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反向谴责
•MO。const。艺术。i，第26条：“不得赔偿就不得将该私有财产供公众使用或损坏。” •“这个概念涵盖了反对的情况，政府在其中占用或损害土地，有时是无意的，而无需进行正式程序。” Collier诉Oak Grove市，246 S.W. 3d 923，925-26（Mo.Banc 2008）（已清理）。•反向谴责仅是财产损失（“夺取”），而不是人身伤害的索赔。Byrom诉小蓝谷下水道区。，16 S.W. 3d 573，576（Mo.Banc 2000）。•“反向谴责不是适当谴责的替代方法，而是……保证土地所有者对所采取的措施的赔偿。”大都会圣路易斯下水道区。诉Bellefontaine City Neighbors，476 S.W. 3d 913（Mo. Banc 2016）。诉Bellefontaine City Neighbors，476 S.W. 3d 913（Mo.Banc 2016）。
非凸逆问题
2凸式23 2.1基础：压缩感应。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.1凸介：原理。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.2直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.1.3在有限的等轴测图下保证紧密度。。。。。29 2.2低级矩阵恢复。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.1凸质：原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.2在受限的等轴测图下保证紧密度。33 2.2.3没有限制等轴测的问题。。。。。。。。。。35 2.3超分辨率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 2.3.1通过总变化规范进行凸介。 。 。 40 2.3.2无限制的等轴测特性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 2.3.3通过双证书正确性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4440 2.3.1通过总变化规范进行凸介。。。40 2.3.2无限制的等轴测特性。。。。。。。。。。。。。43 2.3.3通过双证书正确性。。。。。。。。。。。。。44
照片诱导的反硫化
1* 1化学与化学工程学院，甘努国际科学和技术合作基地，退水化学功能材料，西北师范大学，兰州730070，P.R。China 2 Key laboratory for Advanced Materials and Joint International Research Laboratory of Precision Chemistry and Molecular Engineering, Feringa Nobel Prize Scientist Research Centre, School of Chemistry and Molecular Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, P. R. China 3 Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, Materials Innovation Factory, and Department of Chemistry, University of Liverpool, Liverpool, UK L69 7ZD 4英国利物浦利物浦大学化学系L69 7ZD 5化学学院，伯明翰大学，伯明翰大学，埃德巴斯顿，英国伯明翰，英国伯明翰B15 2TT 2TT相应电子邮件：aicooper@liverpool@liverpool.ac.ac.uk; xgong@ecust.edu.cn; xfwu@liverpool.ac.uk; t.hasell@liverpool.ac.uk； quanzhengjun@hotmail.com; §：这些作者对这项工作也同样贡献。
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。
程序死亡率：模型开发和验证研究心脏诊断的多模式对比度学习逆增强学习算法
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逆钙钛矿氧气和氧化物作为
ext。0.669 0.945 0.669 T = 0.80（EV）期望。[REF] [REF] 0.668 0.945 0.669 N/A PBE 0.670 EG = 1.23（EV）