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多代理增强学习的群体感知协调图
合作的多代理增强学习（MARL）需要在代理之间进行无缝的协作，通常以基本关系图来表示。现有学习该图的现有方法主要集中于代理关系关系，并具有高阶关系。虽然几种方法试图扩展合作模式以包含组内的行为相似性，但它们通常同时学习潜在图，从而在部分观察到的药物之间限制了信息交换。为了克服这些局限性，我们提出了一种新的方法来推断群体感知的坐标图（GACG），该方法旨在根据当前观察结果和群体级别的依赖性从跨轨迹观察到的行为模式来捕获代理对之间的合作。该图进一步用于图形卷积，以在决策过程中进行信息交换。为了进一步确保同一组中的代理人之间的行为一致性，我们引入了群体距离损失，该距离损失会产生群体的凝聚力并鼓励组之间的专业化。我们的评估是在Starcraft II微管理任务上进行的，是GACG的出色表现。一项消融研究进一步提供了我们方法每个组成部分有效性的实验证据。
![arXiv:2001.02021v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6656a65d1324b757699cd670b349c20ef6da7f31.png)
arXiv:2001.02021v1 [cs.AI] 2020 年 1 月 7 日
许多机器学习算法的核心是使用随机变量 (randvars) 描述隐藏在数据中的行为或结构的大型概率模型。在有效机器学习算法激增之后，有效的推理算法成为焦点，以利用学习到的模型或进一步优化机器学习算法 (LeCun 2018)。通常，模型由已知个体 (常数) 池 (即已知宇宙) 及其之间的关系形成。处理个体集可以实现易于处理的推理 (Niepert and Van den Broeck 2014)。通过与行为相同的个体代表合作并仅在必要时查看特定个体，提升可以有效地处理个体集。如果根据患病人数对可能的流行病进行建模，那么所有患病的人对流行病的行为都相同。在参数因子 (parfactors) 中，用逻辑变量 (logvars) 参数化的随机变量紧凑地表示随机变量集 (Poole 2003)。一个 parfactor 不是为每个人指定一个关于患病者如何影响流行病的因子，而是作为所有人的模板。马尔可夫逻辑网络使用一阶逻辑公式进行紧凑编码 (Richardson and Domingos 2006)。已知宇宙意味着 parfactors 或马尔可夫逻辑网络中的 logvars 具有域，并且可能具有将域限制为特定 parfactors 或公式的某些常数的约束。提升推理算法
Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
当代植物生物学
前所未有的气候条件变化将如何影响某些作物的产量和生产力以及它们对现有压力、非生物和生物相互作用的反应，是全球关注的关键问题。气候变化还会改变自然物种的丰富度和分布，或有利于入侵物种，进而改变生态系统动态和生态系统服务的提供。C3 植物和 C4 植物的基本解剖学差异导致它们对气候变化的不同反应。对于具有 C3 光合作用途径的植物，大气中二氧化碳 (CO2) 的增加会正向调节光合碳 (C) 同化并抑制光呼吸。豆科植物是 C3 植物，它们可能通过各种策略处于有利地位，以增加生物量和产量。本文全面介绍了植物生理和分子特性方面的最新进展，特别强调了气候变化情景下 CO2 浓度升高条件下的豆科植物。本文还讨论了未来行动的战略研究框架，该框架整合了基因组学、系统生物学、生理学和作物建模方法，以应对气候变化。测序和表型分析方法的进步使得利用大量遗传和基因组资源成为可能，通过部署高分辨率表型分析和高通量多组学方法来改良性状。以农业系统设计和管理、气候影响预测和疾病预报为重点的综合作物建模研究也可能有助于规划适应性。因此，结合基因组学、植物分子生理学、作物育种、系统生物学和综合作物-土壤-气候建模的综合研究框架将非常有效地应对气候变化。
PGCN：用于脑电图识别的金字塔图卷积网络
摘要 - 情感识别对于各种精神疾病的诊断和康复至关重要。在过去的十年中，由于其突出的准确性和可靠性，对基于脑电图（EEG）的情绪识别进行了深入研究，并且图形卷积网络（GCN）已成为解释EEG信号的主流模型。然而，尽管已证明这种关系在情感识别中很重要，但电极关系，尤其是整个头皮的远距离触发依赖性。小型接受领域仅使较浅的GCN仅聚集局部淋巴结。另一方面，堆叠太多的层会导致过度光滑。为了解决这些问题，我们提出了锥体图卷积网络（PGCN），该网络汇总了三个级别的特征：局部，中镜和全局。首先，我们基于电极的3D拓扑关系构建一个香草GCN，该拓扑关系用于整合两阶局部特征。其次，我们基于先验知识构建了几个介观脑区域，并采用介观的关注来依次计算虚拟的介观中心，以关注介观脑区域的功能连接；最后，我们融合了节点特征及其3D位置，以构建数值关系邻接矩阵，以从全局的角度整合结构和功能连接。在三个公共数据集上的实验结果表明，PGCN在头皮上增强了关系模式，并在受试者独立的场景和主题独立的方案中实现了最先进的性能。同时，PGCN在增强网络深度和接受领域之间做出了有效的权衡，同时抑制了随之而来的过度光滑。我们的代码可在https://github.com/jinminbox/pgcn上公开访问。
引用（APA）：Bolwig，S.，Bazbauers，G.，Klitkou，A.，Lund，P.，Blumberga，A.，Gravelsins，A。，＆Blumberga，D。审查建模能量TR
这篇评论的目的是讨论如何通过考虑社会技术和相关文献的见解来使可持续能量转移途径的能源场景的定量建模如何更现实。的主张是，一种丰富的建模方法不仅关注技术开发和部署，还集中在反馈循环，学习过程，政策和治理，行为变化，能源部门与其他经济领域之间的相互联系以及基础设施之间的相互联系。评论讨论了一系列社会技术概念，以期如何丰富高度复杂的动态系统的理解和建模，例如具有可变可再生能源的较高份额的柔性能源系统。在这种情况下，还通过描述使用计量经济学和线性编程方法的SDM和传统建模方法之间的差异来介绍系统动力学建模（SDM）用于分析能量转换的应用。通过使用因果环图提供了此类模式的概念框架。这些图说明了SDM的内源方法 - 理解和建模系统的结构，这是负责其动态行为的。SDM还可以在足够长的时间内捕获经济，政策，技术和行为因素的共同发展，这对于分析过渡途径动态是必不可少的。在这方面，审查概念了如何在SDM中与社会技术概念进行联系，以及它们与能源系统灵活性分析相关的原因。从计算的角度来看，将SDM与技术详细的能源系统优化模型相结合可能是有益的，这可能是实现可持续能源过渡的更现实，非线性定量建模的前进的道路。
德国研究、创新和技术绩效报告
阿部洋子（Yoko Abe）教授A.S. 博士鲍里斯·奥古斯基博士斯蒂芬妮·鲍尔博士Ingo Baumann、Marc Becker、教授A.S. 博士霍尔格·博宁 (Holger Bonin)、阿方斯·博托夫 (Alphonse Botthof) 博士Tanja Bratan，博士h. c. Edelgard Bulmahn，教授Theresa Cho 博士D.，教授Moon Choi 博士D.，博士安娜·克里斯特曼博士Jano Costard、Susanne Dehmel、Peter Dortans、Judith Ebel、John Elling、Gerhard Fasol 博士。 D.，教授A.S. 博士安妮特·弗兰克，教授A.S. 博士Volker Gass、Ronald Grasmann、Christoph Gross、Minoru Hanakat、Magnus Harviden、Prof. A.S. 博士Justus Haucap 博士克里斯蒂安·海德克 (Christian Heideck)、萨沙·赫尔曼 (Sascha Hermann)；亚历山大·赫希菲尔德（Alexander Hirschfeld）教授A.S. 博士凯瑟琳娜·霍茨勒 (Katharina Hölzle) 博士托拜厄斯·霍夫曼博士Stefan Rolf Huebner，教授A.S. 博士Christian Hummert，教授饭岛克也博士D.，教授井地智宏博士D.，教授梶川雄也博士D.，博士Matthias Kautt、Jonas Kellner 博士金东益教授Hannah Kim 博士D.，教授So Young Kim 博士D.，杰西卡·金； Osamu Kobayashi 博士、Martin Kölling、Azusa Kondo 博士John König、Harald Conrad、Max Kroymann、Eddy Kwon 博士D.，博士Taek-ryoun Kwon 博士D.，Jae Hong Lee，博士D.，Joohyung Lee，博士D.，博士Sunghee Lee、Yonsoo Lee、Youngmin Lee 博士D.，博士Jochen Legewie 博士、Eckart Lilienthal、Andreas Lindenthal 博士Johannes Ludewig 博士，Valeska Maul；洛塔尔·门尼肯博士乔治·梅茨格博士Susanne Meyer，教授A.S. 博士Paul P. Momtaz，教授A.S. 博士克劳迪娅·穆勒 (Claudia Muller) 教授A.S. 博士长野宏司教授长冈贞夫博士D.，教授Alice Oh，博士Kazuaki Osumi 博士，PD Anne Otto，Byeongwon Park，博士D.，博士Byeungkwan Park 教授、Jung Ho Park 教授Sangook Park 博士D. 太阳
案例1：23-CV-03706-TJK文档81备案02/09/25 Page 1 ...
4当然，Temu从Shein收到的33,000个撤销通知中的任何一个可能是错误的或有缺陷的。temu敦促法院假设大于Shein的两个撤销通知的数字是有用的。，但法院拒绝推测Temu是否表现出无法弥补的伤害。是的，一位卖方已起诉Shein，以虚假的DMCA通知，但到目前为止，这只是指控。Foshan Liyan Undergarment Co.，Ltd.诉Roadget Business Pte。Ltd.，No. 23-CV-6557（MRA/RAO）（C.D. cal。）。 否则，Temu说，“ [t] Elling []”是在英国的一家法院限制了Shein发出侵权通知的能力之后，Shein键入了在美国发送DMCA通知，而不是在海外进行此过程。 ECF No. 62在10–11；另请参见ECF No. 62-1¶¶24–27。 ，但所有告诉法院的信息是，Shein在这里选择了更简单的过程，或者它达到了可能在英国发送的通知的上限。每天不一定无法满足英国法院的要求。 显然，DMCA撤离通知中也包括了五张诉讼主题的照片。 ECF No. 62-1¶23。 最后，法院指出，尽管华盛顿特区 巡回法院建议，法院应“假设”在不可弥补的危害分析中获得成功的可能性，“根本不清楚”这是在“建立条款上下文”之外的。参见Englishv。Trump，279 F. Supp。 3d 307，333（D.D.C. v。Pelosi，No. 2022年5月20日）。Ltd.，No.23-CV-6557（MRA/RAO）（C.D.cal。）。否则，Temu说，“ [t] Elling []”是在英国的一家法院限制了Shein发出侵权通知的能力之后，Shein键入了在美国发送DMCA通知，而不是在海外进行此过程。ECF No. 62在10–11；另请参见ECF No. 62-1¶¶24–27。 ，但所有告诉法院的信息是，Shein在这里选择了更简单的过程，或者它达到了可能在英国发送的通知的上限。每天不一定无法满足英国法院的要求。 显然，DMCA撤离通知中也包括了五张诉讼主题的照片。 ECF No. 62-1¶23。 最后，法院指出，尽管华盛顿特区 巡回法院建议，法院应“假设”在不可弥补的危害分析中获得成功的可能性，“根本不清楚”这是在“建立条款上下文”之外的。参见Englishv。Trump，279 F. Supp。 3d 307，333（D.D.C. v。Pelosi，No. 2022年5月20日）。ECF No.62在10–11；另请参见ECF No.62-1¶¶24–27。，但所有告诉法院的信息是，Shein在这里选择了更简单的过程，或者它达到了可能在英国发送的通知的上限。每天不一定无法满足英国法院的要求。显然，DMCA撤离通知中也包括了五张诉讼主题的照片。ECF No. 62-1¶23。 最后，法院指出，尽管华盛顿特区 巡回法院建议，法院应“假设”在不可弥补的危害分析中获得成功的可能性，“根本不清楚”这是在“建立条款上下文”之外的。参见Englishv。Trump，279 F. Supp。 3d 307，333（D.D.C. v。Pelosi，No. 2022年5月20日）。ECF No.62-1¶23。最后，法院指出，尽管华盛顿特区巡回法院建议，法院应“假设”在不可弥补的危害分析中获得成功的可能性，“根本不清楚”这是在“建立条款上下文”之外的。参见Englishv。Trump，279 F. Supp。3d 307，333（D.D.C.v。Pelosi，No. 2022年5月20日）。v。Pelosi，No.2022年5月20日）。2018）（讨论完整福音教堂的牧师，454 F.3d，第303页）；另请参见共和党人的纳特·塞勒（Nat'l Comm）。 22- CV-659（TJK），2022 WL 1604670，AT *4 N.4（D.D.C. 和“ [g]认为无法弥补的伤害的标准是'非常高'，并且原告承担着通过实际证明建立这种伤害的负担，法院不会使原告敦促。”请参阅Nat'l Parks Consv。 ass'n诉美国森林服务。 ，编号 15-CV-1582（APM），2016 WL 420470， *10（D.D.C. 2016年1月22日）（认为原告没有确定无法弥补的伤害，因为他们没有提供任何危害，“确定亲戚将迫在眉睫会遇到来自[投诉]采矿业务产生的不利环境影响”）； Biovail Corp.诉FDA，519 F. Supp。 2d 39，48–49（D.D.C. 2009）（拒绝初步禁令，因为“没有证据表明批准批准实际上会造成有害的健康影响，这些指控未能符合必要的标准”）。2018）（讨论完整福音教堂的牧师，454 F.3d，第303页）；另请参见共和党人的纳特·塞勒（Nat'l Comm）。22- CV-659（TJK），2022 WL 1604670，AT *4 N.4（D.D.C. 和“ [g]认为无法弥补的伤害的标准是'非常高'，并且原告承担着通过实际证明建立这种伤害的负担，法院不会使原告敦促。”请参阅Nat'l Parks Consv。 ass'n诉美国森林服务。 ，编号 15-CV-1582（APM），2016 WL 420470， *10（D.D.C. 2016年1月22日）（认为原告没有确定无法弥补的伤害，因为他们没有提供任何危害，“确定亲戚将迫在眉睫会遇到来自[投诉]采矿业务产生的不利环境影响”）； Biovail Corp.诉FDA，519 F. Supp。 2d 39，48–49（D.D.C. 2009）（拒绝初步禁令，因为“没有证据表明批准批准实际上会造成有害的健康影响，这些指控未能符合必要的标准”）。22- CV-659（TJK），2022 WL 1604670，AT *4 N.4（D.D.C.和“ [g]认为无法弥补的伤害的标准是'非常高'，并且原告承担着通过实际证明建立这种伤害的负担，法院不会使原告敦促。”请参阅Nat'l Parks Consv。ass'n诉美国森林服务。，编号15-CV-1582（APM），2016 WL 420470， *10（D.D.C.2016年1月22日）（认为原告没有确定无法弥补的伤害，因为他们没有提供任何危害，“确定亲戚将迫在眉睫会遇到来自[投诉]采矿业务产生的不利环境影响”）； Biovail Corp.诉FDA，519 F. Supp。 2d 39，48–49（D.D.C. 2009）（拒绝初步禁令，因为“没有证据表明批准批准实际上会造成有害的健康影响，这些指控未能符合必要的标准”）。2016年1月22日）（认为原告没有确定无法弥补的伤害，因为他们没有提供任何危害，“确定亲戚将迫在眉睫会遇到来自[投诉]采矿业务产生的不利环境影响”）； Biovail Corp.诉FDA，519 F. Supp。2d 39，48–49（D.D.C.2009）（拒绝初步禁令，因为“没有证据表明批准批准实际上会造成有害的健康影响，这些指控未能符合必要的标准”）。
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