XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemREGRET
新南威尔士州网络基础设施战略 - EnergyCo
这些方案是短期内必需的，以支持 REZ 中的电网规模发电和存储，并在燃煤电厂关闭时维持电力供应。它们是“无悔”方案，因为它们在所有模拟情景下都使电力消费者受益。虽然“立即交付”中包含的一些方案自进行建模以来已更新为最新的项目信息，但它们大致相似，并且与建模练习的结果相当。在十年内（到 2033 年）交付它们是当务之急，与社区密切合作以管理影响并最大限度地利用利益和机会。• 中西部奥拉纳 (CWO) REZ：增加 4.5 吉瓦的网络容量，新线路将五个新变电站连接到现有网络。• 新英格兰 REZ：增加 6 吉瓦的网络容量，新线路将四个新变电站枢纽连接到贝斯沃特和塔姆沃思-阿米代尔线之间的现有网络。这分为两个阶段，分别为 2.4 吉瓦和 3.6 吉瓦。
独立学习课程评论 - 约翰·史密斯 - QC ...
1.2 审查所花的时间比任何人预期的都要长。为受害者伸张正义非常重要，包括仔细聆听并准确记录他们的详细陈述。审查过程中收集了大量证据，涵盖了大约 40 年的时间，证据来源比预期的要多得多（以及之前不为人知的受害者）。审查过程中出现了数千页的新证据来源。我们认为，约翰·史密斯造成的创伤程度之深，需要与受害者和其他主要贡献者进行面对面的会面——这一过程因 Covid-19 大流行而受阻和推迟。主题的复杂性和所犯虐待的程度超出了委托机构的预期，因此最初的时间表被证明是不切实际的。与审查相关的许多平行调查，包括警方的调查，要求审查小组提供支持和协助。我们对这种延误以及它可能给约翰·史密斯的受害者带来的额外痛苦深感遗憾。
通过ϵ -greedy探索了解强化学习中的深神经功能近似
本文提供了对强化学习（RL）深处神经功能近似（RL）的理论研究。此问题设置是由属于该制度的成功深Q-Networks（DQN）框架所激发的。在这项工作中，我们从函数类别和神经网络体系结构（例如宽度和深度）的角度从“线性”制度之外的角度提供了对理论理解深度RL的初步尝试。是具体的，我们专注于基于价值的算法，分别通过BESOV（和Barron）函数空间赋予的深（和两层）神经网络进行了to -greedy探索，旨在近似D -Dimensional特征空间中近似α -Smooth Q -unction。我们证明，随着t发作，缩放宽度m = e O（t d2α + d），而神经网络的深度l = o（log t）的深度RL足以在Besov空间中以sublinear遗憾地学习。此外，对于由Barron空间赋予的两层神经网络，缩放宽度ω（√
算法鲁棒预测聚合
预测聚合结合了多个预测者的预测以提高准确性。但是，缺乏有关预测者信息结构的知识阻碍了最佳聚集。鉴于一系列信息结构，强大的预测汇总旨在与无所不知的聚合器相比，以最小的最坏情况遗憾找到聚合器。鲁棒预测的先前方法依赖于启发式观察和参数调整。我们提出了一个算法框架，用于鲁棒预测聚合。我们的框架提供了有限的信息结构家族的一般信息聚合的有效近似方案。在Arieli等人考虑的设置中。（2018），如果两个代理在二元状态下接收独立的信号，我们的框架还通过对固定器或代理报告中的分离条件施加Lipschitz条件来提供有效的近似方案。数值实验通过在Arieli等人考虑的设置中提供几乎最佳的聚合器来证明我们方法的有效性。（2018）。
卡尔·萨根（Carl Sagan） - 伊甸园的龙
在这项工作中得出的主要结论，即，这个人是从某种较低组织的形式中降下来的，我很遗憾地认为，对许多人非常令人讨厌。，但几乎没有怀疑我们是野蛮人的后代。我第一次看到一个野外和破碎的岸上的菲吉亚人感到惊讶，我永远不会被我遗忘，因为反思立即涌入了我的脑海 - 这就是我们的祖先。这些男人绝对赤裸裸地用油漆，他们的长发纠结，嘴巴兴奋起来，他们的表情狂野，吓了一跳，不信任。他们几乎没有任何艺术，就像野生动物一样，生活在他们可以捕捉的东西上。他们没有政府，对每个不是自己小部落的人都无情。如果被迫承认一些更谦虚的生物在他的静脉中流动的血液，他在他的祖国中看到野蛮的人就不会感到羞耻。在我自己的角度上，我很快就会从那只英勇的小猴子降下来，后者勇敢地勇敢地敌人以拯救
量子游戏中的学习
摘要。在本文中，我们引入了一类用于一般量子博弈的学习动力学，我们称之为“跟随量子正则化领导者”（FTQL），参考有限博弈的经典 FTRL 模板。我们表明，诱导的量子态动力学分解为 (i) 一个经典的交换分量，它以类似于 FTRL 下混合策略的演化的方式控制系统特征值的动态；以及 (ii) 系统特征向量的非交换分量，它没有经典对应项。尽管这个非经典组件带来了复杂性，但我们发现 FTQL 动力学在所有量子博弈中只会产生恒定的遗憾。此外，通过调整经典的稳定性概念来解释量子博弈状态空间的非线性几何，我们表明只有纯量子均衡才能在 FTQL 下稳定且具有吸引力，而作为部分逆，满足特定“变分稳定性”条件的纯均衡始终具有吸引力。最后，我们表明 FTQL 动态在量子最小最大博弈中具有庞加莱递归性，以这种方式扩展了量子复制器动态的一个最新结果。
第 24 个量热日 - ELIB-DLR
我们非常遗憾，由于疫情，我们通常在会议期间进行的个人接触和科学交流今年无法在实际聚会中实现。与此同时，我们希望能够再次在通常的条件下在布伦瑞克举办第 25 届量热学会议，作为一场现场活动。我们非常高兴能够在线上论坛上介绍前沿的科学主题和最新发现，以便尽管情况如此，但会议仍将为所有参与者带来丰富内容。我们希望每个人都能享受量热学会议日，我们期待在互联网上进行激动人心的讨论、热烈的交流和鼓舞人心的对话。我们还要感谢所有参与者在特殊情况下接受在线形式，如果我们遇到任何轻微的技术中断，请您谅解。我们现在迫不及待地想看到和听到即将到来的演讲，并想借此机会感谢所有讲师和演讲者的努力。我们将竭尽全力使这次活动取得令人难忘的成功。
Adam N. Elmachtoub
我们在市场上研究持续的时间平均变化投资组合选择，这些市场是由可观察的因素驱动的股价扩散过程，这些因素也是扩散过程，但这些过程的系数尚不清楚。基于最近开发的扩散过程的强化学习理论（RL）理论，我们提出了一种通用数据驱动的RL算法，该算法直接学习了预先合同的投资策略，而无需尝试学习或估计市场系数。对于没有因素的多股黑色 - choles市场，我们进一步设计了一种基线算法，并通过在Sharpe比率方面获得了Sublinear后悔来证明其性能保证。为了提高性能和实践实施，我们将基线算法修改为四种变体，并进行了广泛的经验研究，以与许多共同指标相比，将其绩效与大量广泛使用的投资组合分配策略在S＆P 500成分上进行比较。结果表明，连续的RL策略始终是最佳的，尤其是在动荡的熊市中，并且果断地超过了基于模型的连续时间对应物的大幅度利润率。
疫苗政策声明我们坚信......
疫苗政策声明 我们坚信疫苗能够有效预防严重疾病并挽救生命。我们坚信疫苗的安全性。我们坚信所有儿童和青少年都应按照美国疾病控制中心和美国儿科学会公布的时间表接种所有推荐的疫苗。根据所有可用的文献、证据和当前研究，我们坚信疫苗不会导致自闭症或其他发育障碍。我们坚信，几十年来一直用于疫苗并仍存在于某些疫苗中的防腐剂硫柳汞不会导致自闭症或其他发育障碍。我们坚信，为儿童和青少年接种疫苗可能是我们作为医疗保健提供者以及您作为父母/看护者可以采取的最重要的健康促进干预措施。推荐的疫苗及其时间表是我们数以千计的优秀科学家和医生对数百万儿童进行多年科学研究和数据收集的结果。话虽如此，我们认识到，围绕疫苗接种一直存在争议，而且很可能永远存在争议。事实上，本杰明·富兰克林在哥哥的劝说下，反对天花疫苗，直到科学数据说服了他。不幸的是，他推迟了给他最喜欢的儿子弗兰基接种疫苗，弗兰基感染了天花，并在 4 岁时去世，本一生都为此感到内疚和悔恨。引用富兰克林先生的自传：1737 年，我的一个儿子，一个四岁的好男孩，死于天花……我长期以来一直深感遗憾，现在仍然后悔没有给他接种天花。我提到这一点是为了那些不接种疫苗的父母，因为他们认为如果孩子死于天花，他们永远不会原谅自己，我的例子表明，无论哪种方式，遗憾可能都是一样的，因此，应该选择更安全的疫苗。疫苗接种运动确实是其自身成功的牺牲品。正是因为疫苗在预防疾病方面如此有效，我们甚至在讨论是否应该接种疫苗。由于疫苗的存在，你们中的许多人从未见过患脊髓灰质炎、破伤风、百日咳、细菌性脑膜炎甚至水痘的孩子，也从未认识过朋友或家人的孩子死于这些疾病之一。这样的成功可能会让我们对接种疫苗感到自满甚至懒惰。但如果这种态度变得普遍，只会导致悲剧性的结果。
![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\653deeb5efad78e36f3c2e27b9e7aba48761d425.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。