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带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
线性部分监视，以进行顺序决策算法，后悔界限和应用程序
部分监测（Rustichini，1999）是无状态顺序决策的灵活框架。部分监视模型捕获了标准的多臂和线性匪徒的设置，半信息反馈模型，动态定价和决斗匪徒的变体，仅举几例。部分监视被形式化为学习者和环境之间的基于圆形的游戏。在每回合中，学习者选择一个动作，环境提供了反馈。此外，与每个动作相关的（未知）奖励，但与强盗模型不同，不一定直接观察到奖励。相反，为学习者提供了奖励和反馈如何相关的描述。为了最大程度地提高累积奖励，学习者需要在导致信息反馈和高奖励的行动之间取得仔细的平衡，这是探索 - 开发难题的本质。更具体地，学习者需要收集数据，使其能够识别最佳动作，同时最大程度地减少相对于最佳动作（称为遗憾）的次优最佳动作的成本。
Anurag Koul
●带有可变步骤频率的TD3：学习控制任务的步骤频率。●具有离散状态空间的基于模型的强化学习。●了解基于模型的离线强化学习的不确定性估计和安全政策改进●研究现实世界中的Cassie机器人的离线增强学习学习●抽象空间中的计划：通过计划模型从计划模型中学习策略，从期权模型中学习策略●适应性PID控制器：研究对控制策略的ADAPTIVE PID PID属性学习。●学习有限的空间门控复发神经网络。●策略梯度带有奖励分解：利用有方面奖励的策略梯度的变化。●深入增强学习算法的性能比较：DQN，DDQN，决斗体系结构和A3C对Atari进行了测试。●使用共形预测降低深神经网中的歧义：在深神经网络中，结构性预测的输出量最小化导致不确定性较小。●自主驾驶的直接感知：通过捕获观察值的时间特征来增强现有方法。
基于深钢筋学习方法的氧化还原电池模拟模型的优化
摘要：钒氧化还原电池（VRFB）在过去几十年中在混合储能系统（HESS）中发挥了重要作用，这是由于其独特的特征和优势。因此，对VRFB模型的准确估计在大规模存储应用中非常重要，因为它们对于在嵌入式能源体系结构中纳入了储能系统和控制算法的独特特征是必不可少的。在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法结合了基于模型的和数据驱动的技术来预测电池状态变量，即电荷状态（SOC），电压和电流。我们的建议利用增强了深层增强学习技术，特别是深层Q学习（DQN），通过将Q学习与神经网络相结合以优化VRFB特异性参数，从而确保真实数据和模拟数据之间的稳健拟合度。我们提出的方法在电压预测中的现有方法优于现有方法。随后，我们通过纳入了第二种深度RL算法（Dueling DQN）来增强所提出的方法，这是DQN的改进，结果提高了10％的结果，尤其是在电压预测方面。所提出的方法导致了准确的VFRB模型，该模型可以推广到几种类型的氧化还原流量。
从Fenton Hill到Fervo：EGS是否正在接近商业生存能力？ 预测实时地热井流量和焓... 低温地热井泵网络的最佳操作：Dueling Deeg Q-Network方法
摘要自开创性的Fenton Hill工程地热系统（EGS）项目破裂已经有50年了。从那时起，近100种其他EGS计划在全球范围内以某种能力形成，旨在通过刺激和破裂来开发人工地热储层，并承诺在任何地方都能在任何地方进行商业规模的地热力并直接热量。在过去的五年中，越来越多的项目开发商和精选的公共实体吹捧了技术突破和购买协议，作为即将出现的商业生存能力的指示。数十年来，有一些报告提出了类似的乐观情绪。通过项目数据的综合，已发表的研究和预测分析以及一系列主题专家讨论，本文旨在验证EGS的当前状态和技术经济成就以及相关的下一代地热系统用于商业化。该分析发现，最近的进步确实使孤立的EGS项目更接近可伸缩性和商业可行性。在评估最近成就如何塑造明天的地热系统时，深入研究项目级数据将热量与炒作区分开。关键字：例如，下一代地热，技术经济分析，fervo
无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
健怡可乐之战 - UNI ScholarWorks
自古以来，战争就一直在发生。同一行业的公司之间的战争也由来已久。其中持续时间最长的战争之一是可乐战争，即亚特兰大可口可乐公司与纽约百事可乐公司之间的战争。这两家公司的营销部门几十年来一直在争夺消费者心目中排名第一的软饮料。为了保护自己产品的份额，两家公司都推出了新产品。其中最大的产品是可口可乐和百事可乐都推出的健怡可乐。截至 1991 年，可口可乐在可乐战争中占据第一的位置，市场份额为 19.7%，其次是百事可乐，为 17.8%，然后是健怡可乐，为 8.7%，健怡百事可乐为 5.7%（《饮料行业手册 90/91》，第 14 页）。研究过去的战争有助于确定如何制定新战争的策略。然而，大多数营销人员过于关注如何让产品保持最新状态，以至于他们没有回顾过去的历史。即使回顾了过去的历史，营销历史也往往关注发生了什么，而不是为什么。研究可乐战争的过去营销历史可以洞察关键的竞争举措和错误。
健怡可乐之战 - UNI ScholarWorks
自古以来，战争就一直在发生。同一行业的公司之间的战争也由来已久。其中持续时间最长的战争之一是可乐战争，即亚特兰大可口可乐公司与纽约百事可乐公司之间的战争。这两家公司的营销部门几十年来一直在争夺消费者心目中排名第一的软饮料。为了保护自己产品的份额，两家公司都推出了新产品。其中最大的产品是可口可乐和百事可乐都推出的健怡可乐。截至 1991 年，可口可乐在可乐战争中占据第一的位置，市场份额为 19.7%，其次是百事可乐，为 17.8%，然后是健怡可乐，为 8.7%，健怡百事可乐为 5.7%（《饮料行业手册 90/91》，第 14 页）。研究过去的战争有助于确定如何制定新战争的策略。然而，大多数营销人员过于关注如何让产品保持最新状态，以至于他们没有回顾过去的历史。即使回顾了过去的历史，营销历史也往往关注发生了什么，而不是为什么。研究可乐战争的过去营销历史可以洞察关键的竞争举措和错误。
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
2024 Emory Morningside全球健康案例竞赛
总理，纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）尊敬的总理设定了一个雄心勃勃的目标，可以到2025年在印度实现结核病（TB），这是在2030年全球行动承诺结束结核病的五年之前。但是，如果这些共同发育不明化，则糖尿病（DM）和结核病之间的相互作用对这种加速时间表的挑战提出了挑战，并威胁要消除结核病。印度的负担是全球结核病的最高负担，2019年印度国家结核病计划中有240万例案件。1同时，农村和城市地区的DM的患病率分别从1972年分别从2.4％和3.3％上升到2019年的15％和19％。2随着DM增加主动结核病的风险以及不良结核病治疗结果的可能性，例如失败，死亡和复发性结核病，这种DM患病率的升级为结核病控制和消除工作增加了复杂性。针对结核病和DM患者的综合病例管理和护理对抗TB药物和糖尿病药物之间的相互作用构成了额外的挑战，可能导致治疗并发症和患者的健康状况较差。研究人员已经深入研究了多年来将结核病和DM连接起来的相互作用的合并症，试图理解，减轻，最终解决这些决斗疾病所带来的挑战。SADAR医院是位于比哈尔邦的城市萨马斯蒂普尔（Samastipur）的一家大批量的公共医疗机构，是其社区的生命线。在这些挑战中，最后一年的研究生医学生拉维·帕塔克（Ravi Pathak）博士承担了在忙碌的门诊部（OPD）提供护理的责任。寻求护理的患者人数加剧了基础设施不足和财务和人力资源有限的持续问题，这会影响医院提供及时，全面护理的能力。在OPD的忙碌的夏季早晨，一名名叫Kishor Mishra的患者抱怨持续咳嗽，发烧，无力，弱点，口渴，体重减轻和视力模糊，跨越了5至6周。在进气期间，他四十多岁的男人Kishor告诉Pathak博士，他正在努力地度过自己的生活。Kishor的家人缺乏足够的资源，可以为他提供安全的生活空间。从监狱获释后，他将自己的时间分配给了与家人共享的狭窄的两居室公寓和短期无家可归的庇护所。拥挤的同居者通过卫生不足的卫生风险增加了结核病的风险，这使结核分枝杆菌传播，以及最近从监狱，无家可归者或注射吸毒者释放的其他人使用拥挤的设施 - 所有高风险的TB传输量。因此， KISHOR发现自己处于增加其传染病风险的条件。 Pathak博士告诉Kishor，他怀疑鉴于他的症状和暴露于结核病的危险因素，他可能有活跃的结核病病例。 Pathak博士命令胸部X射线并收集痰液样品，该样品返回了活跃的结核病感染。KISHOR发现自己处于增加其传染病风险的条件。Pathak博士告诉Kishor，他怀疑鉴于他的症状和暴露于结核病的危险因素，他可能有活跃的结核病病例。Pathak博士命令胸部X射线并收集痰液样品，该样品返回了活跃的结核病感染。