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adv/drl/01/2025
II。 JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。 生物技术/微生物学/Env。 工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。 JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。II。JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。 生物技术/微生物学/Env。 工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。 JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：01邮政资格：M.Sc./ M.Tech。生物技术/微生物学/Env。工程/生命科学或相关领域，具有净资格III。JRF：02职位资格：MSC。 具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。 JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：02职位资格：MSC。具有净资格IV的化学/化学科学或相关领域。JRF：02职位资格：MSC。 / M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。 RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。JRF：02职位资格：MSC。/ M.Tech微生物学 /生物技术，净资格VI。RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。RA：02邮政资格：（a）博士学位。在生物技术/微生物学/生命科学或相关领域中，理想的：在生物技术/生命科学或相关领域的微生物酶（B）Ph.D的专业知识：分子生物学和生物信息信息学专业。
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
使用DRL和V2I
背景：交叉点是我们道路上的关键点，经常成为拥塞和事故的热点。目标：通过DRL和V2I的整合，该计划旨在改善交通流通，减少交通拥堵并提高城市地区的运输效率。方法：该倡议在将车辆到基础结构（V2I）与深度强化学习（DRL）合并以改变城市运输，重点关注交叉路口管理方面。统计分析：传统方法，例如静态标志和交通信号灯，通常不足，因为它们更多地关注整个交通流量，而不是单个车辆的特定行为。为了解决这个问题，我们正在引入一种新的策略，该战略采用了深入的强化学习（DRL）来更好地管理车辆在交叉口的转弯。发现：一种优化的DRL算法，可增强安全性，最大程度地减少拥塞，减少未信号交叉点的等待时间。应用和改进：拟议的交叉路口管理系统可以适应各种交叉路口布局（例如T-界面，回旋处）和多元化的交通参与者（例如，公共汽车，自行车，自行车，行人）。此外，与既定的交通管理基础架构（如交通信号灯或坡道仪表）的集成可以提高城市或区域层面的整体交通效率和流动优化。
feddrl：值得信赖的联合学习模型融合方法...
摘要。联合学习促进了多个参与者之间的协作数据分析，同时保留用户隐私。但是，常规联合学习方法通常采用加权平均技术来进行模型融合，面临两个重要的挑战：1。将恶意模型纳入福音过程会大大破坏汇总全局模型的准确性。2。由于设备和数据的异质性问题，客户端的数量不能确定模型的重量值。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于强化学习（FEDDRL）的值得信赖的模型融合方法，其中包括两个阶段。在第一个阶段，我们提出了一种可靠的客户选择机制，以将恶意模型排除在融合过程中。在第二阶段，我们提出了一种自适应模型融合方法，该方法根据模型质量动态分配权重以汇总最佳的全局模型。最后，我们在五个不同的模型融合场景上验证了我们的方法，这表明我们的算法显着增强了可靠性，而不会损害任何认可。
抽象简介深钢筋学习（DRL ...
抽象的深钢筋学习（DRL）已成为人工智能领域（AI）领域的变革范式，在跨不同领域的决策中提供了前所未有的能力。本文探讨了DRL对增强AI系统的决策能力的深远影响，阐明其潜在的原则，应用和含义。DRL代表了深度学习和强化学习的融合，使机器能够学习复杂的行为并通过与环境互动来学习复杂的行为并做出决策。神经网络的利用允许DRL算法处理高维输入空间，这使其非常适合涉及复杂决策过程的任务。DRL的关键优势之一在于它可以解决稀疏和延迟延迟的问题的问题，在传统的增强学习中的共同挑战。通过反复试验的过程，DRL算法可以通过在庞大的决策空间中导航，适应动态环境，并随着时间的推移最大化累积奖励，从而学习最佳决策策略。DRL的应用跨越了各个领域，包括机器人技术，财务，融资，医疗保健，游戏和自动系统。在机器人技术中，DRL促进了能够自主浏览复杂环境，执行复杂任务并适应不可预见情况的智能代理的发展。在金融中，DRL被利用用于投资组合优化，算法交易和风险管理，这表明了其彻底改变传统财务战略的潜力。
反对FLR-2糖蛋白激素和DRL的作用...
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarerepressedCorrected：动物在为增长和繁殖的重要资源提供至关重要的资源之前，整合了发育和营养信号；但是，感知和响应这些输入的途径仍然很少理解。在这里，我们证明了与哺乳动物有丝分裂原激活的蛋白激酶具有相似性的DRL-1和FLR-4在C中保持脂质均匀稳定。秀丽隐章肠。DRL-1和FLR-4在质膜的蛋白质复合物中起作用，以促进发育，因为DRL-1或FLR-4中的突变赋予了缓慢的生长，体积小，体积小和脂质稳态受损。为了确定反对DRL-1/FLR-4的因素，我们对DRL-1突变体表型的抑制剂进行了前遗传筛选，并在FLR-2和FSHR-1中鉴定了突变，该突变分别编码了Folli-Cle刺激激素及其假定的G蛋白蛋白与蛋白质与蛋白质耦合的受体的正交。在没有DRL-1/FLR-4的情况下，神经元FLR-2通过肠道FSHR-1和蛋白激酶A的信号传导来限制生长。此外，我们表明，通过DRL-1和FLR-2的相反信号传导坐在TIR-1寡聚，这调节了下游p38/ pmk-1活性，脂质稳态和发育。最后，我们在肠道中确定了发育转录因子PHA-4/FOXA的令人惊讶的非CA非ca词作用，在该因素限制了响应受损的DRL-1信号传导时，它限制了生长。我们的工作揭示了一个复杂的多组织信号网络，该网络会在p38信号上收敛，以在开发过程中保持体内平衡。
pfdrl：用于住宅能源管理的个性化联邦深入强化学习
摘要，由于房屋中智能设备的数量越来越多，物联网（IoT）的兴起（IoT）增加了备用能源消耗。现有方法使用实时能源数据和机器学习来识别和最大程度地减少住宅能源管理的备用能量，但由于边缘设备数据有限，依靠基于云的数据聚合和协作培训。但是，这种方法会产生额外的云服务成本，风险个人数据泄漏，并且无法捕获居住的多样性，从而导致了次优的能源管理绩效。在本文中，我们建议使用个性化的联邦深入强化学习（PFDRL）来减少家庭待机能源的构成。PFDRL由三个组成部分组成：首先，我们开发了一个分散的联合学习（DFL）框架，而不是使用集中式云服务来汇总模型以将数据和模型都保留在当地区域。sec-ond，我们将DFL与深度加固学习（DRL）一起使用，以在当地住宅中分享EMS计划进行合作培训。第三，我们将DRL中的神经网络分为两个部分，基础层和个性化层，以增强模型收敛性，同时最大程度地提高系统中每个客户端的EMS。我们评估了现实世界山核桃街数据集[3]上提出的PFDRL框架，与集中式设置和常规解决方案相比，表现出色。
如果在 TDRL 重新评估中 PEB 认定我适合任职，会怎样？
什么是 TDRL？临时伤残退休名单 (TDRL) 是体能评估委员会 (PEB) 确定的因医疗原因暂时退役的士兵名单，这些士兵的一种或多种医疗状况尚未稳定到足以进行永久评估。最初将士兵列入 TDRL 的决定确定了 TDRL 重新检查的时间范围。在 TDRL 期间，士兵将以至少 50% 的残疾率暂时退役并维持平民生活。根据 PEB 发现的不稳定状况，士兵将在退役后六个月后（最长 18 个月）收到通知，接受 TDRL 重新检查。差旅费由陆军支付。陆军医生将重新评估需要列入 TDRL 的医疗状况。重新检查完成后，PEB 将根据新检查结果和医疗记录确定士兵的状况是否稳定，如果稳定，则确定士兵是否适合重返岗位。如果发现不适合，PEB 还将确定目前稳定的不适合状况的残疾等级，除非退伍军人事务部 (VA) 之前已重新评估不稳定状况并应用了永久性残疾等级。TDRL 重新评估通常每 12-18 个月进行一次。TDRL 限制不超过三年。
CUI TDRL 正式 PEB 选项选举
____________ 日期 来自：_________________________________________________________________________________ 致：体能评估委员会 (PEB) 主席 主题：临时残疾退休名单 正式 PEB 选项选择 参考：(a) DODI 1332.18 w/Ch。1 (b) DODM 1332.18 第 1 卷和第 2 卷 (c) SECNAVINST 1850.4F (d) SECNAV M-1850.1 1。我确认已收到我的正式 PEB 调查结果和有关我的选项选择 (EOO) 的适当咨询。我了解我的正式 PEB 调查结果和选项，并根据参考 (a) 至 (d) 选择以下选项。我理解，如果我在收到调查结果之日起 15 个日历日内未做出选择，PEB 将最终确定我的案件（推定接受）。2.我将在每页底部和相应部分签上姓名首字母。注意：强烈建议您在选择选项之前咨询您的律师。_____ 我接受 PEB 的调查结果。我不要求海军审查委员会主任、秘书进行上诉审查。_____ 我不接受 PEB 的调查结果。我请求海军审查委员会主任、秘书 (SECNAVCORB) 进行救济请愿书 (PFR) 上诉审查，以对我的健康状况决定提出异议。我理解： 根据参考 (d)，通过 PFR 提出上诉的唯一理由是：1) PEB 的决定是基于欺诈或法律错误；2) 服务成员没有得到充分和公正的听证；3) 存在并提交了重要的新证据，这些证据在 PEB 裁决案件之前不可能以应有的谨慎态度提出；和/或 4) PEB 的决定是武断和反复无常的。 正式 PEB 未考虑和裁决的问题不能作为上诉的基础。 我必须在收到正式 PEB 调查结果后的 15 个日历日内向 SECNAVCORB 主任提交我的 PFR。 PFR 和此 EOO 必须同时提交。SECNAVCORB 不会接受 PFR 和 EOO 的多次提交。 如果自我收到调查结果之日起 15 个日历日内未提交 PFR，PEB 将最终确定我的案件（作为推定接受）。