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Byte 1995 年 1 月 - 经典 Apple
BYTE (ISSN 0360·5280) 0；由 Mc·Graw-Hill 出版。Inc 。美国认购率 S29 。95 pee \'ear。在加拿大和墨西哥。534.95po<1"18' · El.ropoan "'1ac8 maA sub5cr(l!JOnS SOC .auma ~ $85 。非欧洲 SLB 选项。平邮 60 美元或航空邮件 85 美元。所有外国订阅均须以美国资金支付 Iha！可以在n个美国bnnk上绘制。单份 3 美元。50 在！美国，4 美元。50 位于加拿大。执行。编辑奥纳J。循环，结束 AdvortJSUlg 办公室。Cho PhoontX Mill Lano 。彼得伯· 哦。NH 03458。二等邮资已支付 al Pelert>orough。NH。并添加 rtl onal 购物中心办事处。温尼伯邮资已付。MaMoba。加拿大邮政国际 PubticaOom 邮件产品 Salos 协议编号246492。GST 的 Aog\st oro d es McGraw-H UI, I nc .. GST U 123075673.印在 Unltod Stales of Arvlrica 中。邮递员：发送地址变更并满足·男人！quoSbOns 10 BYTE Subscnphons。P .0 。框 552 。嗨\;hlSI._.. NJ 06520。
2025 ITP市场经济模型（MEM） - PASS 1
•2025 ITP范围•2025 ITP经济生成数据评论_20240301.xlsx•2025 ITP经济负载数据评论_20240313.xlsx spp不要求对先前列出的经济模型输入数据进行更改，并在这些电子表格中包含的任何更改和任何更改都将在这些电子表格中收到任何更改，并将收到以下各节10.3 neftery the Cection 10.3 ITP Manual。SPP员工要求利益相关者在2024年5月24日（星期五）之前提供有关合并批准数据的反馈。spp的工作人员将通过任何更新重新启动模型，并要求ESWG提出批准的动议，以通过电子邮件投票在基准的里程碑中使用2025 ITP MEM。•提供反馈所有感兴趣的利益相关者所需的实体；主要是ESWG成员。•提交的截止日期和方法，请通过“提交信息”请求模板，“集成传输计划（ITP）” SUBTYPE 1和“数据提交” Subsimemending Pee 2提供有关将建议的生成和负载审查调整纳入Y2 MEM中的反馈。•笔记
Byte Jan 1995 - 经典苹果
BYTE（ISSN 0360·5280）0；在新罕布什尔州和其他国际邮局出版。邮资已付，邮编为 Wlnnipeg。MaMoba。加拿大邮政国际公共邮件产品销售协议编号 246492。GST 的 Aog\st oro d McGraw-HUI, Inc.。GST U 123075673。印于美国国情咨文。邮政信箱：发送地址更改并填写！quoSbOns 10 BYTE 订阅。P.0。Box 552。Hi\;hlSI._.. NJ 06520。
公立学校列表Workbook.xlsx
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如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
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