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任何步骤动态模型都改善了未来的pre
基于模型的增强学习方法提供了一种有希望的方法来通过促进动态模型中的政策探索来提高数据效率。但是，由于自举预测，在动力学模型中准确预测的顺序步骤仍然是一个挑战，该预测将下一个状态归因于当前状态的预测。这会导致模型推出期间积累的错误。在本文中，我们提出了ny-step d ynamics m odel（adm），以通过将引导预测减少为直接预测来减轻复合误差。ADM允许将可变长度计划用作预测未来状态的输入，而无需频繁地引导。我们设计了两种算法，即ADMPO-ON和ADMPO-OFF，它们分别适用于在线和离线模型的框架中。在在线设置中，与以前的最新方法相比，ADMPO-ON显示出提高的样品效率。在离线设置中，与最近最新的离线方法相比，ADMPO不仅表现出优异的性能，而且还可以更好地使用单个ADM来更好地了解模型不确定性。该代码可在https://github.com/lamda-rl/admpo上找到。
最动态的Metros
在我们2023年的报告中，我们看到了科技公司在经过长时间的积极招聘之后的硅谷的影响。虽然基于广泛的技术增长已经放缓并在其他大都市中变得更加分布，但对人工智能（AI）相关的应用程序的兴趣促使人们对硅谷的投资更加集中。在更靠近农业中心的地铁中，面向农业技术的发展和采用也激发了新公司的创建，这些公司将基于AI和传感器的数据管理转换，以更好地控制食品生产的各种要素。联邦对半导体制造业的投资为大都会经济的成功做出了专门研究这些领域的领域经济的成功。与往年一样，采矿依赖地区继续利用其自然资源，而大都市的增长却归因于大流行和大流行后的搬迁，而当地旅游业经历了升级。今年值得注意的是在Heartland Metros在大型大学和大学中观察到的活力，包括阿拉巴马州，阿肯色州，田纳西州和德克萨斯州。
造血干细胞动力学的随机建模
鉴于该过程的复杂调控以及观察干细胞小裂中细胞相互作用的困难，造血细胞（HSC）维持和分化以提供造血系统的研究和分化提供了独特的挑战。定量方法和工具已成为解决此问题的宝贵机制；但是，HSC的随机性在数学建模中提出了重大挑战，尤其是在弥合理论模型和实验验证之间的差距时。在这项工作中，我们为长期HSC（LT-HSC）和短期HSC（ST-HSC）（ST-HSC）建立了灵活且用户友好的随机动力学和空间模型，该模型可捕获实验观察到的细胞变异性和异质性。我们的模型实现了LT-HSC和ST-HSC的行为，并预测了它们的稳态动力学。此外，可以修改我们的模型以探索各种生物学情景，例如由凋亡介导的压力诱导的扰动，并成功地实施了这些疾病。最后，该模型结合了空间动力学，通过将布朗运动与空间分级参数相结合，在2D环境中模拟细胞行为。
探索年轻讲师的工作满意度和创新动力学的动态印度尼西亚
简介/主要目标：本研究目的是研究工作自主权，工作制作，工作满意度和创新工作行为之间的复杂关系。背景问题：自主权，制定和工作满意度如何与印度尼西亚不断变化的教育环境中的年轻讲师的创新工作行为相关联，这是一个主要问题。新颖性：这项研究具有突出的重要性，因为它将自决理论应用于印度尼西亚的这种特殊学术背景。它强调了文化变异对年轻讲师的动机和行为的影响。它提供了一种创新的观点，即面对以快速速度发生的教学和技术变化，年轻讲师如何具有创新性和适应性。研究方法：研究使用一种混合方法方法，其中印度尼西亚州立大学的382名年轻讲师参加了调查，深入的访谈和参与性观察。通过使用Lisrel使用结构方程建模（SEM）并通过NVivo进行系统编码，可以分析变量之间的复杂相互关系。查找/结果：创新行为上的工作满意度和工作满意度的工作制定具有重大的积极影响。相比之下，工作自主权对讲师的工作满意度没有重大影响。没有援助的过度自主权和干扰将降低讲师的工作满意度。在动态的教育环境中，鼓励年轻讲师使用创意教学技术并获得机构支持可以提高其创造力。结论：通过这项研究，人们敏锐的关注是自主权与在数字教育方面迅速发展的世界中对年轻讲师的足够支持的平衡。因此，大学中存在压力，以确保年轻讲师在工作中享受便利，并支持他们，以确保他们获得数字时代所需的机构支持和工作工具。
关于冷气动态喷涂的评论...
冷气动力喷雾（CGD）是用于此过程的一般术语，尽管它也可以称为动力学金属化或动态金属化（Katanoda等，2007）。在1980年代初期首次在俄罗斯研究了使用CGDS方法涂层形成的现象。俄罗斯科学院西伯利亚分支机构的S.A. Khristianovich S.A. Khristianovich理论和应用机械学院（ITAM）的科学家团队开发了一种技术，可以通过将颗粒加速到超音速速度来应用金属涂料。这项研究导致了两项苏联专利的创建，该专利涵盖了使用高压气体在高于颗粒的熔点的高压加速金属颗粒的方法和设备，从而形成了非孔涂层，并形成了强烈的粘附于底物（Alkhimov等，1990年）。
磁流体动力学和生物对流对不同基液倒置旋转锥体上混合纳米流体动力学的影响 1
本研究探讨了磁流体力学 (MHD) 和生物对流对混合纳米流体在具有不同基液的倒置旋转锥体上的流动动力学的综合影响。混合纳米流体由悬浮在不同基液中的纳米颗粒组成，由于磁场和生物对流现象之间的相互作用而表现出独特的热和流动特性。控制方程结合了 MHD 和生物对流的原理，采用数值方法推导和求解。分析考虑了磁场强度、锥体旋转速度、纳米颗粒体积分数和基液类型等关键参数对流动行为、传热和系统稳定性的影响。结果表明，MHD 显著影响混合纳米流体的速度和温度分布，而生物对流有助于增强混合和传热速率。此外，基液的选择在确定混合纳米流体系统的整体性能方面起着关键作用。这项研究为优化在 MHD 和生物对流效应突出的应用中利用混合纳米流体的系统的设计和操作提供了宝贵的见解。关键词：磁流体动力学 (MHD)；生物对流；混合纳米流体；倒置旋转锥；基液；纳米粒子；流动动力学 PACS：47.65.-d、47.63.-b、47.35. Pq、83.50.-v
动态模拟平台进行训练和...
abtract该项目通过使用Unity ML代理来训练AI模型[1]，解决了在不同行星环境中模拟火箭着陆的挑战。对空间探索至关重要的火箭的可重复性需要精确控制和适应性的重力条件。我们提出了一种解决方案，将AI驱动控件与交互式用户输入相结合，以创建灵活且逼真的火箭着陆模拟器。使用的机器学习方法来开发能够处理复杂控制任务的模型，并使用强化学习来适应地球，火星和月球的不同环境。实验以评估模型在每个环境中进行调整和执行的能力，分析关键的火箭参数（例如质量和推力）如何影响各种引力和大气条件的性能。这种方法提供了对模型的适应性和优化潜力的见解。[2]。最重要的发现是，由于更快的下降速度，AI在地球和月球上表现良好，但需要在火星上进行进一步调整[3]。我们的方法为研究可重复使用的火箭技术提供了一个引人入胜的教育平台，使其成为学术和实际应用的宝贵工具。k eywords机器学习，火箭，着陆，加固学习1。在太空探索中的介绍性可重复使用性已成为一个重点，尤其是当SpaceX等公司证明了与重复使用火箭相关的巨大成本和时间[4]。实现这一目标涉及复杂的控制系统，这些系统必须准确地说明许多变量，例如燃料水平，大气条件和推力幅度，以确保成功着陆。当前的模拟虽然高级，但通常缺乏在多个天体上复制这些条件的灵活性和可伸缩性。我们的项目通过利用AI和先进的物理模拟来解决这一差距，以模仿不同环境（例如地球，火星和月球）的火箭登陆，这些火箭登陆由于其不同的引力力而引起的明显挑战[5]。这个问题很重要，因为可重复使用的火箭技术的进步可以大大降低任务成本，从而使长期探索更容易访问（Reddy，2018）。此外，对空间和人工智学感兴趣的学生和研究人员需要
动态建模
在上一个单元中，您已经了解了GIS中空间建模的概念。您已被引入模型，其元素和类型，表面建模以及空间插值的作用和方法。您研究了各种类型的模型，例如数据模型，空间或过程模型，静态和动态模型等。在上一个单元中研究的重点是静态模型，该模型具有单向工作流，通常是特定时间点。因此，当我们希望随时间变化或将时间合并为另一个组件时，它们就会有局限性。也合并时间的模型被称为时空或动态模型。这种类型的模型具有其一定优势，但是，输出的准确性取决于输入数据的准确性和所使用的方法。任何输入数据中的任何错误都可能导致模型输出不正确。因此，错误及其影响需要仔细理解。在本单元中，您将了解GIS在时空建模中的使用以及错误传播及其影响。
量子传感器的关键组件和市场动态
量子技术从学术实验室设置到市售产品迅速成熟，新兴全球市场的轮廓开始变得可见。作为欧洲领先的量子生态系统之一，Quantum delta nl（QDNL）认为，我们有责任提前思考：未来的量子行业应该是什么样的，我们如何期待它对经济，社会和全球技术环境的影响？与量子计算和量子通信一起，量子传感是一个经常被忽略的区域，在某些方面可以考虑到最成熟的量子技术。量子对环境的极端敏感性，它形成了用于扩展量子计算机的瓶颈，这是量子感知的主要资产，允许从根本上进行新的测量形式。这可以用于许多不同行业的广泛应用，例如能源，制造，健康和国防1。所有这些应用都需要具有不同性能标准的不同类型的传感器，而这些传感器又可以通过多个基础硬件平台实现（即量子模式）。此外，与量子计算和量子通信网络相比，该领域的每个人都在努力统一的技术目标。这使得很难定义通用的量子传感器，因此必须将努力集中在特定领域。在荷兰生态系统中，作为QDNL催化剂程序3（CAT-3）的一部分开发了三个量子传感测试台。这些测试台的目的是加速三个硬件平台的从实验室到工业的过渡：冷原子2，钻石4中的氮气胶合（NV）中心。实现此目标需要清楚地了解基于这些平台开发工具所需的关键硬件组件，以及欧洲生态系统的优势和依赖性在供应商方面。在较早的研究中，我们对量子计算5和量子通信网络进行了此练习6，