器人技术，自主系统和物理控制等上下文中增强学习算法的实用性。通过对DDPG和TD3进行详细检查，作者旨在阐明其在连续控制场景中的优势和劣势。超出了学术利益，这项研究具有重要的现实意义。掌握连续控制任务对从机器人技术和自动化到医疗保健及其他地区的应用具有巨大的希望。本质上，这项研究弥合了在强化学习方面的理论进步与解决现实世界挑战方面的实际含义之间的差距。通过在苛刻的运动控制背景下对这些算法进行全面评估，这项工作有助于更广泛地理解重新学习学习的潜力，以推动各种行动中的创新和效率。
对DDPG，TD3，SAC和PPO
摘要。连续系统是可以通过连续和模拟变量刺激的物理系统。参数或变量在值范围内。出色的连续控制策略使系统能够在无需太多干预的情况下适当，平稳地采取行动，这在机器人技术，自动驾驶，行业等中很有用。DRL算法在连续系统控制中具有广泛的应用。本文将探讨四种DRL算法的性能，即深层确定性的策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），软演员 - 批判（SAC）和近端策略操作（PPO）（PPO）（PPO），使用来自Mujoco的四个环境中的环境中的环境中。进行了比较实验，并比较了收敛的最高奖励和所需的迭代数量。比较实验的结果表明，这些DRL算法可以在连续控制任务中学习相对适当的策略。特别是，发现TD3和SAC能够更有效地学习控制策略。需要进一步的研究来找到更好的方法来调整超参数。
DPG-Frühjahrstagung 2023 - SMuK23
DPG 参与部门的主席：(EP) 外星物理学 – Miriam Sinnhuber 博士 (miriam.sinnhuber@kit.edu) (GR) 引力和相对论 – Bernd Brügmann 教授 (bernd.bruegmann@uni-jena.de) (HK) 强子和核物理学 – Bernhard Ketzer 教授 (bernhard.ketzer@uni-bonn.de) (K) 短时间尺度物理学和应用激光物理学 – Andreas Görtler 博士 (agoertler@gmx.de) (MP) 理论和数学 – Johanna Erdmenger 教授 (erdmenger@physik.uni-wuerzburg.de) 物理学 (P) 等离子体物理学 – Ronny Brandenburg 教授 (brandenburg@inp-greifswald.de) (ST) 辐射和医学物理学 – M.Sc. Anna Bakenecker (bakenecker@dpg-mail.de) (T) 粒子物理学 – Prof. Dr. Kerstin Borras (kerstin.borras@desy.de) (UP) 环境物理学 – Prof. Dr. Christian von Savigny (csavigny@physik.uni-greifswald.de)
2021年4月1日DPG 21-040 Solano县机场土地使用...
我很高兴提交这封求职信，该信件是萨克拉曼多市政公用事业区（SMUD）的管辖权转介信（SMUD），并由Solano 4 Wind项目（项目），并随附SMUD申请Solano County Airport Airport陆地使用委员会（ALUC）的咨询申请。尽管SMUD已经确定了ALUC的土地使用一致性过程，但由于法定的分区豁免，联邦航空管理局的先发制人的优先级和缺乏对ALUC审查个别项目的授权，例如根据《州航空航空航空法案》（SAA）审查各个项目的授权，我们正在为申请申请申请，以征服所有人的申请，并逐步挑战各自的申请。项目。SMUD不仅是该项目的加利福尼亚环境质量法案领导机构，而且还将建立，拥有和运营该项目的运营生活，预计将为30年。
1. 网络概念 - DPG 理工学院
1.9 客户端服务器网络 在客户端-服务器网络关系中，某些计算机充当服务器，而其他计算机充当客户端。服务器只是一台计算机，它提供网络资源并在其他计算机请求时为其提供服务。客户端是运行从服务器请求服务的程序的计算机。 局域网 (LAN) 基于客户端服务器网络关系。 客户端-服务器网络是一种网络，其中所有可用的网络资源（如文件、目录、应用程序和共享设备）都集中管理和托管，然后由客户端访问。 客户端服务网络由网络上提供网络安全和管理的服务器定义。
金融包容性 DPG - 数字公共基础设施
与 DPG 不同，数字公共基础设施 (DPI) 没有权威定义。如本文所述，出于本实践社区的目的，DPI 可以被视为：解决影响国家（税收、政府援助等）、市场（初创企业、企业）和消费者的问题的“横向”技术，是其他解决方案“运行于其上”的轨道。它们的实施通常使许多其他解决方案和商业模式得以蓬勃发展。此外，将 DPI 划分为基础和功能类别也很有意义。基础技术是指最横向和跨部门的支持平台。例如，MOSIP（开源）或 Aadhaar（专有）等数字 ID 系统支持跨多个部门（包括健康和金融）提供公共服务。