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dqn vs ppo vs a2c
这项研究对三种高级深度强化学习模型进行了比较分析 - 深Q-Networks（DQN），近端策略优化（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C） - 仅在突破性的Atari游戏环境中。我们的研究旨在在单数，受控的环境中评估这些模型的性能和有效性。通过严格的实验，我们检查了每个模型在游戏动态条件下的学习效率，策略的发展和适应性。这些发现为这些模型在基于游戏的学习环境中的实践应用提供了关键的见解，并有助于更广泛地理解其在特定的，集中的场景中。代码可公开：github.com/neilus03/drl_comparative_study
dqn vs ppo vs a2c
这项研究对三种高级深度强化学习模型进行了比较分析 - 深Q-Networks（DQN），近端策略优化（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C） - 仅在突破性的Atari游戏环境中。我们的研究旨在在单数，受控的环境中评估这些模型的性能和有效性。通过严格的实验，我们检查了每个模型在游戏动态条件下的学习效率，策略的发展和适应性。这些发现为这些模型在基于游戏的学习环境中的实践应用提供了关键的见解，并有助于更广泛地理解其在特定的，集中的场景中。代码可公开：github.com/neilus03/drl_comparative_study
优先考虑的经验基于重播的DDQN，用于无人...
摘要 - 路径规划模块是自动驾驶汽车导航的关键模块，它直接影响其操作效率和安全性。在具有许多障碍的复杂环境中，传统的计划算法通常无法满足智力的需求，这可能会导致诸如无人车辆中的死区之类的问题。本文提出了一种基于DDQN的路径计划算法，并将其与优先的体验重播方法相结合，以解决传统路径计划算法通常属于死区的问题。一系列的仿真实验结果证明，基于DDQN的路径计划算法在速度和准确性方面明显优于其他方法，尤其是在极端环境中突破死区的能力。研究表明，基于DDQN的路径计划算法在路径质量和安全性方面表现良好。这些研究结果为自动驾驶自动导航的研究提供了重要的参考。
QNRES_策略_EN.pdf
这些目标包括开发可持续和高质量的可再生能源基础设施、优化和维护卡塔尔的自然资源以及为子孙后代维护环境。可再生能源对于卡塔尔履行其国家自主贡献 (NDC) 承诺和卡塔尔国家环境与气候变化战略目标也至关重要，这些目标旨在到 2030 年将该国的温室气体排放量相对于基线情景（一切照旧）减少 25%。
QNB Finansbank环境和社会风险...
•无限制的石棉生产或贸易（这不适用于购买和使用粘合的石棉水泥表，石棉含量小于20％。），•使用超过2.5公里的网中的蚊帐在海洋环境中漂移净捕鱼；包括使用爆炸物和有毒物质，•参考4，•与PCB（多氯联苯）相关的任何产品或活动的生产或贸易范围内的活动范围•在第5区（多氯联苯）相关的活动中，无论是在批准或相关规定的生产或相关规定的生产范围或贸易范围内，无论是在•跨界贸易或分配的贸易中，•不合规的贸易•武器（抗人矿山，生物和化学武器，集群炸弹，放射性弹药，核武器被视为有争议的武器”。）7，•对联合国教科文组织世界遗产清单构成威胁的活动，•《国家法规》不允许的臭氧耗尽物质的生产或贸易•生产酒精饮料8，赌博，赌场和同等企业的活动•授权的彩票商店（除授权的彩票商店除外），•在任何范围内生产或贸易。不符合国际海事组织（IMO）要求的油轮的石油和其他有害物质•新的煤热电厂和新的煤矿开采投资项目•在此范围内不包括放射性产品（医疗设备，质量控制（测量）设备或实践的放射性产品，质量控制（测量）设备或实践的生产或贸易。）•用于主要热带潮湿森林中的商业记录操作，•除可持续管理的森林外，木材或其他林业产品的生产或贸易•在本地民族中侵害或裁定在裁决的土地上，未经这些人民同意的生产或活动，这些人
2023-QN-IWG-研讨会活动摘要.pdf
国家量子协调办公室 (NQCO) 负责协调美国联邦政府、工业界和学术界的量子信息科学 (QIS) 活动。NQCO 由 2018 年《国家量子计划 (NQI) 法案》立法设立，并设立于白宫科技政策办公室内，负责监督 NQI 计划和 QIS 活动的跨机构协调；充当联邦民用 QIS 活动的联络点；确保联盟和各量子中心之间的协调；进行公众宣传，包括传播国家科学技术委员会 (NSTC) QIS 小组委员会、NSTC 量子科学的经济和安全影响小组委员会以及 NQI 咨询委员会的调查结果和建议；并促进美国 QIS 活动产生的技术、创新和专业知识的获取和早期应用，以及让一般用户群体能够访问由工业界、大学和联邦实验室开发的量子系统。更多信息请访问 quantum.gov 。
比较DQN和双DQN强化学习算法的股票市场预测
摘要。金融业始终认为股市预测至关重要。近年来，加强学习技术在股票市场预测中的应用引起了人们的关注。这项研究旨在使用深Q-NETWORKS（DQN）和Double Deep Q-Network（DDQN）进行探索，以进行库存预测。历史股票价格和相关市场数据被用作构建培训DQN和DDQN模型的强化学习环境的输入。这些模型的目的是通过学习最佳政策来预测股票的未来价格趋势。结果表明，DQN和DDQN模型在股票市场预测任务中均表现出强大的性能。与传统指标的方法相比，他们能够更准确地捕获股市的非线性特征和动态变化。此外，DDQN模型在某些指标中显示出略高的结果，表明将目标网络用于稳定训练可以改善预测性能。这些发现对投资者和财务机构具有重要意义，为投资策略和风险管理提供了宝贵的见解。此外，通过探索在股票市场预测中的强化学习方法的应用，该研究为金融领域的进一步研究提供了新的观点。但是，市场的复杂性和不确定性可能会影响预测绩效。未来的研究可以集中于增强模型架构，优化培训算法以及考虑其他市场信息的公司，以提高预测的准确性和鲁棒性。
QN-302显示了I-Motif和G ...
他们的互补c扣子链也可以折叠成i-motif排列。通过适当的小分子化合物对这些结构进行6,7稳定可以导致转录抑制，并最终导致癌细胞死亡。1,5已经描述了几种这种化合物，有些人表现为潜在的候选药物。8 - 12我们已经开发了几个系列取代的萘二酰亚胺衍生物，13 - 15和最新的QN-302（图1）在几种体内癌症模型中，细胞生长抑制测定，有利的药理特性和抗肿瘤活性表现出很高的效力。16由QN-302下调的基因的癌细胞中的转录谱与它是一种泛四链体稳定剂的假设，在几种重要的癌症相关途径中影响基因。16