XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRL
AID -RL -UCL发现 - 伦敦大学学院
本文提出了一个主动信息指导的强化学习（AID-RL）框架，以寻求和估计问题。来源寻求要求搜索代理向真实来源转向，源估计要求代理维护和更新有关源属性（例如释放率和源位置）的知识。这两个目标产生了新开发的框架，即探索和剥削的双重控制。在本文中，贪婪的RL形成了一种剥削搜索策略，该策略将代理导航到源位置，而信息定向的搜索命令命令代理探索最有用的立场以减少信念不确定性。使用高实费数据集提出了广泛的结果，该数据集用于自主搜索，该数据集验证了提出的辅助-RL的有效性，并突出了主动探索在改善采样效率和搜索性能方面的重要性。2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
在基于视觉的环境中有效学习对于强化学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到Lear
在基于视觉的环境中有效学习对于加固学习（RL）代理至关重要，而从经验上则观察到，从高维观察（例如原始像素）中学习是样本中的样本感知的。对于共同实践，图像输入的RL算法通常使用由CNN组成的编码器来从高维观测值中提取有用的特征。最近的研究表明，CNN对图像样式具有很强的归纳偏见，而不是内容（即代理形状），而内容是RL算法应重点关注的信息。受到这一点的启发，我们建议通过提出对RL的控制网络来减少CNN的固有样式偏差。它可以帮助RL算法有效地关注真正值得注意的信息，例如代理商的特征。我们的方法结合了两个传输网络和功能编码器，并通过对比度学习方法进行了指导RL算法以更有效地学习采样。广泛的实验表明，扩展框架大大提高了现有的无模型方法的性能（即sac），使其能够达到深态控制套件基准的最新性能。关键字：强化学习，对比学习，归纳偏见，样式转移
Bellman Eluder维度：新的RL问题的新富集，样本效率算法 - @Let @Token Blackbasted Black Baste Chi Jin和Sobhan Miryoosefi
丰富的理论结果。已经设计了近距离的算法。[参见，例如AOM17，JABJ19]
引用：George MM，Deamer RL，Do D.与诺特替林相关的不良药物事件与旧
摘要目的研究了接受诺替林治疗的老年人患者的跌倒，骨折和晕厥的风险，与帕罗西汀和替代药物相比。设计回顾性队列研究。设置南加州大型综合医疗系统的电子病历和处方药数据库。参与者门诊患者，年龄≥65岁，被诊断为抑郁症，焦虑症或周围神经病，在2018年1月1日至12月31日之间分配了十种研究药物中的一种或多种。主要结果测量跌倒，骨折和晕厥的人力资源，并暴露于针对患者人口统计学变量和合并症调整的研究药物。在研究期间观察到19527名受试者，19 305个跌倒，15 088骨折和11313次发作的结果。Compared with the reference medication, nortriptyline, the adjusted HRs (aHRs) for falls were statistically significantly greater for: paroxetine (aHR 1.48, 95% CI 1.39 to 1.57), amitriptyline (1.20, 95% CI 1.08 to 1.33), venlafaxine (1.44, 95% CI 1.34 to 1.56), duloxetine (1.25, 95% CI 1.12 to 1.40), fluoxetine (1.51, 95% CI 1.44 to 1.59), sertraline (1.53, 95% CI 1.44 to 1.62), citalopram (1.61, 95% CI 1.52 to 1.71) and escitalopram (1.37, 95% CI 1.21 to 1.54), but not gabapentin （0.95，95％CI 0.89至1.02）。与甲替林线相比，AHR的AHR明显更大：Paroxetine，Venlafaxine，duloxetine，fluoxetine，sertraline，sertraline，citalopram，Citalopram，cistitorapram，ciscitalopram和Gabapentin，AHR的AHR范围从Gabapentin的1.30到1.30到1.82到1.82 for Essustitalopram不等；阿米替林的风险在统计学上相似。对于晕厥，AHR的明显更大：帕罗西汀，文拉法辛，氟西汀，舍曲林和西妥位氨酸链酰胺，AHRS的氟西汀和帕罗西汀的1.19范围从1.19到1.30至1.30，对于西耐普兰和静脉链氨介氨酸；阿米替林，杜洛西汀，依他普兰和加巴喷丁的风险相似。与治疗替代方案相比，诺特林林的结论是跌落，骨折和晕厥的风险较低，除了一些具有同等风险的情况外，掉落，裂缝和晕厥的风险较低。帕罗西汀这些不良事件的风险与替代药物相当。
Distretto Tecnologico Nazionale sull'Energia SCa rl 国家能源技术集群
该区是一个非常精简的非营利组织，没有自己的研发设施：它利用其成员的实验室和专业知识，能够充分利用他们的技能和特性，在项目和咨询活动的实施中增强和整合它们与自己的项目管理和行政/管理协调技能。DiTNE 已获得符合 UNI EN ISO 9001:2015 的质量管理体系认证，适用于以下应用领域：“通过实施研究项目/订单进行技术转让；管理研究项目/订单和任何培训项目，包括与研究项目无关的项目；能源和环境领域的技术咨询”（IAF 34、35）。
górnyrl，gołofit-szymczak M，Pawlak a，olawniczekekekekekekekzyk A，Cyprowski M，Stobnicka-Kupiec A，PłocińskaM，Kowalska M，Kowalska J.
抽象的简介和目标。UV-C带中的紫外线被称为杀菌辐射，广泛用于灭菌设备和无菌环境的创造。该研究的目的是评估在UV-C辐射消毒设备上沉积在具有各种纹理上的微生物中失活的有效性。材料和方法。在金属，塑料和玻璃表面上沉积的五种微生物（3种细菌，病毒和真菌），并通过低压汞灯和紫外线发射二极管（LED）（LED）发射的UV-C光照射，从0.5 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，1 m，可在20米的敞口上均可使用20米。结果和结论。两个测试的UV-C源均在微生物的失活中有效。但是，LED发射极在这方面比汞灯更有效。微生物的存活率取决于UV-C剂量，其条件是与UV-C源的距离为0.5 m最高，最低为1.5 m。对于测试的微生物，在玻璃和塑料表面上通常可见UV-C照射后的最高存活率。应在所有材料类型（从中制造技术设备的要素并可能被特定活动污染的材料类型）中考虑此观察结果对于保持适当水平的卫生水平并避免微生物污染的不必要和不受控制的传播至关重要。
pvtsizing：基于涡轮-RL的批处理抽样优化框架，用于PVT-ROBUST模拟电路合成
摘要 - 随着CMOS技术的发展和电路的复杂性的增长，对模拟/混合信号设计自动化工具的需求正在迅速增加。尽管已经开发了一些工具来应对这一挑战，但是较少考虑了过程，电压和温度（PVT）变化引起的性能降低。本文介绍了PVTsizing，这是PVT-强大模拟电路合成的优化框架。pvtsizing采用信任区域贝叶斯优化（Turbo），用于高质量的初始数据集和参考点。多任务加固学习（RL）用于PVT操作。涡轮和RL均对批量友好，可以并行对设计解决方案进行采样。同时，提出了提高批评的修剪和缩放目标指标，以提高样本效率并降低运行时。此外，该框架自然支持随机不匹配而尺寸。在4个现实世界电路上，带有TSMC 28/180NM工艺，PvtSizing实现1。9× - 8。8×样品效率和1。6× - 9。8×时间效率的提高。索引术语 - Bayesian优化，增强学习，PVT变化，模拟电路合成
1 ACES 101 电源管理实验室 RL Santanu Kumar Mishra 7801 7.300 6.300 45.990 2 ACES 101A Santanu Kumar Mishra FO Santanu Kumar Mishra 6249 3.100 3.
1 ACES 101 电源管理实验室 RL Santanu Kumar Mishra 7801 7.300 6.300 45.990 2 ACES 101A Santanu Kumar Mishra FO Santanu Kumar Mishra 6249 3.100 3.000 9.300 3 ACES 101B Avinash Joshi FO Avinash Joshi 7801 3.100 3.000 9.300 4 ACES 102 电源管理实验室 RL Avinash Joshi 7801 5.300 3.300 17.490 5 ACES 103 低功耗实验室 RL P.Sensarma 和 Sandeep Anand 7482 7.300 6.300 45.990 7 6 ACES 103A Sandeep Anand FO Sandeep Anand 7131 3.100 3.000 9.300 7 ACES 103B Parthasarathi Sensarma FO Parthasarathi Sensarma 7076 3.100 3.000 9.300 8 ACES 104 SC 斯里瓦斯塔瓦 FO S C 斯里瓦斯塔瓦 7625 5.300 3.300 17.490 C.交流。1 9 ACES 105 电源系统实验室 RL S C Srivastava, S.N.Singh & Saikat Chakrabarti 6738 6.100 16.700 101.870 10 ACES 105A S N Singh FO S N Singh 3.100 3.000 9.300 11 ACES 105B Saikat Chakrabarti FO Saikat Chakrabarti 6598 3.100 3.000 9.300 12 ACES 105C 客座教授 FO 客座教授 3.100 3.000 9.300 13 ACES 105D A.Mohapatra FO A.Mohapatra 3.100 3.000 9.300 14 ACES 106 S N Singh FO S N Singh 7009 5.100 3.300 16.830 C. Ac.1 15 ACES 107 智能信息实验室 RL 7032 7.400 6.100 45.140 16 ACES 107A 博士生教室 PG 7007 3.100 3.000 9.300 17 ACES 107B Nishchal K Verma FO 6524 3.100 3.000 9.300 18 ACES 113 同步相量实验室 RL Saikat Chakrabarti 6.500 5.900 38.350 C. Ac.19 ACES 114 RL S N Singh 20 ACES 115 RL S C Srivastava 21 ACES 116 电气车间 WS Ram Nath Pal 7882 10.300 11.900 122.570 8 22 ACES 117 毫米波实验室 RL Md.Jaleel Akhtar 6328 4.500 2.800 12.600 1 1 23 ACES 122 光电子实验室 RL Utpal Das 6084 5.000 3.100 15.500 C. Ac 1 24 ACES 123 光电子实验室 RL Utpal Das 7360 8.500 9.500 80.750 C. Ac 25 ACES 124 RL Dinesh Kumar 7628 26 ACES 125 RL 7628 27 ACES 126 RL 7628 28 ACES 127 RL 7628 29 ACES 128 RL Dinesh Kumar 7628 4.800 3.100 14.880 3 30 ACES 129 光电子实验室 RL Utpal Das 7360 8.500 6.300 53.550 C. Ac 31 ACES 201 移动通信实验室 RL 7897 7.300 6.300 45.990 32 ACES 201A 实验室 RL 7897 3.100 3.000 9.300 33 ACES 201B A K Chaturvedi FO 7613 3.100 3.000 9.300 34 ACES 202 Rakesh K Bansal FO Rakesh K Bansal 7075 5.300 3.200 16.960 35 ACES 203 MIPS 实验室 RL 6677 7.300 6.300 45.990 36 ACES 203A RA 房间 PG 6677 3.100 3.000 9.300 37 ACES 203B Rajesh Mahanand Hegde FO 6248 3.100 3.000 9.300 38 ACES 204 无线传感器网络实验室 RL Rajesh Mahanand Hegde 6753 5.000 3.300 16.500 C.Ac1
建筑物控制中的强化学习-UCL Discovery
强化学习（RL）在建筑物控制方面发挥了巨大的潜力，以使建筑物的运作更加节能。已经研究了各种RL算法的建筑控件性能，因此在整个功能范围内对这些算法进行基准测试对于提供概述并加深对RL应用程序的理解至关重要。因此，本研究旨在比较和分析各种RL算法的有效性，其中包括基于价值的，策略梯度，参与者 - 批评和基于模型的RL考虑模型可用性和策略表示的整个RL类别。还研究了根据RL的成本函数量化累积奖励的控制绩效，研究了超参数调整的稳定性。开源的健身房ePlus框架被选为训练和测试不同RL代理的虚拟环境。结果表明，在能耗和热舒适性方面，无模型和基于模型的RL代理都超过了基线规则的控制，并且RL代理能够评估短期和长期奖励，以连续地与在线控制过程中连续实现适应性控制优化。基于模型的RL代理提高了数据采样效率，但在经过测试的夏季表现出了相对牺牲的控制性能。