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LSE法律，技术与社会（LTS）中心事件
rl是机器学习的领域，与软件代理如何在环境中采取行动，以最大程度地提高累积奖励的概念。rl是三个基本的机器学习范式之一，以及受监督的学习和无监督的学习。它与监督的学习不同，因为它不需要标记输入/输出对并明确纠正次优的动作。相反，重点是……在探索（未知领域）和剥削（当前知识）之间取得平衡。环境通常以马尔可夫决策过程（MDP）的形式说明，因为此上下文的许多RL算法都利用动态编程技术。经典动态编程和RL算法之间的主要不同：RL不假定MDP的精确数学模型的知识，并靶向大型MDP，而确切方法变得不可行。
Madison Dearborn Partners 收购 T2S Solutions，以持续增长和创新，支持美国国防和情报任务
伊利诺伊州芝加哥和马里兰州贝尔坎普 – 2023 年 11 月 29 日 – 总部位于芝加哥的领先私募股权投资公司 Madison Dearborn Partners（“MDP”）今天宣布，MDP 关联基金已收购 T2S Solutions（“T2S”或“公司”），T2S Solutions 是一家由创始人所有的供应商，为美国国防部（“DoD”）、情报界（“IC”）和其他美国政府机构的任务关键型项目提供研发、原型设计、工程、集成和技术产品。T2S 创始人将保留大量少数股权，并将继续领导公司。T2S 联合创始人兼首席执行官 Tim Gay 表示：“T2S 对我们今天的独特地位感到非常自豪，这一地位是经过十多年强大执行力和产品创新建立起来的，我们是国家安全客户复杂、多年期技术项目的首选总承包商，开发和部署技术以实现最高战略现代化优先事项。我们很高兴与 MDP 合作，继续履行我们的使命，在保持快速增长的同时提供日益创新的技术和解决方案。MDP 团队在政府技术领域的成功记录、对促进研发和创新的承诺以及深厚的行业专家和顾问网络将增强我们满足客户需求的能力，并继续支持当今和未来的作战人员。” T2S 成立于 2010 年，是一家差异化提供商，提供创新且以任务为中心的产品和解决方案，涉及一系列优先任务领域，包括空间、保证定位、导航和授时、人工智能/机器学习（“AI/ML”）、网络安全、电子战（“EW”）、情报、监视和侦察（“ISR”）、指挥和控制（“C2”）和高空平台。 T2S 的成功源于其独特的设计、工程、开发、部署和集成专有、商业和政府技术的能力，旨在打造满足其客户关键需求的下一代军事能力，其中包括越来越多的国防部和情报界研发和项目办公室。MDP 技术与政府解决方案团队负责人 Matt Norton 表示：“MDP 长期与国防部、特种作战部队和情报界合作，通过使用创新技术解决方案来提高任务效率和加强国家安全，我们期待与 T2S 携手开启其下一个发展篇章。T2S 团队与主要军事项目领导人建立了牢固而值得信赖的关系，拥有顶级技术能力，并且执行力极佳。我们期待利用我们的专业知识和网络来寻找机会，保持这些核心理念，同时扩展 T2S 为客户提供的功能，以支持他们保卫国家的使命。“MDP 是一家领先的私募股权公司，投资于目标行业，包括技术和政府解决方案。凭借在政府技术领域的丰富经验，MDP 与才华横溢、通常由创始人领导的管理团队合作，帮助识别有机和无机机会，以扩大和加强产品供应和解决方案。MDP 在政府技术领域的经验——包括与 LGS Innovations（贝尔实验室前联邦部门，专注于 C4ISR 和 IC 网络安全）、LinQuest Corporation（军事空间技术解决方案领导者）、AEVEX Aerospace（特殊任务机载技术系统和解决方案领导者）、SpiderOak（太空资产网络安全提供商）和 Unison（政府采购、供应链和合同管理软件的领先提供商）的投资伙伴关系——将使 MDP 能够支持 T2S 下一阶段以任务为中心的增长。“我们的 T2S 团队十多年来一直致力于超越客户的期望和要求。朝着这一目标努力使我们成长为客户的重要任务合作伙伴。 T2S 联合创始人兼首席增长官 Tim Jahnigen 表示：“如今，我们处于高优先级国防技术领域的中心位置，未来几年将实现显著增长。借助 MDP 的资源和专业知识，我们将能够加速我们现有的研发和原型设计核心，占据主导生产角色，并进一步增加对研发渠道中专有技术产品的投资。”“借助 MDP 的资源和专业知识，我们将能够加速我们现有的研发和原型设计核心，占据主要生产角色，并进一步增加我们研发渠道中专有技术产品的投资。”“借助 MDP 的资源和专业知识，我们将能够加速我们现有的研发和原型设计核心，占据主要生产角色，并进一步增加我们研发渠道中专有技术产品的投资。”
FOI2024-01748 关键国家基础设施站点
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察局：关键国家基础设施站点 (CNI)（天然气终端）合同细节 我们参考您于 2024 年 1 月 29 日发送给国防警察局 (MDP) 的电子邮件，该邮件已于 2024 年 1 月 29 日收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中请求以下信息：请您提供国防警察局和商业能源和工业战略部之间签订的雇佣合同中的以下信息，涉及他们在四个关键国家基础设施站点（天然气终端）的任务。具体来说：1.合同中规定了如果合同不续签（确实正在续签）这些地点雇用的警察的处置方式——这些警察的裁员和/或重新部署选项。2.合同中规定的承担这些费用的组织的详细信息。信息搜索现已完成，我可以确认 MDP 确实保存了您请求范围内的信息。服务水平协议不仅由 MDP 持有，能源安全和净零排放部 (DESNZ) 也持有，他们同意让我们发布以下部分：9.8 双方同意，由于 MDP 服务是按“全成本回收”方式提供的，因此这些成本将包括退出成本。
![arxiv：2110.03580v2 [cs.lg] 2024年12月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c616b1efecb7edb9f04112a9aceda9b1150c30f.webp)
arxiv：2110.03580v2 [cs.lg] 2024年12月30日
强化学习（RL）研究代理如何在未知环境中以奖励反馈来表现。环境通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。在标准设置中，假定MDP是静态的，即，随着时间的推移，状态过渡内核和瞬时奖励函数仍保持固定。在这个假设下，具有强大理论保证的众多综合和统计上有效的算法已得到发展（Jaksch等人。，2010年； Lattimore和Hutter，2012年； Dann and Brunskill，2015年； Azar等。，2017年； Jin等。，2018，2020b）。但是，即使腐败仅限于一小部分回合，这些保证也可能会完全破裂。为了模拟MDP中的对抗性损坏，已经对一个称为对抗MDP的框架进行了敏锐的研究。在对抗性MDP中，允许对手在每回合中任意选择奖励功能，同时保持过渡内核固定（Neu等人。，2010b，a; Dick等。，2014年； Rosenberg and Mansour，2019年，2021年； Jin等。，2020a; Neu和Olkhovskaya，2020年； Lee等。，2020年； Chen and Luo，2021年；他等人。，2021; Luo等。，2021）。在此框架下，可以建立强大的次线性遗憾界限，这几乎与固定的奖励案例相匹配。值得注意的是，Jin和Luo（2020）； Jin等。（2021b）开发了在对抗奖励案例中实现近距离限制的算法，同时在静态案例中保留了依赖实例依赖的界限，这表明几乎可以在没有价格的情况下处理对抗奖励。
风险和冲动的独特发展轨迹
Actor-Critic方法在许多领域中实现了最新的性能，包括机器人技术，游戏和控制系统（[1]，[2]，[3]）。时间差异（TD）学习可能被认为是演员评论家的组成部分，而TD学习的更好界限通常是参与者 - 批评分析的成分。我们考虑强化学习中的政策评估问题：鉴于马尔可夫决策过程（MDP）和政策，我们需要估算本政策下每个州（预期的所有未来奖励总和）的价值。政策评估很重要，因为它实际上是许多其他算法（例如策略迭代和参与者批评）的子例程。政策评估的主要挑战是，我们通常不知道基本的MDP，并且只能与之互动，并且状态数量通常太大，迫使我们维持对状态值的真实向量的低维近似。我们将重点放在克服这组挑战的最简单类别的方法上，即具有线性函数近似的TD方法。这些方法试图维持低维参数，该参数会根据观察到的奖励和过渡不断更新，以维持跨州估计值的一致性。这些方法的收敛证明首先在[4]中给出。在本文中，我们重点介绍了策略评估的多代理版本：我们考虑具有同一MDP和相同政策副本的n个代理，但是MDP
FOI2024-04234 没有驾驶执照的国防部警察
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察部：目前受雇的武装或非武装国防部警察官员目前没有驾照 我们参考您于 2024 年 3 月 8 日发送给国防警察部 (MDP) 的电子邮件，该邮件已于 2024 年 3 月 11 日确认收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中请求以下信息：目前有多少名武装或非武装的 MDP 官员受雇，并且目前没有驾照？信息搜索现已完成，我可以确认 MDP 确实持有您请求范围内的信息。有一名 MDP 官员目前没有驾照。警察学院授权地方警察自行决定驾驶能力是否是警察履行职责的必要条件。如果您对请求的处理或回复的内容不满意，可以联系信息权利合规团队，请求进行独立内部审查，地址：Whitehall, SW1A 2HB，国防部主楼底层（电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）。请注意，任何内部审查请求均应在收到回复之日起 40 个工作日内提出。如果内部审查后您仍不满意，您可以根据《信息自由法》第 50 条的规定直接向信息专员提出投诉。请注意，信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式：信息专员办公室，Wycliffe House，
Willow 总体发展规划 - BLM 国家 NEPA 注册
如果提议的 MDP 获得批准，提议人可以提交申请，建造最多五个钻井场地、一个中央处理设施、一个运营中心垫、碎石路、冰路和冰垫、一到两个飞机跑道（因替代方案而异）、一个模块转运岛、管道和一个碎石矿场。Willow MDP 项目在其 30 或 31 年的使用寿命内（因替代方案而异）的峰值产量可能超过每天 180,000 桶石油，并且将生产最多约 6.29 亿桶石油（因替代方案而异）。环境影响报告描述了拟议的基础设施以及对自然、建筑和社会环境的潜在影响。行动替代方案讨论包括现有的租赁规定、所需的操作程序以及拟议的缓解措施，以避免、尽量减少和减轻潜在影响。BLM 将根据本最终补充环境影响报告中包含的分析以及其他许可审查流程，决定是否全部或部分批准 Willow MDP 项目。
学习特定于州的强化学习面具
摘要：有效但充分的探索仍然是强化学习（RL）的关键挑战，尤其是对于马尔可夫决策过程（MDP），具有巨大的动作空间。以前的方法通常涉及将原始动作空间投射到潜在空间或采用环境动作面具以减少动作的可能性。尽管如此，这些方法通常缺乏可解释性或依赖专家知识。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法，用于自动降低具有离散动作空间的环境中的动作空间，同时保持可解释性。所提出的方法以双重目的学习了特定于州的面具：（1）消除对MDP最小影响的动作，以及（2）在MDP中具有相同行为后果的汇总行动。具体来说，我们介绍了一个新颖的概念，称为国家（BMA）的行动（BMA）来量化MDP内行动的行为后果，并设计一个专门的掩码模型以确保其二进制性质。至关重要的是，我们提出了一个实用的学习程序，用于培训掩模模型，利用任何RL策略收集的过渡数据。我们的方法旨在插入插件和适应所有RL策略，为了验证其有效性，将其集成到两种突出的RL算法中，即DQN和PPO。从迷宫，Atari和µRTS2获得的实验结果显示在RL学习过程中有很大的加速，并且引入方法促进了促进的性能改善。
Kendriya Vidyalaya Sangathan Ernakulam地区
在Ernakulam地区，在26-04-2022对MDP的在线研讨会针对KV的TGT进行了一次在线研讨会。Shri R Senthil Kumar，副专员，KVS Ro Ernakulam发表了首届讲话。 他强调了在快速变化的世界中多学科方法的重要性。 SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。 Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。Shri R Senthil Kumar，副专员，KVS Ro Ernakulam发表了首届讲话。他强调了在快速变化的世界中多学科方法的重要性。SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。 Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。SMT Deepti Nair，助理专员，KVS Ro Ernakulam，他也是课程主任提供了关键的注释地址。Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。 SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。 SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。 41个不同KV的TGT参加了该计划。 对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。 为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。 进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。 在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。Shri K P Sudhakaran，KV CRPF Peringome校长担任副校长。SMT Sheeja Menon，TGT Science，KV Kaduthuruthy，SMT Mini Sekar，TGT Maths，K V No.1 Palakkad是资源人员。SMT Suma v.p，TGT英语，KV Kanjikode是一名演讲嘉宾。41个不同KV的TGT参加了该计划。对MDP的准备，其框架，目标，期望，专栏等进行了深入的讨论。为参与者提供了小组任务，以准备样本MDP，以使他们参与此过程。进一步指示所有参与者在各自的Vidyalayas完成内部培训。在暑假开始之前，Ernakulam地区所有KVS的培训都完成了。
