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认识论在技能和能力发展的背景下的作用
在本文中，开发了一种熟练绩效的直观过程的理论方法。它整合了认知和非认知方面（尤其是认识论的感觉），并为建模学生的情况特定技能（例如决策，解决问题和批判性思维）提供了建模的基础。作为该框架的一部分，区分了两种形式的认知感：基于前景和确认的感觉。在直觉决策的背景下，解释了他们对熟练绩效过程的贡献。结果，直观过程可能会变得可伪造，并且它们的研究可以与人类的理性有关。在这方面，可以将意识，自信，救济或遗憾等认知感被视为能力方面的一部分，这些方面可以通过教学教学来解决，并在专业发展过程中培养。
2025 年 1 月至 4 月计划
杰克·奥凯恩是美国最受欢迎的脱口秀喜剧演员之一，他与才华横溢的特里·麦克休一起回归，带来他一年一度的年终回顾秀。这是一场高科技的照片和视频展示，从中挑选出去年的优秀、好和不好。与往常一样，节目的核心仍然是杰克独特的政治讽刺和个人观察，涵盖了他与衰老、现代科技以及他所钟爱的新教徒和半身人的斗争。如果你是杰克粉丝大军中的一员，那么你已经知道新教徒和半身人是谁了；如果你不知道，那么你不会后悔买票去了解。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
飞行力量 五年级 学术课程 #2
人物关系：告诉学生，就像有力量影响飞行一样，我们周围也有力量影响我们的生活。有些力量是好的，有些是坏的。例如，如果同龄人迫使我们做错事，同龄人的压力可能会导致我们做一些我们会后悔的事情。我们的父母、老师、教练和我们生活中的其他成年人可以成为我们生活中的一股强大力量，鼓励我们做好事。媒体（电视、电影、杂志等）可以成为影响我们决策的力量。鼓励学生意识到周围的力量，做出对他们的生活产生积极影响的正确决定。鼓励他们成为一股积极的力量，激励他人也做出正确的决定。
2020 年可持续发展报告 - 英美资源集团
虽然我为我们在这方面取得的成就感到自豪——值得注意的是，自 2013 年以来，致命事故减少了 87%，健康事故减少了 85%——但我们不能声称任务已经完成。我们仍然会遇到严重的安全事故——例如 5 月份格罗夫纳的煤气起火事件，导致五名同事受重伤——以及致命事故。我深感遗憾地报告，2020 年，在我们管理的运营中，有两人在与工作相关的事故中丧生：一人死于我们 PGMs 业务的 Amandelbult 矿，一人死于我们动力煤业务的 Zibulo 煤矿，两人均死于南非地下“地面塌陷”事故。我们还失去了三名来自我们不管理的 PGMs 联合运营的同事。
随时随地竞争性强化学习与策略先验
本文研究了任何时间竞争性马尔可夫决策过程（A-CMDP）的问题。现有在受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）上的现有作品旨在优化预期的奖励，同时将预期成本限制在随机动态上，但是特定情节中的成本仍然不令人满意。相比之下，A-CMDP的目标是优化预期的奖励，同时保证任何情节的每轮有限成本与之前的政策。我们提出了一种新算法，称为任何时间竞争力的增强学习（ACRL），可以保证任何时间的成本限制。遗憾的分析表明，该政策渐近与任何时间竞争性约束下可获得的最佳奖励匹配。有关碳智能计算的应用实验，可以验证ACRL的奖励性能和成本约束保证。
2022 年综合报告
凯瑟琳·麦格雷戈：2021 年对 ENGIE 来说是丰收的一年！我为我们在如此短的时间内取得的一切成就感到自豪。经董事会同意，我们重新定位了 ENGIE，并将我们的活动重新集中在四大核心业务上：当然是可再生能源、能源解决方案、网络以及热力发电和能源供应。我们重申了集团的工业方法以及我们对卓越运营的重视。我们加快了对可再生能源和能源解决方案的增长投资。在我们进行一项极具雄心的转型时，我们的团队在疫情的严峻背景下表现出了模范的动员精神。我要向他们表示最深切的感谢。然而，我对我们在健康和安全方面的糟糕表现感到遗憾。我们已全面动员起来，目前正在加强我们在所有运营地点的行动，包括我们的团队和承包商。
情境老虎机中的情境不确定性及其在推荐系统中的应用
循环神经网络已被证明可在为推荐系统建模顺序用户反馈方面发挥有效作用。然而，它们通常仅关注项目相关性，无法有效地为用户探索多样化的项目，因此从长远来看会损害系统性能。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的循环神经网络，称为循环探索网络 (REN)，以联合执行表示学习和潜在空间中的有效探索。REN 试图在相关性和探索之间取得平衡，同时考虑到表示中的不确定性。我们的理论分析表明，即使学习到的表示存在不确定性，REN 也可以保持速率最优的亚线性遗憾。我们的实证研究表明，REN 可以在合成和现实世界的推荐数据集上获得令人满意的长期回报，表现优于最先进的模型。
2023 年医学 CCT 班
这项调查继续提供有关早期顾问劳动力的重要信息，很高兴看到所有医生专业都有代表。同样令人高兴的是，越来越多的人认为他们在 GIM 方面接受了良好或非常好的培训。人们已经预料到越来越多的人会从事非全职工作或希望从事非全职工作，但培训岗位的数量并没有增加。希望法定教育机构能够认识到这一点并做出回应。许多住院医生希望在他们接受培训的地区担任第一个顾问职位，这体现了地点的重要性。因此，令人遗憾的是，许多人没有导师、足够的顾问入职培训或在有新顾问发展计划的信托机构工作。我们需要与雇主合作，改善从住院医生到顾问的过渡过程中遇到的困难领域的培训。
从分布式和流式演示中学习多代理行为
本文考虑了通过估算其奖励功能和约束来推断出多个相互作用专家行为的问题，在这些奖励功能和约束下，分布式所证明的轨迹被顺序向一组学习者揭示。我们将问题提出为分布式在线双层优化问题，其中外部级别的问题是估计奖励功能，而内部级别的问题是学习约束和相应的策略。我们提出了一种新颖的“来自分布式和流式演示的多代理行为推断”（MA鸟）算法，该算法使学习者可以通过间歇性通信在单个循环中解决外部级别和内部水平问题。我们正式保证分布式学习者就奖励功能，判断和政策达成共识，平均本地遗憾（在在线迭代中）以O（1 /n 1-η1+1 /n 1 +1 /n 1-η1-η2+1 /n）的速度下降，而累积约束违规会增加1 +1 +1 +1 +1 +1 +2 +nη （1/2，1）。