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![arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日](/simg/b\b182430460dac1aa304742f79e75a070b5a147e7.webp)
arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日
增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。
![arxiv：2303.04818v2 [hep-ph] 2023年12月1日](/simg/7\7418f96bdb8fdb2a2fd548180bcc9ca31b7b10a5.webp)
arxiv：2303.04818v2 [hep-ph] 2023年12月1日
量子计算具有广泛的兴趣，因为它为从素数分解[1]到非结构化搜索[2]提供了指数或多项式加速。量子计算机的自然使用是对其他量子系统的模拟，在计算化学中具有众所周知的应用[3，4]和冷凝物质物理学[5，6]。近年来已经看到了量子计算机在基于晶格的Quanty场理论（QFT）模拟中提出的应用（参见参考文献。[7，8]及其参考文献，包括量子染色体动力学的模拟（QCD），该理论描述了夸克和胶子的基本相互作用。晶格QCD非常适合研究QCD的低能量（子GEV）行为，但是晶格尺寸的计算成本的迅速增加使得QCD QCD极具挑战性，可用于模拟碰撞，以在诸如大型Hadron Collider（例如LHC）等较高的高级胶卷中探测的最短长度量表（LHC）。在这些能量下，QCD耦合常数αs变小，因此扰动计算成为选择的方法。使用量子计算机在扰动QCD中模拟硬散射过程已在很大程度上尚未探索。一种模拟量子计算机上通用扰动QCD进程的方法仍然缺失，但由于多种原因是可取的。其次，此功能还意味着量子模拟可以很好地适合对具有高质量最终状态的过程具有完全干扰效应的计算。每个贡献都可以分解为颜色部分和运动部分。This may be in part because the aims of perturbative QFT calculations differ from the aims of most quantum simulations: most quantum simulations (including lattice QCD) aim to take a known Hamiltonian and use it to perform the (unitary) evolution of a quantum system, whereas perturbative QFT calculations aim to calculate the (Hermitian, but not unitary) transition matrix describing the scattering of specified external states and hence研究基本颗粒的产生或衰减。首先，扰动QCD计算需要评估许多不可观察的中间状态的贡献，这使得这种计算使自然候选者从量子计算机操纵量子状态的折叠的能力中受益。第三，通用扰动QCD过程的量子模拟可以通过利用已知量子算法（例如量子振幅估计）提供的加速度来提高扰动QCD预测的速度和精度[9-12]。本文的目的是采取步骤使用量子计算机模拟通用扰动QCD进程。扰动QCD中的计算可以通过求和Feynman图的贡献来执行。颜色部分比运动部分更简单，并且实际上存在有效的程序[13 - 18]，用于计算经典计算机上的颜色因子。尽管如此，颜色部分仍然提出了在量子计算机上模拟扰动QCD过程的一些通用挑战。1作为例如，形成量子计算机的量子门必须始终是统一的，而feynman规则（颜色和运动学部分都）描述了Feynman图的组成部分，并非完全单位。这意味着颜色部分提供了一个有用的简化设置，可以使用该设置来开发Feynman图的量子计算的框架，因此它们将成为当前工作的重点。本文的主要结果是两个量子门Q和G，它们分别代表了描述Quark-gluon和Triple-Gluon相互作用顶点的Feynman规则的颜色部分。要实施这些门，我们介绍了一个单位化寄存器U的新概念，该概念可以模拟夸克和胶子的非空间相互作用。
![arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日](/simg/c\cc26ee16c78484b3826d3737f4bd2bdf2a9d3447.webp)
arxiv：2212.01672v1 [cs.cv] 2022年12月3日
摘要。这项工作的目的是介绍Marf，这是一项新颖的框架，能够使用Rover摄影机中的几种图像来合成火星环境。这个想法是生成火星表面的3D场景，以应对行星表面探索中的关键挑战，例如：行星地质，模拟导航和形状分析。尽管存在不同的方法来启用火星表面的3D重建，但它们依靠经典的计算机图形技术在重建过程中会产生大量计算资源，并且具有限制，并限制了重建以未见的场景并适应来自Rover Cameras的新图像。提出的框架通过利用神经辐射场（NERFS）来解决上述局限性，该方法通过使用一组稀疏的图像来优化连续的体积场景函数来合成复杂场景。为了加快学习过程的速度，我们用其神经图形图（NGP）替换了一组稀疏的漫游者图像，这是一组固定长度的vectors，这些vectors vectors vectors seal seal seal the vectors seal seal the venter thement Lengus的vectors seal seal theck in thecks of固定长度的vecters vecters the替换了以明显较小的尺寸保留原始图像的信息。在实验部分中，我们演示了由好奇的漫游者，持久漫游者和Ingenity直升机限制的实际火星数据集创建的环境，所有这些都在行星数据系统（PDS）上可用。
![arxiv：2401.02714v2 [Quant-ph] 2024年12月6日](/simg/a\aeeebe4f571350c049d50a3ddca635e89952ac0f.webp)
arxiv：2401.02714v2 [Quant-ph] 2024年12月6日
线性光学材料以外的多光子动力学在量子信息处理中具有重要的基本和技术重要性。但是，它在非线性波导QED中仍未探索。在这项工作中，我们从理论上提出了在存在交错的光子 - 光子相互作用的情况下提出结构化的非线性波导，该波子支持了Doublons的两个旋带的两个分支（即，在空间边界界面态态）。与线性波导QED系统相反，我们确定了其动态演化的两个重要贡献，即单光子结合状态（SPBS）和Doublon Bound State（DBSS）。最引人注目的是，即使在SPBS受到干扰的情况下，非线性波导也可以介导两个发射极对之间的远程四体相互作用。通过适当设计系统的参数，我们可以实现仅由DBSS中的虚拟Doublon介导的高保真四体性RABI振荡。我们的发现为在远程站点之间多体量子信息处理和量子模拟中应用结构化的非线性波导QED铺平了道路。
第1天 - 2024年12月6日概述
对伪造内透镜的预测和术后保险库高度的比较评估：可植入的Phakic隐形眼镜（IPCL）与可植入的胶体透镜（ICL）Sonam yangs yangzes 6+2分钟
收到：2024年11月24日修订：2024年12月6日接受：2024年12月26日在线：2024年12月26日，摘要建筑行业显着影响Envi
收到：2024年11月24日修订：2024年12月6日接受：2024年12月26日在线：2024年12月26日，摘要建筑行业显着影响环境可持续性，从而促使需要最大程度地减少生态足迹的创新材料。可持续建筑材料在绿色基础设施的发展中起着至关重要的作用，旨在增强城市弹性和促进环境保护。本研究旨在探索各种创新的可持续建筑材料及其在绿色基础设施项目中的应用。它旨在确定与这些材料相关的利益和挑战，以促进环保建筑实践。进行了全面的文献综述，分析了可持续建筑材料的最新进步，包括回收材料，基于生物的复合材料和智能材料。使用这些材料成功的绿色基础设施项目的案例研究进行了检查，以评估其有效性和可持续性。研究结果表明，创新的材料（例如回收的混凝土，竹子和菌丝体复合材料）可显着降低碳排放和资源消耗。案例研究表明，采用这些材料的项目的能源效率提高了，浪费减少了。还确定了与成本，可用性和监管标准有关的挑战。研究得出结论，创新可持续材料的整合对于绿色基础设施的发展至关重要。强调这些材料的好处可能会导致建筑行业的广泛采用。未来的研究应着重于克服确定的挑战，并制定标准化指南，以促进在基础设施项目中使用可持续材料。关键字：环境可持续性，绿色基础架构，创新材料杂志https：//journal.ypidathu.or.id/index.php/ijnis这是SA许可下的开放式访问文章https：///creativecommons.org/compommons.org/compommons.org/compomensess/licessense/plicessense/compo--sa/by-sa/4.0/ s.0/ s. （2024）。绿色基础设施开发中可持续建筑材料的创新。Scientia Naturalis的研究，1（3），144-153。 https://doi.org/10.70177/scientia.v1i3.1570发表者：Yayasan pendidikan Islam Daarut daarut Thuut Thufula介绍
领导力文摘 12 月 18 日活动产品
CAL 领导力演讲系列 2019 CAL 演讲系列将知名领导力思想家带到陆军观众面前。下一场演讲嘉宾如下： 2019 年 1 月 23 日 - 国王学院教授 Aimée Fox 博士将在 RMAS 丘吉尔厅就“英国陆军的军事创新和指挥政治：过去和现在”发表演讲。 2019 年 2 月 6 日 - Roderic Yapp 先生将在 RMAS 丘吉尔厅就“通过更好的决策取胜理论：商业经验教训”、体育和战斗主题发表演讲。军人、公务员和国防部用户请在此处注册。这是 CAL SharePoint 网站。非国防部用户请通过 SandhurstTrust.org/events 预订门票。
![arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日](/simg/7\76e1731f517ae8b8ca33352fd3f1435faeaee1a5.png)
arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日
摘要：人工智能的蓬勃发展促使人们建议人工智能技术应该“以人为本”。然而，对于以人为本的人工智能（简称 HCAI）的含义，并没有明确的定义。本文旨在通过解决 HCAI 的一些基础方面来改善这种情况。为此，我们引入了术语 HCAI 代理，指任何配备人工智能组件并与人类交互和/或协作的物理或软件计算代理。本文确定了参与 HCAI 代理的五个主要概念组件：观察、要求、行动、解释和模型。我们将 HCAI 代理的概念及其组件和功能视为弥合以人为本的人工智能技术和非技术讨论的一种方式。在本文中，我们将重点分析由单个代理在人类存在的动态环境中运行的场景。
FY26（2024 年 12 月）CDR 指挥委员会
ALLISON ASHLEY E COSTELLO ANNA ELIZABETH HAMMOND ABIGAIL RORAP ANTONIO FRANCISCHE N CUMPSTON KAINOA HANACECK JOSEPH EMIL ASABAN CHRISTIAN R DANAI CHRISTINA ANN HEILMAN MADELINE PAULI BALISTRERI MICHAEL ANDRW N DANIELS BRITTANY J HEIN MATTHEW BRAINARD BANKS LATOYA L DANLEY BRIAN J HILL JONATHAN MICHAEL BANKUS AARON BRADLEY DARLING JAY CHARLES HIRNER GEORGE LLOYD JR BARNER SEAN J DAY WILLIAM P HORST JOHN M BARRY MITCHELL ALAN DEIGHAN JOSEPH TIMOTHY HOWELL ELIZABETH DEBOR BELLOMY CHRISTOPHER LEE DENHERDER马修·C·哈伯德 查尔斯顿·C·本森 希瑟·乔·迪松 克里斯托弗·D·休斯 梅根·艾莉丝·布莱克蒙 马修·艾伦·德莱顿 扎卡里 约翰·英格索尔 本杰明·何塞·布洛克顿 布莱恩·M·艾希 多尔夫·E·JR·贾米森 梅根 伊丽莎白·博尔顿 凯尔·韦·艾瑟 伊丽莎白·A·贾诺维奇 考特尼·尼科·博尼韦尔 克里斯托弗·凯恩·埃尔泽夫塔维 安娜·杰汉·约翰逊 安德鲁·斯塔夫·博纳齐安 查尔斯·黑格 费根 伊恩·C·琼斯 杰里米·达拉斯·鲍尔斯 唐纳德·纳撒尼尔三世·费尔·约翰纳森 罗伯特·卡明斯基 克里斯托弗·L·布兰特纳 马丁·E·福尔·卡森 詹姆斯·肯尼迪 迪伦·F·布雷伊莎贝尔 拉莫娜 弗拉纳根 乔舒亚 亚历山大 肯特 布莱恩 M 布罗特曼 亚伦 R 弗莱克 迈克尔 帕特里克 金 帕特里克 尤金 布朗 迈克尔 D 弗莱明 奥斯汀 加利亚 克莱因 亚历山大 W 布鲁斯 特蕾西 林恩 富勒 杰里特 拉塞尔 科兹洛夫斯基 本杰明 W 巴克 托马斯 盖奈特 加巴茨 本杰明 D 拉斯基 迈克尔 瑞安 布什 雅各布 蒂莫西 乔治 凯特琳 玛丽 拉佐特 雷蒙德 T 伯德 尼古拉斯 维克斯 吉尔德迈耶 斯科特 詹姆斯 莱德福德 杰弗里 沃雷 凯西 马修 约瑟夫 格里森 詹妮弗 艾琳 莱格 玛丽莎 凯耶 塞巴洛斯 罗纳德 E 戈尔登约翰·罗伯特·利法 杰德·塞鲁·张 史蒂芬·伍进·冈萨雷斯 莫伊塞斯·比利亚尔巴·洛佩斯 大卫·亚伦·查尔顿 特拉维斯·马修·格拉纳塔 马里奥·安东尼·卢本诺夫·伊万·古奥尔吉·奇尔曼·斯科特·大卫·格雷戈里·哈利·埃尔默三世·林奇 安德烈·米歇尔·克莱门特·杰森·弗雷德里克格林·安德鲁·杜兰特·麦考利 惠特尼·T 克伦德宁·詹姆斯·D·格里姆斯·马克斯 布莱恩·马奥尼 约瑟夫·诺伯·柯林斯 杰弗里·戴尔二世 瓜利亚多 伊恩·M·玛丽亚 约书亚·弗朗西斯·康纳斯 马修·罗伯特·哈达德 约翰·胡萨姆·曼齐 艾玛·比阿特丽斯
FY26（2024 年 12 月）CDR 指挥委员会
ALLISON ASHLEY E CONNERS 马修 ROBERT GUAGLIARDO IAN M ANTONIO FRANCISCHE N COSTELLO ANNA ELIZABETH HADDAD 约翰 HUSSAM ASABAN CHRISTIAN R CRAWFORD 迈克尔 ANTHO HAMMOND 阿比盖尔 RORAP BALISTRERI 迈克尔 ANDRW N CUMPSTON KAINOA HANACECK 约瑟夫 EMIL BANKS LATOYA L DANAI 克里斯蒂娜 ANN HEILMAN 玛德琳 PAULI BANKUS 亚伦 BRADLEY DANIELS 布列塔尼 J HEIN 马修 BRAINARD BARNER SEAN J DANLEY BRIAN J HILL 乔纳森 迈克尔 巴里 米切尔 ALAN DARLING 杰伊 查尔斯 HIRNER 乔治 LLOYD JR BELLOMY 克里斯托弗 李威廉·P·霍夫曼 凯文·M·本森 希瑟·乔·戴汉 约瑟夫 蒂莫西·霍斯特 约翰·M·布莱克蒙 马特·艾伦·登赫德 马修·C·豪威尔 伊丽莎白·德博尔·布洛克顿 布赖恩·M·迪松 克里斯托弗·D·哈伯德 查尔斯顿·C·博尔顿 凯尔·W·德莱顿 扎卡里 约翰·休斯 梅根·艾丽丝·博尼韦尔 克里斯托弗·凯恩·艾希 多尔夫·E·JR·英格索尔 本杰明·何塞·博纳齐安 查尔斯·黑格·艾瑟 伊丽莎白·A·贾米森 梅根·伊丽莎白·鲍尔斯 唐纳德·纳撒尼尔三世 埃尔泽夫塔维 安娜·杰汉·贾诺维奇 考特尼·尼科·布兰特纳 马丁·E·费根 伊恩·C·约翰逊 安德鲁·斯塔夫布雷 伊莎贝尔 拉莫娜·费尔 约翰纳森·罗伯特·琼斯 杰里米·达拉斯·布罗特曼 亚伦·R·福尔 卡森 詹姆斯·琼斯 尚特·安吉丽卡·布朗 迈克尔·D·弗拉纳根 约书亚·亚历山大·卡明斯基 克里斯托弗·L 布鲁斯·特蕾西 林恩·弗莱克 迈克尔·帕特里克·肯尼迪 迪伦·F 巴克 托马斯·盖奈特 弗莱明 奥斯汀·加利亚·肯特 布莱恩·M·布什 雅各布 蒂莫西·富勒 杰里特·拉塞尔·金 帕特里克 尤金·伯德 尼古拉斯·维克斯·加巴茨 本杰明·D·克莱因 亚历山大·W 凯西·马修 约瑟夫·乔治 凯特琳·玛丽·科兹洛夫斯基 本杰明·W·塞巴洛斯 罗纳德·E·吉尔德迈耶·斯科特詹姆斯·拉斯基 迈克尔·瑞恩·张 史蒂芬·宇进·格里森 詹妮弗·艾琳·拉佐特 雷蒙德·T 查尔顿 特拉维斯·马修 金约翰·罗伯特·金腿 玛丽莎·凯·奇尔曼 斯科特·大卫·冈萨雷斯 莫伊塞斯·维拉巴·利法 杰德·塞鲁·克拉维兰 马蒂·艾格尼丝·格拉纳塔马里奥·安东尼·洛佩兹 大卫·亚伦·克莱门特 杰森·弗雷德里克·格雷戈里 哈里·埃尔默三世 卢多维奇 文森特·多明·克伦登宁 詹姆斯·D·格林 安德鲁·杜兰特·林奇 安德里亚·米歇尔·柯林斯 杰弗里·戴尔二世 格林姆斯·马克斯 布莱恩·麦考利 惠特尼 T