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无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。
ASRS 的演变：技术如何发展以解决履行问题
注释：1 整个过程中的典型零售批次拣选 2 示例显示，在 3 个班次中，大约有 50% 的生产线包含 50% 的总 SKU 3 考虑系统在处理单个和箱子时的效率 4 考虑货箱存储密度以及下游包装和分类空间
UNIQLO供应链的优点，问题和策略
摘要：在本文中，众所周知的日本服装品牌Uniqlo被选为案例研究的对象，以探索供应链的核心优势和现有问题并提出优化建议。我们发现水疗中心，ECR和供应商在良好的合作中相互补充。基于对其优势的全面发挥作用，形成了产生的力并连续辐射，这使Uniqlo能够避免“斗牛效应”，提高企业的运营效率，并最大程度地提高利润。在其中，水疗中心具有绝对的优势。但是，良好的供应链能力使Uniqlo能够赢得类似服装品牌的市场，但也有局限性。一种是仅容纳供应链管理的外源和内源性风险。另一个是直接商店的高投资成本，例如高管理开销，这导致了高运营成本和缓慢的扩张。因此，本文提出了一些有关优化供应商选择，转换和升级营销模式的建议。
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
格问题的量子算法
我们给出了一个多项式时间量子算法，用于求解具有确定多项式模噪比的带错学习问题 (LWE)。结合 Regev [J.ACM 2009] 所示的从格问题到 LWE 的简化，我们得到了多项式时间量子算法，用于求解所有 n 维格在 ˜ Ω(n4.5) 近似因子内的决策最短向量问题 (GapSVP) 和最短独立向量问题 (SIVP)。此前，还没有多项式甚至亚指数时间量子算法可以求解任何多项式近似因子内所有格的 GapSVP 或 SIVP。为了开发一种求解 LWE 的量子算法，我们主要介绍了两种新技术。首先，我们在量子算法设计中引入具有复方差的高斯函数。特别地，我们利用了复高斯函数离散傅里叶变换中喀斯特波的特征。其次，我们使用带复高斯窗口的窗口量子傅里叶变换，这使我们能够结合时域和频域的信息。使用这些技术，我们首先将 LWE 实例转换为具有纯虚高斯振幅的量子态，然后将纯虚高斯态转换为 LWE 秘密和误差项上的经典线性方程，最后使用高斯消元法求解线性方程组。这给出了用于求解 LWE 的多项式时间量子算法。
常见的 2D 模型稳定性问题故障排除策略
• 对于单元大小/速度而言，时间步过大会导致模型不稳定 • 扩散波比浅水方程更宽容。但完整的圣维南方程更准确 • 使用 Courant 条件选择最佳时间步长。• 您使用的时间步长还取决于水文图上升的速度： • 快速上升 = 较低的时间步长/Courant 数 • 缓慢上升 = 较高的时间步长/Courant 数
评估我们对健康问题的评估
1苏黎世大学心理学系儿童和青春期健康心理学系，瑞士8050苏黎世2心理医学和精神病学系，苏黎世大学儿童医院苏黎世大学儿童医院，苏黎世8032苏黎世，瑞士大学，瑞士大学3苏里兰州苏黎世3号儿童研究中心，苏黎世苏黎世大学儿童医院Michael.grotzer@kispi.uzh.ch（M.G.）4针对儿童/青少年和夫妻/家庭的临床心理学系，苏黎世大学心理学系，瑞士8050苏黎世； guy.bodenmann@psychologie.uzh.ch（G.B.）5儿科内分泌学和糖尿病学系，苏黎世大学儿童医院，苏黎世大学，苏黎世8032苏黎世，瑞士6瑞士6小儿血液学/肿瘤学分校，伯恩大学伯恩大学伯恩大学伯恩3010伯尔尼儿科科学系； k.leibundgut@gmail.com（k.l. ）; jochen.roessler@insel.ch（J.R。） *通信：markus.landolt@kispi.uzh.ch.ch†这些作者对这项工作也同样贡献。5儿科内分泌学和糖尿病学系，苏黎世大学儿童医院，苏黎世大学，苏黎世8032苏黎世，瑞士6瑞士6小儿血液学/肿瘤学分校，伯恩大学伯恩大学伯恩大学伯恩3010伯尔尼儿科科学系； k.leibundgut@gmail.com（k.l.）; jochen.roessler@insel.ch（J.R。） *通信：markus.landolt@kispi.uzh.ch.ch†这些作者对这项工作也同样贡献。
消除与电池相关的起始问题。开始机车...
与电池相关的起始问题与Kickstart Battery和Start Manager一起成为过去。启动还大大减少了过早的电池更换，并通过在发动机曲柄期间保持计算机和控制电路的稳定电压来最大程度地减少服务中断。它还通过减少电池充电所需的空闲来减少温室气体排放。
运输问题
1。Bylinko L.: Integration of an urban transportation system as an element of mobility plans ........................................................................................................................................... 5 2.Warchoł-Jakubowska A.，Krejtz K.，SzczecińskiP。，Wisiecka K.，Duchowski A.T.，Krejtz I。Brozović V., Kezić D., Krile S., Brozović F.: A hardware platform for a maritime collision avoidance system....................................................................................................... 31 4.KozłowskiM.，Czerepicki A.，Dzido p。：低计算功率微控制器控制的自动驾驶汽车模型的车道跟踪算法 Kozicki B., Skrabacz A.: A comparative analysis of injuries and deaths caused by road traffic accidents in Poland and selected EU countries ............................................................. 57 6. MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别 węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.KozłowskiM.，Czerepicki A.，Dzido p。：低计算功率微控制器控制的自动驾驶汽车模型的车道跟踪算法Kozicki B., Skrabacz A.: A comparative analysis of injuries and deaths caused by road traffic accidents in Poland and selected EU countries ............................................................. 57 6.MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别 węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.Juzek M., Słowiński P.: The impact of accelerometer mounting on the correctness of the results obtained in NDT-type tests ..................................................................................... 97 9.Shkvar Ye., Kandume J., Redchyts D.: The key role of modern aerodynamic trends in increasing the energy efficiency of high-speed vehicles........................................................ 107 10.Odachowska-Rogalska E.
用于图形搜索问题的基于学习的算法
我们考虑了Banerjee等人最近提出的图表搜索问题。（2023）。在此问题中，从某个顶点r开始的代理必须穿越A（可能未知的）图G以找到隐藏的目标节点G，同时最小化总距离。我们研究一个设置，在该设置中，在任何节点V中，代理都会收到从V到G的距离的嘈杂估计。我们在未知图上为此搜索任务设计算法。我们在未知的加权图上建立了第一个正式保证，并提供了下限，表明我们提出的算法对预测误差具有最佳或几乎最佳的依赖性。此外，我们执行的数值实验表明，除了对对抗误差鲁棒性外，我们的算法在误差是随机的典型情况下表现良好。最后，我们在Banerjee等人的算法上提供了更简单的性能界限。（2023）对于在已知图表上进行搜索的情况，并为此设置建立新的下限。