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用于开发人工智能（AI）启用医疗保健技术的算法的地平线扫描
在某些技术中，人工智能以特殊子集的形式（例如深度学习和机器学习）的形式纳入。此外，这些技术还利用了各种属于三个广泛类别的算法：监督学习，无监督的学习和强化学习。监督的学习算法是机器学习技术的一个子集，该模型从标记的培训数据中学习模式。无监督的学习算法也是机器学习的类别，但是该算法在没有明确的指导或标记结果的情况下从未标记的数据中学习模式。强化学习是机器学习的一个分支，代理商通过与环境进行互动来学习决策。（2）通过这些交互，代理以奖励或惩罚的形式收到反馈，旨在通过学习最佳策略或政策来最大程度地累积奖励。（2）一些技术还使用了监督和无监督的学习算法的组合，也称为半监督学习。
多代理强化学习的趋势
中央服务器。中央服务器然后从这些数据中学习，并指示代理如何在特定情况下采取行动。昏迷（反事实多代理策略梯度）是一种使用CTDE方法设计的算法[3]。使用CTDE结构的另一种算法是QMIX [4]。QMIX结合了单个代理商的回报，以创造全部奖励，以最大程度地提高这种全部奖励。在此过程中，QMIX学习了如何控制每个代理以有效地为整体奖励增加做出贡献。另一方面，顾名思义，Commnet [5]引起了自己的通信神经网络，允许每个代理人直接与其他代理人共享信息。促进合作的另一种方法是在团体奖励和个人奖励之间建立联系。liir（学习个人的内在奖励）提出了一个学习个人奖励的神经网络，鼓励每个代理人自愿为整体群体奖励做出贡献[6]。
RTU课程“材料研究方法”
代码DA4112课程标题材料研究方法研究方法在计划强制性/有限选择课程中；自由选择负责任的讲师Sergejs gaidukovs的课程学术人员gundarsMežinskis课程的卷：零件和学分点1零件，6.0学分，教学语言LV语言，在研究课程中注释，学生在深入了解材料识别，分析和测试以及实验数据处理和评估的深入了解。学生学会为聚合物材料，复合材料，金属，无机材料和纳米材料选择正确的分析方法。通过分析和测试各种变形状态，物理状态以及温度范围内的材料，学生学会了认真评估所获得的实验信息，分析实验数据并对材料结构进行假设。学生了解研究方法的优势和缺点，设备的校准，用于研究的样品的准备，分析结果的解释。就能力和技能而言的课程目标和目标
iNAV 2024 数据闪电战会谈
许多机器学习算法都采用了受情景记忆启发的记忆模型。然而，几乎所有算法都采用预先定义且严格的机制来编码和检索记忆。通常，无论是否发生了任何有趣的事情，每个时间步都会存储一种预先确定的信息类型。在这里，我们研究了一个基于记忆增强神经网络的模型，该模型在解决模拟迷宫中的导航任务时，可以自主学习将什么以及何时存储到外部内存缓冲区中以及从外部内存缓冲区中检索。代理学习导航到一个未标记的目标，该目标的位置以固定的间隔变化。正如预期的那样，代理在到达目标时学习将信息存储在内存中，之后抑制存储以避免无关信息的干扰。令人惊讶的是，即使模型仅接收相机图像作为输入，记忆中编码的信息也会反映迷宫的二维空间结构。有趣的是，记忆检索的结果已经反映了代理下一步将选择什么动作的信息。我们开发了一个几何理论，解释了记忆中的表示和检索过程中的计算如何产生导航任务的正确解决方案。我们的建模结果显示了纯记忆结构（例如海马体）如何发展空间和动作表征。我们相信，空间任务的结构塑造了代理学习的编码和检索策略，不同的任务最终会导致不同的记忆策略和表征。