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机器学习的基础
我们首先介绍了分类和预测的近似正确的学习理论。然后，我们考虑调谐参数的正则化和数据驱动的选择。我们将讨论如何使用Python和Scikit-Learn软件包执行监督的学习任务。我们将讨论规范正常手段模型。在此模型中，我们将以不同的方式激励收缩估计器，并证明收缩估计器可以统一地主导常规估计器的著名结果。我们接下来将引入深度神经网，这是一种非常成功的监督学习方法。在这种情况下，我们还将考虑用于训练神经网的数值方法，例如随机梯度下降。我们通过讨论变压器和（大型）语言模型来完成课程的这一部分，这是深度神经网的应用，最近在最近受到了特别关注。课程的下一部分将涵盖在线和自适应学习的不同框架。我们将从对抗性在线学习设置开始，那里根本没有对数据生成的概率假设。我们将接下来考虑多臂匪徒，并回顾一些理论结果，为在土匪设置中用于学习的算法提供性能保证（后悔界限）。
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。
监狱 - 策略 - 白色 - 纸 - paper-response.pdf
在2021年7月的介绍中，在《每日邮报》中拖延了监狱白皮书之后，我们写信给第二任司法部司法部长乔·法拉尔（Jo Jo Farrar），要求在发布之前进行透明且详细的咨询过程。1从未回答过这封信，我们要求从未实现的咨询过程。令人遗憾的是，在这份白皮书中，政府通过让州长通过透明和发表的绩效指标来考虑大量商店的政府应该是如此不愿意在制定这一关键文件时透明和负责。尽管有令人鼓舞的迹象表明该部的某些部分开始了解与生活或居住在监狱中的人们直接参与政策制定的价值，但白皮书中没有证据表明这是在其出版之前进行的。出版后，将两份论文的副本发送到每个监狱，并向州长指示囚犯应有机会发表评论。我们了解到，他们这样做的截止日期已经略有延长。虽然受到欢迎，但它几乎代表了一个充分的机会，可以从对监狱的运作方式中最深刻地理解的人们的经验和智慧中受益。它与伍尔夫勋爵在1990年代初撰写开创性报告之前做出的决定形成鲜明对比，当时他写信给系统中的每个囚犯以寻求他们的观点。他的报告仍然是改革的最佳蓝图并非偶然。
凯文·科斯特纳
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年报
我写信是为了讨论集团在 2023 财年的挑战和业绩。2023 年仍然是一个艰难的时期，我们遗憾地报告财务业绩下滑，主要归因于各种不利因素，包括经济复苏缓慢和持续高利率导致的需求低迷、地缘政治紧张局势和行业加速转变，再加上竞争加剧导致的持续利润率下降压力以及 EMS（电子制造服务）业务中行业整合趋势的现有挑战。导致我们业绩不佳的最重要原因是销售额下降导致毛利率显着下降以及必须在损益表中计提大量预期信用损失准备。资产利用率仍然是主要问题，在这一年中，集团继续实施轻资产战略，重新调整全球设施并将资源重新调整为生产性资产，并开展重组活动，以节省长期成本。所有这些因素都对集团的逐步复苏产生了不利影响，并且不可否认地影响了我们的整体财务表现。2023 年收入为 64.46 亿美元，与 2022 年收入 93.94 亿美元相比，减少了 29.48 亿美元或 31.4%。2023 年公司所有者应占亏损为 1.207 亿美元，而 2022 年亏损为 7210 万美元。2023 年每股基本亏损为 1.52 美分。
机器人操纵任务的基于Waypoint的强化学习
摘要 - 机器人武器应该能够学习新任务。这里的一个框架是强化学习，在该学习中，机器人具有编码任务的奖励函数，并且机器人自主学习的动作以最大程度地提高其奖励。现有的强化学习方法通常将此问题构成马尔可夫决策过程，并学习政策（或政策层次结构）以完成任务。这些政策原因是机器人臂需要采取的数百个细粒度的动作：例如，向右移动稍微移动或旋转几个度。但是我们希望机器人执行的操作任务通常可以分解为少数高级运动：例如，到达对象或转动手柄。在本文中，我们提出了一种基于通道的无模型增强学习方法。机器人现在没有学习低级策略，而是学习路点的轨迹，然后使用现有控制器在这些航路点之间进行插值。我们的关键新颖性是将基于Waypoint的设置作为一系列多臂匪徒构建：每个匪徒问题都对应于机器人运动沿线的单路点。从理论上讲，与标准框架相比，对这种重新制定的理想解决方案的遗憾界限较低。我们还引入了一个近似的后固定解决方案，该解决方案一次构建机器人的运动点。跨基准模拟和两个现实世界实验的结果表明，这种提出的方法比最先进的基线更快地学习新任务。请参阅此处：https：//youtu.be/mmed-lyfq4y
钢：奇异性感知强化学习
批处理增强学习（RL）旨在利用预收取的数据找到最大化动态环境中预期总奖励的最佳策略。现有方法需要对目标策略在状态或行动上或两者兼有的数据分布引起的分布所引起的分布上绝对连续的假设（例如，不存在非重叠区域）。我们提供了一种新的批次RL算法，该算法允许在离线数据分布和目标策略引起的分布之间的状态和动作空间（例如，在无限 - 休养者马尔可夫决策过程中都具有连续状态和动作之间的奇异性）。我们称我们的算法钢：奇异性吸引的增强学习。我们的算法是由对销售评估进行的新错误分析的动机，在该评估中，我们使用最大的平均差异以及分布强劲的优化，以表征由可能的奇异性引起的非政策评估的误差，并启用模型外额外的模型。通过利用悲观的思想，在某些技术条件下，我们为我们提出的算法提供了第一个有限样本的遗憾保证。与现有算法相比，只需仅需最少的数据覆盖假设即可提高批量RL的适用性和鲁棒性。另外，提出了一种几乎没有调谐的两步自适应钢。广泛的仿真研究和一个（半真实的实验实验）对我们方法在处理批处理RL中可能的奇异性方面的出色表现。
请致电论文
A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
在酒精使用障碍患者中进行的“稳赢还是赌一把”决策任务中，颅内亚秒多巴胺测量结果表明
目的 据作者所知，尚无关于酒精使用障碍 (AUD) 患者亚秒时间尺度上多巴胺波动的数据报道。在本研究中，在“稳操胜券” (SBORG) 决策任务中监测了 2 名有 AUD 病史和 2 名无 AUD 病史的患者的多巴胺释放，以开始描述 AUD 对反事实信息（与后悔和解脱的心理概念相关）的亚秒级多巴胺反应如何改变。 方法 使用人体伏安法每 100 毫秒测量一次细胞外多巴胺水平。在有 AUD，n = 2）或无 AUD，n = 2 病史的患者中，在深部脑刺激电极植入手术（用于治疗运动障碍）期间对其尾状核进行测量。参与者执行了 SBORG 决策任务，他们在稳操胜券的结果和有 50% 机会的金钱赌博结果之间做出选择。结果发现，多巴胺水平快速变化，似乎受“本可能发生的事情”和患者的 AUD 状态调节。积极的反事实预测误差（与缓解相关）将有无 AUD 病史的患者区分开来。结论有无 AUD 病史的患者对反事实信息的多巴胺能编码似乎有所不同。本研究的主要局限性是样本量有限，但这些数据为成瘾患者在实时决策过程中的多巴胺能生理学提供了难得的见解。作者希望未来的工作能够扩大样本量并确定当前结果的普遍性。
无线氧9血氧仪
用户通知尊敬的用户，非常感谢您购买了脉搏OXI仪表（以下简称为设备）。本手册是根据理事会指令MDD93/42/EEC编写和编写的，用于医疗设备和和谐的标准。如果进行修改和软件升级，则本文档中包含的信息如有更改，恕不另行通知。这是一种医疗设备，可以反复使用。手册根据设备的功能和要求，主要结构，功能，规格，运输，安装，使用，使用，操作，维修，维护和存储等描述。以及安全程序可以保护用户和设备。有关详细信息，请参阅尊重章节。使用此设备之前，请仔细阅读用户手册。应严格遵循描述操作程序的用户手册。未能遵循用户手册可能会导致测量异常，设备损伤和人体伤害。由于用户对操作说明的疏忽，制造商对安全性，可靠性和性能问题以及任何监测异常，人身伤害和装置损害概不负责。制造商的保修服务不涵盖此类缺陷。由于即将进行的翻新，您收到的特定产品可能与本用户手册的描述完全不符。我们会为此衷心遗憾。我们公司对本手册有最终解释。本手册的内容如有更改，恕不另行通知。警告提醒它可能会对测试人员，用户或环境造成严重后果。