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文章有监督的强化学习算法用于控制无人机盘旋
摘要：携带不同设备用于空中悬停操作的无人机的应用正在越来越广泛，但是目前，依赖于悬停控制的强化学习方法，目前有非常有意的研究，并且尚未在物理机器上实施。无人机在悬停控制方面的行为空间是连续且大规模的，这对于基本算法和基于价值的增强学习（RL）算法很难获得良好的结果。响应于这个问题，本文将观察者 - 演员（WAC）算法应用于无人机的悬停控制，该算法可以迅速锁定勘探方向并实现无人机悬停控制的高度鲁棒性，同时改善学习效率和降低学习成本。本文首先利用基于行为价值Q（QAC）和深层确定策略梯度算法（DDPG）的参与者批评算法，用于无人机悬停控制学习。随后，提出了带有添加观察者的批评算法，其中观察者使用带有神经网络作为动态监视的参数的PID控制器，将学习过程转换为监督学习。最后，本文使用了经典的增强学习环境图书馆，健身房和当前主流加固学习框架，PARL，用于
安全地给医院的成年患者胰岛素的安全性...
在QAC的反馈反馈之后进行了修改，包括纳入同意，IPC政策和准则V4 08/04/2013修改了在欧盟指令v5 v5 v5 13/09/2013对欧盟指令进行的反馈和评论，在审查后修订了审查，以替代血液可读的糖果监测型的欧盟v5 v5 13/09/2013进行了修改。血糖监测指南还包括以及有关低血糖/高血糖管理的部分V6 28/10/2013包括助理从业人员的一部分，以遵循对能力的培训和评估，这些乐队4员工可以对非副疗法患者进行胰岛素的管理。V7 30/10/2013 Updated policies and references V8 18/11/13 Introduced Hypoglycaemia treatment algorithms for Inpatient and community settings V9 24/02/14 Amended following comments from the Medication Risk Reduction Group regarding training, Assistant Practitioners and audit and monitoring section V10 09/06/2014 Following presentation at the policy group it has been formatted in line with the policy toolkit培训部分更改为反映工具包的训练模板语句。v11 27/11/2015更新了患者的低血糖算法的治疗（第23页）和Hypobox的内容（第12页）v12