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脱机多任务表示增强学习
离线增强学习的最新进展（RL）（Levine等人，2020年）使用预采用的数据集为现实世界中的培训政策开辟了可能的可能性（Kalashnikov等人。，2018年； Rafailov等。，2021; Kalashnikov等。，2021），自然语言处理（Jaques等人，2019年），教育（De Lima and Krohling，2021年），电力供应（Zhan等人，2022）和医疗保健（Guez等人，2008年； Shortreed等。，2011年； Wang等。，2018年；基利安等人。，2020）。虽然大多数离线RL研究都集中在单任务问题上，但是在许多实际情况下，多个任务是相关的，并且通过利用所有可用数据共同学习多个任务是有益的（Kalashnikov等人。，2018年； Yu等。，2021，2022; Xie and Finn，2022）。在这种情况下，一种流行的方法是多任务表示学习，该代理的目的是通过在相关任务之间提取共享的低维表示功能来解决问题，然后在此通用表示上使用简单功能（例如线性）来解决每个任务（Caruana，1997; Baxter，2000）。尽管多任务表示学习取得了经验成功，尤其是在增强学习在降低样品复杂性方面的功效方面的实现（Teh等人，2017年； Sodhani等。，2021; Arulkumaran等。，2022），对其的理论理解仍处于早期阶段（Brunskill和Li，2013年； Calandriello等人。，2014年； Arora等。，2020年； Eramo和Al。，2020年；胡和al。，2021; lu和al。，2021; Pacchiano的磨坊，2022年）。虽然
教育
Finn，Pete Florence，C。Fu，M。Gonzalez Arenas，K。Gopalakrishnan，K。Hausman，A。Herzog，J。Hsu，J。Hsu，B。Irpan，A。莱文（Lu） P. Wohlhart，J。Wu，F。Xia，T。Xia，P。Xu，S。Xu，T。Yu，B。Zitkovich，“ Tkovich，” RT-2：Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习（乡村学习）的机器人会议上Finn，Pete Florence，C。Fu，M。Gonzalez Arenas，K。Gopalakrishnan，K。Hausman，A。Herzog，J。Hsu，J。Hsu，B。Irpan，A。莱文（Lu） P. Wohlhart，J。Wu，F。Xia，T。Xia，P。Xu，S。Xu，T。Yu，B。Zitkovich，“ Tkovich，” RT-2：Vision-Language-Action-Action-Action模型将Web知识转移到机器人学习（乡村学习）的机器人会议上
一项结构和性能研究的复合材料
本研究设计并评估了两个光纤增强的复合模型，以进行轻质弹道保护。Model One使用Kevlar（KF），Carbon（CF）和玻璃纤维（GF）的六层，并由不饱和聚酯树脂（UPS），天然橡胶（NR）和Corn Starch（CS）的混合粘合剂键入不锈钢网（CL）。型号型号具有相同的结构，但具有更高的UPS含量，可改善粘结和刚度。的机械性能，包括冲击力，硬度，拉伸强度，抗压强度和弯曲行为，对这两种模型进行了系统评估。使用从卡拉什尼科夫（AK-47）步枪发射的7.62×39毫米弹药的现场弹道测试，证明了这两种模型都成功地将弹丸限制在复合层中而没有完全渗透。X射线成像证实了复合材料的结构完整性，因为子弹还嵌入了层中。第二型模型表现出优质的结构冲击力（150 kJ/m²），抗压强度（222.07 MPa）和拉伸刚度（Young's Modulus：7.37 MPa），表现出优于第一模型，该模型表现出较高的耐能力和能量吸收能力（断裂菌株：33.3％）。结果强调了这两个模型的互补强度，这表明它们的混合设计潜力。这项研究强调了纤维增强复合材料在开发用于个人和车辆应用的具有成本效益，轻巧的弹道保护系统中的潜力。