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基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
引用Dreyer GJ，Drabbels JJM，De Fijter JW，Van Kooten C，Reinders Mej和Heidt S（2023）Allogen
间充质基质细胞（MSC）疗法对肾脏移植引起了显着兴趣。MSC治疗已在几种临床研究环境中进行了研究，无论是诱导疗法，急性排斥反应或支持维持治疗，允许断奶以断奶的免疫抑制药物（1-5）。在肾脏移植的情况下，对于大多数临床研究，已应用自体MSC治疗（3，5-7）。但是，由于制造MSC产品需要数周的时间，因此在临床环境中使用“现成”同种异体MSC更为可行。在海王星研究中，移植后6个月注入同种异体MSC（8）。在这项1B研究中，选择第三方MSC不具有反复的人白细胞抗原（HLA）与肾脏供体的不匹配，以最大程度地降低抗Donor免疫反应的风险。这项研究证明了HLA选择的第三方MSC在肾脏移植受者中输注的安全性与输注后他克莫司龙槽水平较低（MSC IFFUSION 6.1（±1.7）ng/mL相比，与MSC Iffusion 3.0（±0.9）Ng/ml相比）。MSC被认为可以促进移植后的免疫耐受性，并具有免疫调节和抗炎性弹药特性（4、9、10）。但是，MSC治疗的作用机理仍未完全阐明。临床前鼠研究表明，潜在的局部作用机理不太可能是由于大多数MSC在肺的微脉管系统中积累，并且在输注后几个小时内无法检测到（11，12）。Dazzi等人小组的鼠类研究。几项研究表明，旁分泌作用因子（例如细胞因子，生长因子和免疫调节蛋白）的分泌（13-16）。另一种建议的作用机理是MSC在肺中被单核细胞吞噬，并且这些单核细胞在MSC的免疫调节作用的介导，分布和传播中起重要作用（17）。确定输注后不久将MSC降解（10）。此外，他们发现凋亡过程对于MSC的免疫调节作用至关重要。假定这部分取决于吞噬凋亡MSC后的吞噬细胞衍生的吲哚胺2,3-二氧酶（IDO）活性。尽管有这些临床前数据，但在临床环境中输注时MSC的细胞死亡证明很少。最近，无细胞的DNA（CFDNA）已被鉴定为固体器官移植中排斥反应的有趣生物标志物（18）。CFDNA的存在部分是由于主动分泌，但最重要的来源是细胞经历细胞凋亡或坏死。因此，供体衍生的CFDNA可以用作细胞损伤和细胞死亡的读数，并作为移植排斥的间接度量（19-21）。在2017年，发表了DART试验的结果（22）。在这项研究中，肾移植后测量了供体衍生的无细胞DNA（DD-CFDNA），并用作
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
通过遗憾和评估阶段的状态修复的安全加强学习
深度加强学习（DRL）在许多复杂的决策任务中都取得了成功。然而，对于许多现实世界应用，标准的DRL培训在具有脆弱性能的代理商中恢复，特别是在关键问题问题上，发现安全和成功的策略都非常具有挑战性。已经提出了各种探索策略来解决这个问题。但是，他们没有考虑当前的安全性能的信息；因此，它们无法系统地在与培训最相关的状态空间部分上进行系统。在这里，我们提出了基于估计的深度强化学习（稀有）中的状态，该框架介绍了两种创新：（i）将安全评估阶段与国家修复阶段与国家修复阶段，即，在未访问的状态和（ii）估计的promiere extimies nefiperies of n.gap中，gap secried and gap secried seformist of the MAR均进行了iSe。我们表明，这两种创新都是有益的，并且在经验评估中，罕见的优于深度学习和探索等基线。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。