1.0执行摘要和清单和缩写的清单和缩写清单和定义1.1行政总结印度河泻湖是一个高度多样化的,浅水的河口,其国家意义沿佛罗里达州东海岸的40%延伸。IRL位于温带和亚热带区域之间的过渡区。美国环境保护署(EPA)在1995年将IRL指定为“国家意义的河口”。作为此名称的一部分,泻湖以其高生物学多样性而闻名。此外,IRL对佛罗里达州的经济价值很大。在上个世纪,分水岭有害的投入增加,导致水质和IRL的整体健康状况下降。城市化,过多的淡水释放,水质退化,污染物的负荷,栖息地的丧失(例如,海草和红树林),有害的藻类开花,渔业的下降以及海洋哺乳动物和其他生物群的新兴疾病在IRL中越来越重要。一项泻湖监测计划支持印度河泻湖国家河口计划(IRLNEP)的综合保护与管理计划(CCMP),这是其一份配音任务的一部分(IRLNEP 2019)。该任务下的一个主要目标是“协调IRL监视,数据共享和映射整个IRL及其流域”。实现CCMP目标需要在IRL中开发一个协调,集成和管理的监测网络。此监视计划是迈向开发这种网络的第一步。一个泻湖监测计划将监测视为一种检测和跟踪IRL健康指标并评估和传达CCMP动作有效性的方法。除了IRLNEP外,该计划的其他用户还可能包括河口科学家,资源经理,城市规划师,教育工作者和感兴趣的公众。本文档介绍了一个泻湖监控计划的愿景:一项全面,协调和集成的IRL监控计划。印度河泻湖的计划确定并提高了对数据或分析中现有资产和差距的可及性,以及新兴的需求和机会,并提出了最终的和具体的行动建议。理想情况下,该计划将导致IRL的集成,全面的监视网络,该网络将:
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逆增强学习(IRL)是一种模仿学习的政策方法(IL),使学习者可以在火车时间观察其行动的后果。因此,对于IRL算法,有两个看似矛盾的逃亡者:(a)防止阻塞离线方法的复合误差,例如诸如避免克隆之类的方法,并且(b)避免了强化学习的最坏情况探索复杂性(RL)。先前的工作已经能够实现(a)或(b),但不能同时实现。在我们的工作中,我们首先证明了一个负面结果表明,没有进一步的假设,没有有效的IRL算法可以避免在最坏情况下避免复杂错误。然后我们提供了一个积极的结果:在新的结构条件下,我们将奖励态度不足的政策完整性称为“奖励”,我们证明有效的IRL算法确实避免了犯错的错误,从而为我们提供了两个世界中最好的。我们还提出了一种使用亚最佳数据来进一步提高有效IRL算法的样本效率的原则方法。
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基于深度学习(DL)的一般图像表示学习(IRL)对于卫星图像引起了极大的兴趣,因为它的能力:i)通过自我监督的学习来模拟大量的大量免费可用遥感(RS)数据,从而大大降低了标记数据的要求; ii)将各种RS问题概括为下游任务。基于学习的方法最初为在RS图像上使用自我监督的IRL铺平了道路(例如[1],[2])。这种方法通过最大化同一图像的两种观点之间的一致性来对卫星图像表示与卷积神经网络(CNN)进行对比度学习,这是通过数据增强策略生成的。关于RS IRL的最新研究集中在卫星图像的掩盖数据建模上,例如[3] - [10]。他们通过遮罩的自动编码器(MAE)促进了自我监督的学习,并具有视觉变压器(VITS)。通过重建卫星图像,用遮盖的零件执行有效的IRL,即他们学习了描述图像的视觉内容的功能,这些功能可用作调整下游任务的专用模型的起点。最近对MAE对卫星图像IRL的兴趣取决于两个主要原因。首先,与对比的自我监督学习相反,MAE能够学习图像表示,而无需应用任何数据增强策略。这对于卫星图像特别重要,因为大多数数据增强策略都是为自然图像而设计的,并且它们直接适应卫星可能总是可行的。)。第二,已经表明,与VIT相结合的MAE可以根据训练数据的数量成比例地将其缩放到较大的DL模型中[11],[12]。但是,当使用MAE时,所得图像表示往往为较低的语义水平[13]。这防止了他们的全部潜力,用于需要更高级别卫星图像语义的许多下游任务(例如,场景分类,土地地图生成等。
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