XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRL
安全，强大的增强学习
强化学习（RL）在解决相对复杂的任务方面取得了巨大的成功，但是在现实世界中，RL系统的部署构成了与安全性和鲁棒性有关的重大挑战。本文旨在鉴定并进一步了解这些挑战，以彻底探索安全，强大的RL景观的主要维度，包括算法，道德和实际考虑。我们对方法论和开放问题进行了全面审查，这些问题总结了近年来解决与RL应用程序相关的固有风险的努力。在讨论和提出了针对安全和鲁棒的RL的定义之后，本文将现有的研究作品归类为不同的算法方法，从而增强了RL代理的安全性和鲁棒性。我们研究了不确定性估计，优化方法，探索 - 探索折衷和对抗性训练等技术。环境因素，包括SIM到实际转移和域的适应性，也经过审查，以了解RL系统如何适应各种和动态的环境。人类的参与是分析的组成部分，承认了人类在这种情况下可以扮演的广泛角色。重要的是，为了帮助从业者浏览安全和强大的RL实施的复杂性，本文介绍了从合成的文献中得出的实用清单。清单包括算法设计，培训环境注意事项和道德准则的关键方面。它将作为开发人员和政策制定者的资源，以确保在许多应用程序域中负责RL系统的负责部署。
使用加固学习设计自适应生产控制系统
抽象的现代生产系统由于客户需求的增加而面临巨大的挑战，导致了复杂的生产系统。通过管理所有操作以优化关键绩效指标的适当生产控制系统来确保竞争行业的运营效率。当前，控制系统主要基于静态和基于模型的启发式方法，需要显着的人类领域知识，因此，不符合ManufacturingCompanies.Data-DrivenReinReinForecrivecompan（RL）的动态环境，显示了CommperlistresultSinapplicationssultsinapplicationssuchassuchashassuchasboard and Commuter Games and Computer Games and Posertans Productions Productions应用程序。本文介绍了RL的设计，以通过在一个复杂的车间派遣订单派遣的现实世界示例来创建自适应生产控制系统。作为RL算法是“黑匣子”的方法，它们本质上禁止全面理解。此外，高级RL算法的经验仍然仅限于单个成功的应用程序，这限制了结果的可传递性。在本文中，我们研究了状态，行动和奖励功能RL设计的性能。分析结果时，我们确定了强大的RL设计。这使RL成为高度动态和复杂生产系统的有利控制系统，主要是在域知识受到限制时。
（ORCID：0000-0002-4453-6515）土耳其语摘要 - 我国石油、煤炭和天然气等化石燃料储量有限，对环境和社会构成威胁。
(ORCID：0000-0002-4453-6515) 土耳其语摘要 – 在我国，由于石油、煤炭和天然气等化石燃料的储量有限以及环境和社会限制，对可再生能源的倾向有所增加。能源连续性对于现代生活的可持续性和生产的连续性非常重要，这取决于工业和技术的发展。存储技术在最大限度地减少可再生能源的使用过程中的能源生产中断以及这些系统的广泛使用方面发挥着非常重要的作用。在需要时，必须供应足够数量的能源需求。利用能源存储系统可以快速可靠地响应一天中可能发生的能源需求变化。储能技术；这是一项具有巨大潜力的技术，因为它可以改善电力系统，促进可再生能源生产，并提供石油衍生燃料的替代品。在这项研究中;讨论了化学、电气、电化学、机械和热能存储系统，并提供了有关其结构和工作原理的信息。关键词 – 储能方法、可再生能源、储能技术、储能。引用：Emeksiz，C.，Kara，B.（2022）。储能技术的回顾与比较分析。国际多学科研究与创新技术杂志，6(2): 134-142。
肿瘤学中的强化学习：全面评论
摘要 - 强化学习（RL）是一个框架，它使机器能够通过反复试验学习动态决策策略，从而最大程度地发出数值奖励信号。尽管其起源源于几个学科的早期工作，但最近的进步显着提高了其能力。鉴于癌症的复杂性和动态性质，RL在肿瘤学方面具有重要的希望，尤其是在成像中，它可以提高精度和效率。本文对肿瘤学的RL进行了全面综述，首先是对RL算法及其类别的基础知识的简要介绍。然后，它概述了肿瘤学中各种现有的RL应用，包括放射学和放射疗法。本文以讨论当前的挑战和未来观点的讨论，强调了RL通过更个性化的方法来改变癌症诊断和治疗的潜力。
TimeGAN作为可编程数据平面中强化学习培训的模拟器
摘要 - 这项研究探讨了时间序列GAN在可编程数据平面（PDP）中的应用，以增强计算机网络的背景下，特别是在视频应用程序中。我们应对各种挑战，包括数据集扩展，平衡和实际设置中的扩展RL培训时间。通过利用TimeGAN生成的综合数据，我们加速了实验，增强数据集多样性并简化RL模型训练，最终使用RL试剂评估了PDP的实时设置的TimeGAN对真实设置的性能。这项研究通过直接比较GAN使用率和真实设置，弥合计算机网络文献中的差距，并突出了由RL模型训练的RL模型获得的99％的服务质量相似性，确认TimeGan的潜力是有价值的模拟器，而无需损害RL训练效率。索引术语 - 机器学习，生成对抗网络 - 自主管理
香港科学技术大学
强化学习（RL）是一种计算学习方法，在与复杂和不确定的环境互动时，代理商试图最大化其获得的总奖励。它不仅在许多游戏（例如GO）中表现出很强的性能，而且在许多当今现实世界中的应用程序（例如LLM培训，体现的AI）中也成为必不可少的技术。本课程旨在教授RL的基本原理和高级主题。课程内容包括引入基本RL元素（包括MDP，动态编程，策略迭代），基于价值的方法（DQN），基于策略的方法（策略梯度），基于模型的RL，Multi-Agent RL，其他高级主题以及RL技术在当今计算机视觉或AI应用程序中的应用。为了更好地增强理解，我们还将包含一些Python/Pytorch实现。
ChemgyMrl：用于数字化学的增强学习的交互式框架
本文提供了一个模拟实验室，用于利用化学疾病的增强学习（RL）。由于RL是相当数据密集型的，因此在现实世界中采取行动是“现场”的培训代理人，这是可能的，而且可能很危险。此外，化学过程和发现涉及挑战，这些挑战在RL基准测试中并不常见，因此提供了丰富的工作空间。我们推出了一组高度可定制的开源RL环境，Chem-Gymrl，实施了标准的体育馆API。ChemGyMRL支持一系列相互连接的虚拟化学台，RL代理可以在其中操作和训练。本文使用众所周知的化学反应作为说明性示例介绍和详细信息，并在每个台下训练一组标准的RL算法。最后，除了将未来工作的方向列表列表以外，还提供了几种标准RL方法的性能的讨论和比较，以此作为进一步开发和使用ChemGyMRL的愿景。
大肠杆菌血清型O157：H7的生理和转录组分析响应鼠李菜脂治疗 开发用于欧洲进行性脑部疾病的量身定制的剪接开关寡核苷酸：开发，调节和实施Consi 转录因子FOXM1在糖尿病及其... 中的作用 Lelliottia amnigena和Pseudomonas putida与关键SARS-COV-2感染相关的共同感染：病例报告 多个免疫细胞中的蛋白O-Glcnacylation及其治疗势 具有库存管理的绿色供应链网络设计的综合优化模型
摘要：rhamnolipid（RL）可以抑制大肠杆菌O157：H7的生物膜形成，但关联机制仍然未知。我们在这里对用RL和未经处理的培养物处理的培养物进行了比较生理和转录分析，以阐明RL可能抑制大肠杆菌O157：H7中生物FM形成的潜在机制。抗生物膜测定法显示，用0.25-1 mg/ml的RL处理抑制了超过70％的大肠杆菌O157：H7生物膜形成能力。细胞水平的生理分析表明，高浓度的RL显着降低了外膜的疏水性。大肠杆菌细胞膜完整性和渗透性也受到RL的显着影响，这是由于细胞膜脂多糖（LPS）的释放增加。此外，与未经处理的细胞相比，在用RL处理的细胞中，转录组促进显示了2601个差异表达的基因（1344个上调和1257个下调）。功能富集分析表明，RL治疗负责负责LPS合成，外膜外蛋白合成和型脂肪组装以及型多N-乙酰基 - 葡萄糖胺生物合成和基因所需的下调基因。总而言之，RL处理抑制了大肠杆菌O157：H7生物膜形成，通过修饰关键的外膜表面特性和粘附基因的表达水平。
体育馆
强化学习（RL）是一个不断增长的领域，有可能彻底改变人工智能的许多领域。尽管有希望，但RL研究通常受到环境和算法实施中缺乏标准化的影响。这使研究人员很难比较和建立彼此的工作，从而减慢了该领域的进步。体育馆是一个开源库，为RL环境提供标准API，旨在解决此问题。体育馆的主要特征是一组抽象，可以在环境和训练算法之间进行广泛的互操作性，从而使研究人员更容易开发和测试RL算法。此外，体育馆还提供了一系列易于使用的环境，可轻松自定义环境的工具以及确保RL研究的可重复性和鲁棒性的工具。通过这个统一的框架，体育馆显着简化了开发和测试RL算法的研究，使研究人员能够更多地专注于创新，而不是实施细节。通过提供用于RL研究的标准化平台，体育馆有助于推动继续执行学习的领域并解锁其全部潜力。体育馆可在线访问https://github.com/farama-foundation/gymnasium。
![arxiv：2210.04688V5 [CS.LG] 2024年3月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8d11f7fd87768d3dd24ba3062541ede7a346234d.webp)
arxiv：2210.04688V5 [CS.LG] 2024年3月20日
摘要 - 强化学习（RL）使代理商从与环境的互动期间收集的试验经验中学习。最近，离线RL已成为流行的RL范式，因为它可以节省与环境的交互。在离线RL中，数据提供商共享大型预计数据集，而其他人可以在不与环境互动的情况下训练高质量的代理。此范式在机器人控制，自动驾驶等关键任务中表现出了有效性。但是，对调查离线RL系统的安全威胁的关注更少。本文重点介绍了后门攻击，其中将一些扰动添加到数据（观察）中，以便给定正常观察，代理采取了高奖励动作，并且对注入触发器注入的观察结果进行了低奖励动作。在本文中，我们提出了B Affle（用于离线执行学习的后门攻击），这种方法通过毒化离线RL数据集自动植入后门来植入RL代理，并评估不同的离线RL算法对此攻击的反应。我们对四个任务和九个离线RL算法进行的实验表明了令人不安的事实：现有的脱机RL算法都不对这种后门攻击免疫。更具体地说，B Affle修改了10％的数据集（3个机器人控制和1个自主驾驶）。在中毒数据集中受过训练的代理在正常设置中表现良好。但是，当出现触发器时，代理的性能会大大降低63。2％，53。9％，64。7％和47。平均四个任务中的4％。在干净的数据集上微调中毒代理后，后门仍然持续。我们进一步表明，流行的防御方法也很难检测到插入后的后门。本文呼吁关注开放源离线RL数据集更有效的保护。