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混乱和超cha在两个耦合的后代
振荡器的集合是非线性动力学研究中最重要的对象之一。他们的研究结果可以在神经生理学，细胞生物学，量子物理学，信息和电信系统以及其他跨学科的学科中找到实际应用[1-7]。由于相互作用而产生的大量非线性现象，它们的动态富含和多样化。最显着的非线性效应之一是同步现象[5-7]。同步理论已经发展了很多年，并且出现了经典问题的新方面，通常在最简单的基本模型中，这种解决方案显着丰富了有关自我激发系统非线性动态的基本思想。由于交互作用，系统的动力学可能变得更加复杂。例如，HyperChaos [8]可以在耦合混沌振荡器系统中产生。在Chua的电路环[9]中发现了这种现象[9]，在两个可变[10-12]的线性散位中，在COLPITTS振荡器中，通过两个线性电阻器的均值[13]以及在耦合的对立的抗抗原驱动器Toda oscillators [14]中[10-12] [10-12]中[10-12]中。在某些特殊条件下，还可以获得与周期性机制相互作用模型的超cha的发生。例如，在单向耦合的相同的相同的振荡器的环中，稳定状态稳定而无需偶联，由于存在线性交叉di效偶联，就会出现超cha曲线[15]。此外，这种类型的复杂行为另一个例子是三个通过法定感应机制相互作用的遗传抑制剂的集合[16]。在该模型中，振荡器是相同且强烈耗散的，但是非线性耦合会导致动力学甚至超基ch的外观的复杂性。
Matai Hinengaro |临床心理学
科学实践与心理评估之间存在相似之处。科学家试图检测并解释现象的发生，而后者则发展了模型或理论。这些解释描述了产生现象的因果机制和过程，并能够做出有关其未来发生的预测。同样，在心理评估中，临床医生试图系统地收集数据，使他们能够确定客户的困难及其原因。此过程的结果是开发一个概念模型，代表客户的各种投诉及其关系。像科学一样，心理评估的过程可以部分解释为对客户的问题及其相互关系的系统调查。
通过部分监督的强化学习
抽象的深入强化学习表明，在视频游戏，机器人控制，官方驾驶和药物发现等不同领域的跨不同领域取得了巨大的成就。部分可观察的域中的常见方法在很大程度上倾向于从高维观测（例如图像）中端到端学习，而没有明确推理真实状态。我们提出了一个替代方向，引入了部分规定的加固学习（PSRL）框架。PSRL的核心是受监督和无监督学习的融合。该方法利用州估计器从高维观测中提取监督的语义状态信息，这些观察通常在培训时完全可用。这产生了更容易解释的政策，这些政策由控制构成状态预测。并行，捕获了一个无透视的潜在表示。这两个 - 语义状态和潜在状态 - 然后融合并用作策略网络的输入。这种并置为从业者提供了灵活而动态的范围：从强调监督的状态信息到整合富裕的潜在见解。广泛的实验结果表明，通过合并这些双重表示，PSRL提供了有效的平衡，增强了模型，可以在保存的同时使用，并且通常明显胜过表现，这是通过奖励和收敛速度以传统方法设定的性能基准。
Hindlepower认证培训
“免费培训真的值得付款！” HindlePower提供的课程提供了三（3）个PDH学分，或一个半（1.5）PDH版本，这两个版本均由 *实践工程学院Inc.，www.practicinginstitute.org完全认可，毫无代价！材料也包括在内。无论您是否是持牌PE，电池系统指定符或用户，还是参与固定电池系统的销售/营销，此课程适合您！课程详细信息 - （包括下面列出的所有三个课程。）带电池历史记录和充电器尺寸的固定电池尺寸 - PIE认可的课程202310381提出：Art Salander培训提供商：Hindlepower Inc.3.0专业开发小时（S）*，完全认可。课程持续时间 - 6小时的固定电池尺寸概述，包括电池历史记录和充电器尺寸 - 认可的课程202419831提出：Art Salander培训提供商：Hindlepower Inc1.5专业开发时间*，全面认可。课程持续时间 - 1.5小时电池历史记录逐渐退后一步，了解电池的起点。在“接吻游戏”中与莱顿罐一起浏览1700年代的第一个用途，并看到通信，电源和电动汽车中用途的演变。这是一门轻松的有趣课程，可以看看一切开始的地方！使用IEEE标准485的电池尺寸，本课程将教您用于实用程序应用的适当技术。您将获得对铅酸和NICAD电池的化学性质以及尺寸逐步指南的基本了解。电池充电器尺寸学习适当的尺寸固定电池充电器的方法。使用IEEE标准，您将学习分步的过程，以适当尺寸的电池充电器尺寸。有关更多信息或安排完整的会议，请直接联系Art Salander，以讨论详细信息：（484)548-6969电子邮件：asalander@hindlepowerinc.com
o r i g i n a l r e s a r c h是否会促进或阻碍员工的人工智能采用意图？一个主持的Medi
目的：企业内人工智能（AI）的融合增加是在员工之间产生重要的技能，可能会影响他们采用AI的意图。但是，现象对这种现象的心理影响的现有研究仍然尚无定论。借鉴了情感事件理论（AET）和挑战 - 思想压力框架（CHSF），目前的研究旨在探索挑战与障碍技术压力源与员工采用AI的意图以及这种调解关系的边界条件之间的“黑匣子”。方法：该研究采用定量方法并利用三波数据。通过雪球采样技术和结构化问卷调查收集数据。该样本包括来自中国广东省11个不同组织的员工。我们收到了301份有效的问卷，代表75％的总回应率。通过使用MPLU和SPS的过程宏进行验证性因素分析和回归分析，测试了理论模型。结果：结果表明，积极影响介导了挑战技术压力源与AI采用意图之间的正相关关系，而AI焦虑介绍了障碍技术压力源与AI采用意图之间的负面关系。此外，结果表明，技术自我效能感使挑战和阻碍技术压力源对情感反应的影响以及挑战和障碍技术压力源分别通过积极情感和AI焦虑的AI采用意图的间接影响。结论：总的来说，我们的研究表明，AI驱动的挑战技术压力源通过培养积极影响会对AI采用意图产生积极影响，而障碍技术压力源通过触发AI焦虑来阻碍AI的采用意图。此外，技术自我效能感是在塑造这些关系时成为关键的主持人。这项研究有可能对AI采用意图的文献做出有意义的贡献，从而加深了我们对所涉及的影响力机制的整体理解。此外，该研究肯定了情感事件理论（AET）和挑战后压力源框架（CHSF）的适用性和相关性。实际上，该研究为组织提供了有效管理员工AI采用意图的可行见解。关键词：挑战和障碍技术压力源，AI采用意图，积极影响，AI焦虑，技术自我效能感
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
hingston down Quarry网站生物多样性行动计划
22公顷花岗岩采石场位于塔玛谷（Tamar Valley）内。与该采石场相关的栖息地包括林地碎片，树篱，种类多样的草原，荒地和农业牧场。恢复该地点是包括阔叶林地，水体和酸草地/荒地。该网站的一部分被指定为“ Hingston down Quarry and Consols sssi”，以表彰其地质利益。国家名称（SSSI，
为欣克斯顿未来景观播种基础
ruskins，为这些作品任命的园丁采取了一种可持续的方法，可以使用堆肥茶为新树木做好准备，这是一种高度浓缩的溶液，具有多种有益的土壤微生物，改善了土壤结构，水渗透和养分的养分 - 在健康的土壤中创造健康的根源，从而更快地建立了健康的树木。
自动化人类辅导员风格的编程反馈：利用GPT-4的提示生成指导模型和提示验证的GPT-3.5学生模型
生成的AI和大型语言模型通过自动为学生产生个性化的反馈来增强编程教育。我们调查了生成AI模型在提供人类辅导员风格的编程提示中的作用，以帮助学生解决其越野车计划中的错误。重新制作的作品对各种反馈生成方案的最新模型进行了基准测试；但是，它们的整体质量仍然不如人类的辅导员，尚未准备好现实世界。在本文中，我们试图将生成AI模型的限制推向提供高质量的编程提示，并开发出一种新颖的技术GPT4HINTS-GPT3.5VAL。作为第一步，我们的技术利用GPT-4作为“辅导”模型来生成提示 - 它通过使用未完成的测试用例和提示中修复的符号信息来提高生成质量。作为下一步，我们的技术利用GPT-3.5（一个较弱的模型）作为“学生”模型来进一步验证提示质量 - 它通过模拟提供此反馈的潜在实用性来执行自动质量有效性。我们通过对Python程序的三个现实数据集进行了广泛的评估来显示我们的技术的功效，这些数据集涵盖了从基本算法到使用PANDAS库的正则表达式和数据分析的各种概念。