自主代理人与人的互动越来越集中于适应其不断变化的偏好,以改善现实世界任务中的援助。有效的代理必须学会准确地推断出通常隐藏的人类目标,才能很好地进行协作。但是,现有的多代理增强学习(MARL)环境缺乏严格评估这些代理人学习能力所需的必要属性。为此,我们介绍了Color G Rid,这是一种具有可定制的非平稳性,不对称性和奖励结构的新型MARL环境。我们调查了独立的近端政策选择(IPPO),一种最先进的(SOTA)MARL算法,在C olor G ride和通过广泛的消融中找到,尤其是在“人类和“人类较低”的“领导者”代理之间,尤其是在“领导者”中同时进行非平稳和不对称目标的助理代理人,由color color c olor is i i i i i i i i i i i i i i i i i i Is i i是。为了支持未来的MARL算法,我们在https://github.com/andreyrisukhin/colorgrid上发布了环境代码,模型检查点和轨迹可视化。
微塑料对果阿旅游业果阿经济的影响很大程度上取决于旅游业,其海滩是主要的吸引力。景点原始的沙子和闪闪发光的海水长期以来吸引了国内和国际游客。但是,人们对环境降解的认识越来越多,尤其是关于塑料污染的意识,已经开始对果阿的吸引力。当地企业主,酒店运营和海滩供应商开始看到塑料污染的经济影响。访客变得越来越注重生态意识,有些人选择了更干净且具有更好可持续实践的其他目的地。微型塑料污染需要在战争的基础上解决,否则可能会严重破坏果阿的旅游收入。游客来果阿享受海滩,但塑料废物的景象
结果:大多数参与者是女性(68%)和已婚(71%),而在51-60岁年龄段(43%)的年龄组中,文盲(30%)。在干预之前,干预组的DMSES得分为144.10±14.13,对照组为139.63±13.46。干预两周后,得分分别为162.26±8.97和137.36±13.29。干预两个月后,得分分别为166.5±8.16和136.96±11.8。与测试阶段相比,测试后和后期的两组在统计学上有显着差异(p = 0.001)。干预后两组之间的差异也很显着(p = 0.001)。根据重复测量方差分析结果,时间和组在干预组和对照组中时间和组的相互作用效果(p = 0.001,η2= 0.538)的影响很大。
已经努力比较山羊,牛和人奶之间的营养含量,以研究其作为婴儿配方奶粉的安全性,以及一些研究在其他动物中测试山羊牛奶配方奶粉的研究,这些动物表现出阳性结果。,人类婴儿的试验相对较少。使用山羊牛奶婴儿配方奶粉会导致正常生长。接受山羊基于牛奶的婴儿配方奶粉的婴儿与接受牛奶基牛奶的婴儿配方奶粉的婴儿配方奶粉相当。因此,山羊基于牛奶的婴儿配方的安全性和耐受性似乎与牛奶的基于牛奶的配方没有不同。其他血液营养标记没有差异,并且它们在两个配方组的正常范围内。在6个月后接受山羊牛奶配方奶和牛奶配方奶的婴儿之间的健康状况或事件的风险没有差异。在整个6个月中,两个公式组之间的重量,长度,头圆和BMI没有差异。在那些喂养山羊的牛奶配方中看到的微生物组成分似乎与母乳喂养的婴儿更相似,而那些喂养牛奶的牛奶的配方奶粉。总体而言,山羊的基于牛奶的配方似乎是牛奶基的婴儿配方奶粉的合适替代品。
在有针对性的访谈的帮助下,使用服务仪表式生命之轮以1到10的比例评估了10个重要生活区域的人。基于此,他们制定了康复中的一般生活目标,然后在支持一般目标的6个康复领域中设定特定目标。在分类法的帮助下,五年(2019- 2023年),我们为62个人分类了一般和具体目标。然后,我们根据目标的区域或内容进行了随着时间的流逝和性别的比较。从2019年到2023年,使用服务的人们在康复命令目标的背景下设定了253个一般目标。作为进一步的康复工作的一部分,他们根据个人康复领域建立了1122个具体目标 - 二阶目标,他们通常实现了定义的一般目标。结果表明,设定最多目标的领域是知识/工作和健康。我们可以得出结论,这两个领域是对我们的用户和/或他们认为受脑损伤影响最大的区域最重要的领域。基于此,使用服务的人对与社会关系,情感和自尊有关的领域的强调较少。还发现,目标通常是长期且稳定的,并且在较长时间内对用户仍然很重要。连续评估5次目标的最高百分比,这意味着用户在整个5年中保持了相同的目标。此信息对我们的工作很重要,因为它确认了长期的康复需求。从目标评估的趋势中,我们可以也就是说,使用服务的人们在几年的时间内实现了相同的目标,并逐渐实现这一目标。 关于目标评估,发现大多数评估都在上升或随着时间的流逝而稳定,只有很小的评估正在下降。 此外,对所有目标的平均评估也在增长。也就是说,使用服务的人们在几年的时间内实现了相同的目标,并逐渐实现这一目标。关于目标评估,发现大多数评估都在上升或随着时间的流逝而稳定,只有很小的评估正在下降。此外,对所有目标的平均评估也在增长。
摘要 - 在机器人操纵任务中,实现操纵对象的可识别目标状态通常对于促进机器人臂的运动计划至关重要。具体来说,在悬挂杯子等任务中,必须将杯子放置在钩子周围可行区域内。先前的方法已经揭示了杯子的多个可行目标状态的产生;但是,这些目标状态通常是随机生成的,缺乏对特定生成位置的控制。此限制使这种方法在存在约束的情况下,例如其他杯子已经占据的钩子或必须达到特定的操作目标时。此外,由于在现实世界中悬挂的方案中杯子和机架之间的频繁物理相互作用,因此从端到端模型中生成的目标状态通常会导致重叠点云。这种重叠会对机器人组的后续运动计划产生不利影响。为了应对这些挑战,我们提出了一种语言引导的混合高斯扩散(LHGD)网络,用于生成操纵目标状态,并结合了基于重力覆盖系数的基于重力覆盖率的基于重力覆盖率的方法。为了在语言指定的分布设置下评估我们的方法,我们在5个不同的架子上收集了多种可行的目标状态,用于10种不同的架子上的10种类型的杯子。此外,我们为验证目的准备了五种看不见的杯子设计。实验性调查表明,我们的方法在单模,多模式和语言指定的分布操纵任务中达到了最高的成功率。此外,它大大降低了点云的重叠,直接产生无碰撞的目标状态,并消除了机器人臂对额外的避免避免障碍物操作的需求。
Conceptualization: Jang A, Anneke Data curation: Jang A, Anneke Formal analysis: Jang A, Anneke Methodology: Jang A, Anneke Validation: Jang A Investigation: Anneke, Sujiwo J, Jang A Writing—original draft preparation: Anneke, and Jang A Writing—review and editing: Anneke, Sujiwo J, and Jang A Ethics approval (IRB/IACUC) (This field may被出版。)
winnipegjets.com https://www.nhl.com/jets/news/news/jets-at-the-world-juniors-day-1在世界青少年 - 加拿大第1天加拿大以4-0击败芬兰以开始2025年世界青少年。杰米·托马斯(Jamie Thomas)纪念日(Jamie Thomas Day)在周四举行的2025年世界青年之一在渥太华启动了四场比赛。加拿大以4-0击败芬兰的比赛开始了比赛,布雷登·雅格(Brayden Yager)是赛事的喷气机前景。Yager与Porter Martone和Tanner Howe(Penguins)居住了一条线,这是强力比赛的一部分,并且是罚款杀戮部队的一部分,这是当晚完美的5比5。这位19岁的球员打进了一球,完成了+1,并赢得了11个对峙中的10个。加拿大(1-0)将于周五6:30 CT面对拉脱维亚。 NHL.com https://www.nhl.com/news/winnipeg-jets-connor-hellebuyck-named-unmasked-goalie-of-the- year Hellebuyck of Jets named Unmasked Goalie of the Year Vezina winner could be headed for repeat, leading NHL in wins, save percentage, GAA, shutouts this season By Kevin Woodley Connor Hellebuyck是2024年未掩盖年度守门员奖的简单选择,而不仅仅是因为温尼伯喷气式飞机工作马号1还赢得了他的第二个Vezina奖杯,成为NHL最好的守门员,或者在某些情况下,在日历年中统计上的领域。这是 - 以及频率 - 赫勒布伊克(Hellebuyck)成功的频率,使他非常适合获得一个奖项,这不仅是认可个人卓越表现,而且是主题主题,主题主导了过去12个月中有关守门员的对话。对于Hellebuyck来说,这首先是他的思维方式和研究游戏。这是令人难以置信的。从1月1日至圣诞节开始,他以胜利(42)领先NHL,他的.925“'Helle的'曲棍球头脑都比我见过的任何人都要好,” Jets Backup Eric Comrie说,他在Hellebuyck和Hellebuyck和Jets的第三个NHL赛季中回来了。“我认为人们没有意识到这一点,因为他将其保留给自己,但他告诉我我一生中从未想过的事情。他分解一切的方式令人难以置信,他的定位是完美的。” Hellebuyck难以量化基于细节的细节来预测游戏的能力,但结果自言自语。
迈克尔·F·赖斯博士 州教育长备忘录 日期:2024 年 1 月 6 日 致:州教育委员会 发件人:迈克尔·F·赖斯博士,主席 主题:关于密歇根州十大战略教育计划目标 8 的演示 - 提供充足和公平的学校资金 关于密歇根州十大战略教育计划的演示定于 2025 年 1 月 14 日州教育委员会会议期间进行,将根据 2025 财政年度预算提供有关目标 8 的最新信息:提供充足和公平的学校资金。演示者包括:
网络安全和基础设施安全局(CISA)将跨部门网络安全绩效目标(CPG)定义为通过通过彻底的行业,政府和专家咨询的旨在有意义地降低风险的关键基础设施行动和美国人民的网络安全实践的子集。尽管CPG本质上是自愿的,但它们旨在帮助组织发展和增强其在网络安全工作中的投资。CISA的CPG已组织为与国家标准与技术研究所(NIST)的网络安全框架1.0(CSF 1.0)的五个主要功能保持一致:识别,保护,检测,响应和恢复。CISA的举措和计划是在关键基础设施部门推动服务入学率和CPG采用,其在医疗保健和公共卫生,水和废水系统,通信以及政府服务和设施领域的影响最大。关键发现: