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DQL AC 015 - 测量标准要求...
高强度聚焦超声 (HIFU) 领域测量标准的要求 Adam Shaw 和 Gail ter Haar * 生活质量部，NPL * 癌症研究所 摘要 本报告讨论了国际电工委员会框架内与高强度聚焦超声 (HIFU) 领域相关的测量标准要求。已审查了与表征这些类型的超声波场的方法相关的现有科学文献，并报告和分析了发送给国际治疗超声学会 (ISTU) 成员和其他选定人员的问卷答复。确定了一些被认为对 HIFU 的发展很重要的主题，现有知识似乎足以在大约两年内产生第一份委员会草案。它们是：设备安全和基本性能；超声功率的测量；场参数的规范；热剂量的定义；以及换能器的电气特性。很可能在一份文件中解决其中几个主题。确定了第二组主题，它们也很重要，但缺乏足够的知识或共识来如此迅速地开始标准化。对于这些主题，更有可能在 5 年内完成：一种可靠的压力测量方法；温度测量；HIFU 场与靶向系统的配准测试；以及用于 QA/工程评估的组织模拟材料。
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。
今天的PGX今天 - saferrx
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增强供应链管理效率：数据 - ...
摘要 - 当代公司在很大程度上依赖其供应链管理的有效性。现代供应链是复杂且不可预测的，传统方法经常发现很难适应这些因素。通过提高供应链效率，通过提高供应商的性能，需求预测，库存优化和简化的物流流程，可以通过使用复杂的数据分析和机器学习方法来实现。为了提高供应链管理效率，本研究提出了一种独特的数据驱动策略，该策略利用深度Q学习（DQL）。目标是创建可以支持知名决策和供应链运营卓越的优化框架和预测模型。深度Q学习技术在这项研究中已彻底整合到供应链管理中，这使其具有创新性。建议的框架提供了一种全面的方法，可以通过整合包括需求预测，库存优化，供应商绩效预测和物流优化在内的尖端方法来解决当代供应链管理的困难。预测建模，绩效评估和数据制备是拟议框架的三个基本要素。清洁和转换原始数据以使更容易分析被称为数据准备。为了为需求预测和物流优化等应用程序创建机器学习框架，预测建模使用DQL。调查结果表明，建议的基于DQL的策略是有益的。该方法在提高供应链效率方面的功效通过绩效评估评估，并在实施时获得了98.9％的精度。需求是使用预测模型准确预测的，这可以改善库存控制并降低库存。基于DQL的优化算法带来的供应链效率包括较低的成本和更好的服务质量。绩效评估措施表明，基线方法高于基线方法，突出了DQL在供应链管理中的重要性。这项研究表明了Q-学习的能力如何完全改变供应链管理程序。在当今的动态环境中，组织可以通过更
使用神经网络在复杂环境中优化加强学习
本文介绍了在增强学习领域（RL）中传统Q学习（QL）和深Q学习（DQL）的独特机制和应用。传统的Q学习（QL）利用Bellman方程来更新存储在Q桌上的Q值，从而适合简单环境。但是，由于国家行动对在复杂环境中的指数增长，其可伸缩性受到限制。深Q学习（DQL）通过使用神经网络近似Q值来解决此限制，从而消除了对Q-table的需求，并可以有效地处理复杂环境。神经网络（NN）充当代理商的决策大脑，学会通过训练来预测Q值，并根据收到的奖励调整其权重。该研究强调了良好的奖励系统在增强学习中的重要性（RL）。适当的奖励结构指导代理人采取所需的行为，同时最大程度地减少意外行动。通过同时运行多个环境，训练过程得到了加速，使代理商可以收集各种体验并有效地提高其性能。对培训模型的比较分析表明，平衡良好的奖励系统会导致更加一致和有效的学习。调查结果强调了在增强学习系统中仔细设计的必要性，以确保在简单和复杂的环境中确保最佳的代理行为和有效的学习成果。通过这项研究，我们获得了对Q学习（QL）和深度Q学习（DQL）应用的宝贵见解，从而增强了我们对代理方式学习和适应其环境的理解。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
国家物理实验室 | 泰丁顿 | 米德尔塞克斯
用于电离辐射剂量测定的低温量热法 Ling Hao、John Gallop 和 John MacFarlane 计量支持部 Hugo Palmans、Thorsten Sander 和 Simon Duane 生活质量部 摘要 本报告详细探讨了各种基于微波共振的量热仪设计未来在辐射剂量测定中的应用。微波共振量热法的预测灵敏度表明，即使在室温下，这种系统也可以与传统量热法相媲美。如果可以在电离辐射应用中实施低温操作，则会带来更大的优势。此外，还概述了这些技术的许多其他可能的长期应用，应考虑这些应用以供 DEM 和 DQL 科学家未来合作使用。请注意，本报告与量子计量计划项目 QM4.3.2、可交付成果 3.2.3 有关。
功勋卓著的 U.VIT COJI.llE.VDATIOS。Hy rfn,,·<·i:1 nf the Secreur.,.-
总部设在 _\Nn lI}:_\DQL\l(TEHS ('(Y\IPAXY, rNITF:T 1 STATES .\Hl\IY ]rnGIO:.'\AL COMMrNIC.ATIO.\"~ GROT~P (YIET- NA.1'1) 区分，其本身是：在 1947 年 1 月 11 日 HH,7 至 1948 年 3 月 31 日在越南共和国的军事选择。官员和公司成员都保持着密切的联系。海军 nml r, 0 chn:cal comp,?在整个层级的高级操作中，即通信、系统支持，发挥着重要作用。在第一、二、三和第四军团区域E的联军功能。通过表达其责任领域的通信和责任，他们提供了高质量的长期服务。;rn,·ci ,'.ornmnnicn.tions 服务到 m: .,,,riher.~ th,·011g 1 w1i，剧院，履行职责。; 负责圣洛夫的首席部长、德丰通信局和军事部门。在大规模扩张期间，他被征税，他是 HEADQU.\.R- TERS XXD HEA.DQTJ.,\HTERS \.;0:MPANY 的成员。美国 .\.R:\IY REGIOX.\L C0):D1UNICATIONS GROUP (VIETX.\.:,Il 有效地利用了 ,·a:la'.)l•~ 资源 ~rnd 基础设施 ~mtr,)llin:; 和管理 ~lw 复杂的通信 ;;_systems.尽管与敌方活动没有接触。信号兵的卓越远见和独创性在他们规划和执行从现有系统到新系统的复杂切换时得到了体现。继承了军队的最高传统，为他们和美国武装部队带来了独特的荣誉通过不懈努力和坚持不懈，公司人员显著改善了所提供的服务，提供了最佳的通讯支持，并为自由世界反对越南共和国共产主义侵略的斗争做出了巨大贡献。总部和总部：美国阿特斯公司：IPANY，美国阿特斯地区联合集团（越南）成员表现出的卓越能力和对职责的奉献精神与此保持一致。