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游戏中的人工智能：使用离线蒙特卡洛树搜索训练简单且计算高效的游戏模型
对于给定的角色（玩家）：a – 动作s – 当前状态Q（s，a） – 在状态s下采取行动a时的平均游戏结果N（s） – 迄今为止访问状态s的次数N（s，a） – 迄今为止在状态s下选择动作a的次数
查尔斯·P·贝利斯 (Charles P. Baylis) 博士的证词......
早上好。我的名字叫查理·贝利斯（Charlie Baylis）博士，我在贝勒大学（Baylor University）担任电气和计算机工程学教授，以及国防谱系创新中心智能枢纽的总监。“智能”代表“具有自适应和可重新配置技术的频谱管理”，智能枢纽由15个大学和13个州的25位美国公民研究人员组成。我们统一的使命是通过电路从政策到自适应和重新配置。我们是通过国会拨款支持建立的，并通过陆军研究实验室进行了委托。我们不是典型的院士。我们不想仅仅希望发表有关将停滞在实验室中的技术的论文，而要迅速将优越的技术交给我们的战士和消费者的手中。我们希望将美国置于频谱中：可以说是战斗中最重要的维度和非常宝贵的自然资源。
离线双额阳极经颅直流电刺激可减少总睡眠时间，且不会干扰夜间记忆巩固
几十年来，识别学习背后的神经机制并寻找改进它们的新方法一直是一个重要的研究课题。迄今为止，睡眠是影响记忆巩固的最受关注的因素之一。有人提出，睡眠期间海马皮质会重放记忆痕迹，以逐渐强化记忆表征 (1)。据推测，这种影响是通过以下相互作用实现的：通过主动神经元重放记忆表征来强化相关突触，通过下调非相关突触来锐化表征 (2)。非快速眼动睡眠 (NREM) EEG 特征，例如慢振荡、纺锤波和丘脑涟漪，被认为可以协调这一过程 (3 – 5)。经颅直流电刺激 (tDCS) 等非侵入性脑刺激技术已被引入作为调节记忆表征神经整合的工具 (6)。经颅电刺激装置产生的慢电波（慢振荡 tDCS，so-tDCS；经颅交流电刺激，tACS）已被证明能够诱发内源性慢振荡并增强慢
引文 (APA) Asaro, S., Atmaca, D., van Kampen, E., & Vos, R. (2025). 基于离线操控质量模拟的飞机控制面分配
飞翼飞机的商业应用（如本文讨论的 Flying-V）有助于减少航空业产生的碳和氮排放。然而，由于没有尾翼，所有飞翼飞机的可控性都降低了。因此，机翼上控制面的位置和尺寸是一个不小的问题。本文重点介绍如何使用基于认证要求的离线操控质量模拟来解决此问题。在不同的飞行条件下，飞机必须能够执行认证机构定义的一组特定的机动。首先，离线模拟计算执行每个机动所需的升降舵、副翼和方向舵的最小控制权限。然后，根据所有机动的全局最小值，确定控制面的尺寸并沿机翼放置。所采用的气动模型结合使用了雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 和涡格法 (VLM) 模拟。使用VLM和用RANS模拟校准的VLM对控制面的控制权限进行评估，发现两者之间存在显著差异。
现代生物统计学中的强化学习
AI component: (iv) decision rules d = { d t } t ∈ N Main strategy to optimize decision rules • Offline methods for finite-horizon decision prob- lems, with some exceptions (e.g., for EHRs- based DTRs an indefinite horizon may be con- sidered) • While finite-horizon problems in general ac- count for the full individual history over time, indefinite horizon problems assume a马尔可夫结构。
2024 年路线图主题
为了简化离线交易的管理和数据完整性，SYSPRO 销售点已得到增强，可提供离线交易验证。此功能允许管理员查看 SYSPRO 销售点在线和离线分支机构之间的数据，并帮助他们解决未成功过账的交易的任何冲突。离线未复制交易审查屏幕将同时提供离线和在线功能。离线查看时，它将显示未复制的交易，并为用户提供重置这些交易的复制状态的选项。
EIC 的重口味和喷气标记人工智能
由于操作较为保守，在线/触发应用总是落后于离线应用。尽管如此，实验还是尽可能迅速地在在线应用中实施离线方法，并实现与离线相比的高保真性能，从而降低与触发相关的系统不确定性。
基于DNA的诊断方法
分子诊断的样品收集，传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
基于DNA的诊断方法
分子诊断的样品收集，传输和存储从各种临床样品中提取和纯化基因组DNA/RNA的试剂和解决方案特定引物和分子诊断的设计基因组DNA/RNA核酸及其变体型核酸型 cloning, transformation and selection of recombinant clones Plasmid isolation and profiling DNA sequencing platforms- Sanger's sequencing and Next-Gen sequencing Data mining from NCBI and sequence processing Offline and Online Bioinformatics tools and sequence analysis for disease diagnosis Diagnosis and therapeutic applications of peptides Cell culture technique for virus cultivation
![arxiv：2210.04688V5 [CS.LG] 2024年3月20日](/simg/8\8d11f7fd87768d3dd24ba3062541ede7a346234d.webp)
arxiv：2210.04688V5 [CS.LG] 2024年3月20日
摘要 - 强化学习（RL）使代理商从与环境的互动期间收集的试验经验中学习。最近，离线RL已成为流行的RL范式，因为它可以节省与环境的交互。在离线RL中，数据提供商共享大型预计数据集，而其他人可以在不与环境互动的情况下训练高质量的代理。此范式在机器人控制，自动驾驶等关键任务中表现出了有效性。但是，对调查离线RL系统的安全威胁的关注更少。本文重点介绍了后门攻击，其中将一些扰动添加到数据（观察）中，以便给定正常观察，代理采取了高奖励动作，并且对注入触发器注入的观察结果进行了低奖励动作。在本文中，我们提出了B Affle（用于离线执行学习的后门攻击），这种方法通过毒化离线RL数据集自动植入后门来植入RL代理，并评估不同的离线RL算法对此攻击的反应。我们对四个任务和九个离线RL算法进行的实验表明了令人不安的事实：现有的脱机RL算法都不对这种后门攻击免疫。更具体地说，B Affle修改了10％的数据集（3个机器人控制和1个自主驾驶）。在中毒数据集中受过训练的代理在正常设置中表现良好。但是，当出现触发器时，代理的性能会大大降低63。2％，53。9％，64。7％和47。平均四个任务中的4％。在干净的数据集上微调中毒代理后，后门仍然持续。我们进一步表明，流行的防御方法也很难检测到插入后的后门。本文呼吁关注开放源离线RL数据集更有效的保护。