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关于经典增强学习的案例研究
摘要 - 基于旅行场的通量泵送是一项有前途的技术，有可能在HTS磁铁的供应中产生突破性的创新，该磁铁提供了无接触式，低压和高电流替代电力电子励磁器和当前铅解决方案的替代方案。但是，他们的工程过程已证明提出了重大挑战。先前的研究在数值或实验上已经在经验上研究了单个设计参数对通量泵的产出和性能的影响，但它们只能提供不适合适当适当设计动作的定性关系。在这项研究中，我们提出了一种基于人工智能（AI）技术的新方法，以生成有效的通量泵设计。在此过程中采用了以前针对实验结果验证的有限元（Fe）模型，以提供通量泵的设计参数与优化问题的目标函数之间的关系，即在持续操作过程中的最大效率。Fe模型以函数的形式利用，该函数被馈入基于AI的优化算法，例如遗传算法和粒子群优化。已建立的过程提供了一种“系统”方法，用于设计可行有效的通量泵，用于在实际应用中无接触式通电HTS磁铁。索引项 - 直流超导磁铁，通量泵，HTS电源，HTS Dynamo，Fusion Magnet，设计优化
生物炭修订对两年田间实验的农业土壤有机物和溶解有机物组成的影响
Rombola A.G.，Torri C.，Vassura I.，Venturini E.，Reggiani R.，Fabbri D.（2022）。生物炭修订对两年野外实验中农业土壤的有机物和溶解有机物组成的影响。总环境科学，812，1-11 [10.1016/j.scitotenv.2021.151422]。
母校StudiorumUniversitàdiBologna Archivio ...
Torri C.，Pambieri G.，Gualandi C.，Piraccini M.，Rombola A.G.，Fabbri D.（2020）。评估木质生物量的碳负燃料的连源性热解消化（PY-AD）过程的潜在性能。可再生能源，148，1190-1199 [10.1016/j.renene.2019.10.025]。
Russo，G.，Yazdani-Asrami，M.，Fabbri，M。和Morandi，A。（2024）智能和面向应用的最佳磁场泵的最佳设计。我
作者分支机构：中国广州苏尼特大学的第一附属医院康复医学系（Z. Huang，fan，Liang）；中国广州孙子大学第一附属医院心脏病学系（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，xiong，Guo，Liao）;国家卫生委员会辅助流通的关键实验室，中国广州孙子森大学（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，Xiong，Guo，Liao）；新闻与传播学院，中国广州的孙子森大学（DAI）；英国格拉斯哥大学格拉斯哥大学批判研究学院（LI）。
社交媒体和澳大利亚社会联合选择委员会
1 S. Kemp（2024）。数字2024：澳大利亚。datareportal。https://datareportal.com/reports/digital-2024-australia 2同上。 3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。 了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。 心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。 doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。 4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。https://datareportal.com/reports/digital-2024-australia 2同上。3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。 了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。 心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。 doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。 4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。3 Q. Liu，F。Su，A。Mu＆X. Wu（2024）。了解抑郁症患者中的社交媒体信息共享：阐述可能性模型和模式激活理论的见解。心理学研究与行为管理，4月12日（17），1587–609。doi：https：//doi.org/10.2147/prbm.s450934 pmid：38628982; PMCID：PMC11020237。4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。 青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。 悉尼：黑狗研究所。 （准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。 数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。 悉尼：到达澳大利亚。 https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。 社交媒体行业是健康的商业决定因素。 国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A. B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。 （2023）。 定义和概念化健康的商业决定因素。 柳叶刀。 APR，401（10383），1194–213。 doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。 pmid：36966782。4 K. Maston，L。Brown＆A。Werner-Seidler（2024）。青少年的心理健康和屏幕使用：未来校对研究的发现摘要。悉尼：黑狗研究所。（准备中出版）5澳大利亚到达澳大利亚（2024）。数字时代的育儿：对年轻人在线世界的关注。悉尼：到达澳大利亚。https://d1robvhmkdqpun.cloudfront.net/6443E8C2623028A22222222222222222D030F8D7EA6F2.pdf2.pdf 6 Marco Zenone et.al（2023）。社交媒体行业是健康的商业决定因素。国际卫生政策与管理杂志2023; 12,6840 7 A.B. Gilmore，A。Fabbri，F。Baum等。（2023）。定义和概念化健康的商业决定因素。柳叶刀。APR，401（10383），1194–213。doi：https：//doi.org/10.1016/s0140-6736(23)00013-2。pmid：36966782。
与内存功能有关的全身细胞因子6-9个月...
L. L. Bosttur，C。Capeleration，N。Amemiya，Soud，B。Achmann，J.S。成员Berg, A. Bersoni, A. Bertarelli, F. Boattini, B. Bordiment, P. Borgs of Sousa, M. Breschi, B. Caifr, X. Chaud, Senate, F. Debray, A. Dudarer, M. Fabber, S. Fabber, S. Farinon , P , T. Ogitsu , M. Palmer , J. Pavan , H. Picarz , Member Senior, IEEE , A. Portone ，L。Fine，E。Rochepault，L。Rossi，IEEE，M。Stalling，H.H.J。我是凯特（IE EEE），IEE，P。证书，Q。Vallone，A。Vanweij，R。VanWeelderen，M。Wozniak，A。Yamamoto，Y. Y. Yang，Y. Y. Zhai，IEE，IEE和A. Zlobin。
复杂行为过程中的全脑神经活动图
国际脑实验室 *，布兰登·本森1，朱利叶斯·本森2，丹尼尔·比尔曼3，尼科尔·波纳奇4，马特·卡兰迪尼5，乔纳·卡塔里诺4，盖尔·盖尔·盖尔·乔伊斯6，安妮·K教堂7，杨教堂7，杨丹8，peter dayan 9，peter dayan 9，ej tatian 9，ej tatian，ej tatian，ej tatian of Eric Fables，Michele 10 Brie 4 6，Laura Freitas-Silva 4，Berk Gerçek6，Kenneth D Harris 5，Michael Hausser 5，Sonja B Hofer 12，Fei Hu 8，F´elix Hubert 6，Julia Hubert 6，Julia Hunten，79 Christopher Krasniak 10，Christopher Kraspher Kraspher Kraspher Krandon 11 13，Thomas D MRSIC-FLOGEL 13，Jean-Paul Noel 2，Kai Nylund 3，Alejandro 11，C.V。Rille Rossant 5，Noam Roth 3，Rylan Schaeffer 1，Michael Schartner 4，Michael Schartner 4，Yanliang Shi 11 16，奥利维尔（Olivier）和r ilana b witten 11
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
MONTECCHIO PRECALCINO - 街道区域
Asinara Palladio Bastia Papa Luciani 村 Astichello Pasqualotto Braglio Papa Wojtyla 村 Barchetto Pra' Castello Branzoloschi Pozzo Bassana Repubblica 广场 Bruso Praoti Belvedere 罗马 Buzzaccherini Preara Bentivoglio Salgaroni Ca' Rote 纪念 V.le Bollina Sante Segato Calcara S. Redentore of P .za Bonin Longare Scamozzi Capitelli San Francesco Bortolan 锯木厂Cave San Giorgio Capo di Sotto Sordina Cavedagnona 圣米歇尔村 Cerato Stecchini Colombarini San Pietro Colombara Trissino Terraglioni Contralonga San Rocco Decima 威尼斯修道院 Sanson Feliciano Del Donatore P.zetta Vittoria 修道院 Santa Caterina Don Martino Chilese V.le Zanfardin Crosare Stivanelle Europa Unita 南部工匠区从 Schio Spartiori Fabbri 工匠区 从 Denetta 村出发 Strada Romana Forni Degli Summano Alpini Fra' Nicolò Feo Togarello G.B.皮托尼村 Fontanelle Val Cappella Grumo Franzana Vegre Ford Franzani Vignole Igna Franzegolo V. V. 威尼托广场 Maganza Giovanni XXIII XXV Aprile 广场 Marconi Leva' Marianna Cita 村 Lovara Marocchino Maglio Molino Masieroni 蒙斯加尔扎罗·吉乌斯。P.za Mille 宫廷艺术 Murazzo Molle Pagani Moraro Palazzina Palugara
学习量子设备的噪声指纹
可以可靠执行的算法（Deutsch 2020；Bharti 等人 2022）。随着早期量子设备的普及，自然而然地出现了一个问题，即在实验层面上了解通用量子设备中内部噪声过程留下的特征是否具有普遍特征或特定量子平台的特征。此外，人们可能想知道这种噪声特征是否具有时间相关的特征，或者在设备运行时是否可以有效地被认为是稳定的，即随着时间的推移保持恒定。这些问题的答案对于定义适当的策略以减轻噪声和系统误差的影响（Degen 等人 2017 年；Sza'nkowski 等人 2017 年；Do 等人 2019 年；M¨uller 等人 2020 年；Wise 等人 2021 年）至关重要，可能超越标准量子传感技术（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；´ Alvarez 和 Suter 2011 年；Yuge 等人 2011 年；Paz-Silva 和 Viola 2014 年；Norris 等人 2016 年）并克服探针尺寸和分辨率的当前限制（Cole 和 Hollenberg 2009 年；Bylander 等人 2011 年；Frey 等人 2017 年；M¨uller 等人）。 2018 ；Hern´andez-G´omez 等人 2018 ；Hern´andez-G´omez 和 Fabbri 2021 ）。此外，如果有人证明噪声特征是单个设备所特有的，它就变得更加重要，结果是衰减噪声影响的问题可能比预期的更难。事实上，每个量子技术平台，从超导电路（Devoret 等人 2004 ；Clarke 和 Wilhelm 2008 ）到捕获离子量子计算机（Wineland 等人 2003 ）、光子芯片（Spring 等人 2013 ；Metcalf 等人 2014 ）和拓扑量子比特（Freedman 等人 2003 ），都可能需要通常昂贵且与设备不兼容的临时解决方案