为了在现实世界中部署强化学习(RL)代理,它们必须能够推广到看不见的环境。但是,RL在分布外的概括方面挣扎,通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入,但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题,我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络(SNR PUN)。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度,并提供了正式分析,解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性;在一个物理系统中,显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
《版权法》第30-4条(法案号1970年的48年)(无目的无目的享受在作品中表达的思想或情感),在以下任何情况下,以任何方式,以任何方式利用一项作品,或者在任何其他情况下,或者在任何其他情况下都不是一个人的目的,以使某人的目的享受或让另一个人享受或使其他人享受这项工作表达的思想或观点;但是,前提是,如果该诉讼会根据工作的性质或目的或其剥削情况不合理地损害版权所有者的利益:i。如果它用于测试,以开发或投入到与作品或其他此类剥削的声音或视觉效果相关的实际使用技术; ii。如果将其用于数据分析(意味着从大量作品或大量其他此类数据中的构成语言,声音,图像或其他元素数据的提取,比较,分类或其他统计分析;在第47-5条第47-5条,第(1)段中,该数据相同,项目II II); iii。如果它在计算机数据处理过程中被利用或以其他方式不涉及人类感官所感知的作品所表达的内容(对于计算机编程的作品,则这些利用不包括在计算机上执行工作),而不是前面两个项目中所设置的。
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
马里兰州克朗斯维尔:今天,马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布,他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图(AI 路线图)。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略,以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究,包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展,可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面,”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图,帮助其加快人工智能采用的步伐,同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术,使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
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纵隔和心包(解剖学)1 - 心腔、瓣膜、传导系统和心脏神经支配(解剖学)2 - 心脏的发育(解剖学)3 - 心脏血管的组织(生理学)4 - 心肌和血管的组织学(解剖学)5 - 心脏血管的表面解剖学(解剖学)6 - 心肌的生理学(生理学)7 - 心电图(生理学)8 - 心律失常(生理学)9 - 抗心律失常药物(药理学)10 - 心动周期(生理学)11 - 心输出量及其调节(生理学)12 - 心脏的泵送(生理学)13 - 生理和病理条件下心肌的代谢(生物化学)14 - 心肌炎的微生物学(病理学)15 -心脏瓣膜疾病。风湿热和风湿性心脏病 1(病理学) 16 - 心内膜炎心肌炎(病理学) 17 - 心肌病 - 心包和心脏肿瘤(病理学) 18 - 心脏酶和其他蛋白质标记物(生物化学) 19 - 血管 I-动脉系统(解剖学) 20 - 血管 II - 静脉系统(解剖学) 21 - 血管系统的发育(解剖学) 22 - 血压(生理学) 23 - 微循环(生理学) 24 - 血浆脂蛋白和胆固醇(生物化学) 25 - 动脉硬化动脉粥样硬化(病理学) 26 - 抗高血压药物(药理学) 27 - 高脂血症(药理学) 28 - 用于治疗心力衰竭的药物(药理学) 29 -