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2025年1月的奖励和认可（R＆R）解决方案峰矩阵®评估2025
1本评估是基于珠穆朗玛峰集团的估计，该估计利用其专有交易情报（TI）数据库，服务提供商的公开披露以及与买家的互动。它还通过12个提供商的RFI（成就者，AdvantageClub.ai，Augeo，Angegn，Anging 2 Excel，Inspirus，Ita Group，O.C。）获取了输入。Tanner，Vantage Circle，Vega HR，Workhuman，Worktango和XoxoDay 2 Everest Group已独立地分析了奖励网关和Gointegro，考虑到它们的独特功能。但是，两家公司现在都是同一实体的一部分，Edenred机密性：Everest Group非常重视其机密性承诺。收集到的任何特定合同信息只能以汇总方式呈现给行业
通过基于梯度的学习策略最大化多智能体量子游戏的局部奖励
摘要：本文深入研究了多智能体环境中复杂的量子游戏世界，提出了一个模型，其中智能体利用基于梯度的策略来优化局部奖励。引入了一种学习模型，重点关注智能体在各种游戏中的学习效率以及量子电路噪声对算法性能的影响。研究揭示了量子电路噪声与算法性能之间的非平凡关系。虽然量子噪声的增加通常会导致性能下降，但我们表明，在某些特定情况下，低噪声可以意外地提高具有大量智能体的游戏中的性能。这种见解不仅具有理论意义，而且考虑到当代嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机的固有局限性，也可能具有实际意义。本文提出的结果为量子游戏提供了新的视角，并丰富了我们对多智能体学习与量子计算之间相互作用的理解。强调了挑战和机遇，为量子计算、博弈论和强化学习交叉领域的未来研究指明了有希望的方向。
多巴胺和阿片类受体拮抗作用对社会和非社会奖励神经加工的影响
图1奖励任务的试验顺序。参与者可以在三个级别（高，低，非常低）的情况下获得社交和非社交奖励。社交奖励由以三个速度从受过训练的同性同盟培训的同性同盟交付给前臂的皮肤抚摸组成：6、21和27 cm/s。非社交奖励由三种不同浓度可可的牛奶组成：巧克力牛奶，牛奶和巧克力牛奶的4：1混合物以及牛奶。在每个审判开始时，一个提示宣布了可实现的奖励（高或低），并要求参与者对宣布的奖励进行评分。然后，参与者通过挤压手工测功机施加了努力来获得已宣布的奖励。通过在线视觉反馈显示的应用力表示为参与者最大自愿收缩的百分比（MVC，在任务前立即测量），并转化为获得宣布的奖励的可能性（0％ - 100％）。然后宣布获得的奖励（在努力少的情况下，高，低或非常低）并交付。放松阶段，参与者对刺激的喜好进行了评价。在非社交试验结束时，参与者收到水以冲洗嘴。
全球奖励多代理深入强化学习的自主流动性系统
我们研究了按需自动移动性（AMOD）系统中的车辆派遣，在该系统中，Central操作员将车辆分配给客户要求或拒绝这些车辆以最大化其总利润。最近的方法使用多代理深入强化学习（MADRL）来衡量可扩展但性能的算法，但基于本地奖励的训练代理，这会扭曲对系统范围的利润的奖励信号，从而导致较低的绩效。因此，我们提出了一种新型的基于全球奖励的MADRL算法，用于在AMOD系统中派遣车辆，该算法通过向代理商分配奖励，以利用反面基线的代理来解决训练有素的代理商与运营之间的现有目标冲突。与具有本地奖励的状态MADRL算法相比，我们的算法在现实世界数据的各种环境上显示了统计学上的显着改进。我们进一步提供了结构性分析，表明全球奖励的利用可以改善隐式车辆的平衡和需求预测能力。可以在https://arxiv.org/abs/2312.08844上找到我们论文的扩展版本，包括附录。我们的代码可从https：// github获得。com/tumbais/gr-madrl-amod。关键字：多学科学习，学分分配，深入强化学习，自主性按需
使用和接受遥感和数字信息作为证据的法律挑战和市场回报
如果我们要保持在生态系统限制之内，就需要更清楚地看到未来。我们新的发现事实的能力为证据带来了新的机遇和挑战，特别是在环境合规领域。卫星和其他遥感技术正在彻底改变我们可视化和模拟环境和资源管理决策的潜在后果的能力。这些进步使科学家、政府和行业能够以远远超出人类感官的感知能力窥视地球最偏远的角落。我们面临的挑战是确定最有效的方法来建立技术和流程，使我们能够通过将包括遥感数据在内的数字地球系统科学整合到各级资源管理的法律系统中，更好地管理关键的生态系统。Durwood Zaelke 教授 1
从理论到实践：在心理健康中实施生酮代谢疗法的挑战和回报
这篇观点文章深入研究了一位精神健康顾问的生态代谢疗法（KMT），他试图弥合新兴研究与现实世界临床应用之间的差距。基于作者的临床经验，该文章传达了KMT在心理保健方面的潜力，强调了其治疗前途和从动手的患者互动中获得的见解。采用KMT需要对社会，情感和饮食领域进行调整，尤其是在各种心理健康环境中，但在适当的指导和支持下，这些挑战是可以克服的。本文鼓励捕获定性数据，并采取定量措施，并提倡一种方法，以考虑改善心理健康对家庭和社区的广泛含义。随着领域的进步，研究人员和临床医生之间的跨学科合作将在完善和扩大KMT的应用方面至关重要，最终增强了患者的结果并提高了心理保健的标准。
深度基于模型的强化学习，用于对机器人系统的预测控制，并具有稀疏奖励
抽象的稀疏奖励和样本效率是增强学习领域的开放研究领域。在考虑对机器人技术和其他网络物理系统的增强学习应用时，这些问题尤其重要。之所以如此，是因为在这些领域中，许多任务都是基于目标的，并且自然而然地表达了二进制成功和失败，动作空间较大且连续，并且与环境的实际相互作用受到限制。在这项工作中，我们提出了深层的价值和预测模型控制（DVPMC），这是一种基于模型的预测增强学习算法，用于连续控制，该算法使用系统识别，值函数近似和基于采样的优化对选择动作。该算法是根据密集的奖励和稀疏奖励任务进行评估的。我们表明，它可以使预测控制方法的性能与密集的奖励问题相匹配，并且在样本效率和性能的指标上，在稀疏奖励任务上优于模型和基于模型的学习算法。我们验证了使用DVPMC训练在仿真的机器人上培训的代理商的性能。可以在此处找到实验的视频：https：//youtu.be/ 0q274kcfn4c。
体罚与对错误的神经反应更大，对青春期的奖励的神经反应率钝化
抽象背景：尽管体罚是一种常见的惩罚形式，对健康和行为产生了已知的负面影响，但这种惩罚如何影响神经认知系统是相对未知的。方法：为了解决这个问题，我们检查了体罚如何影响149名11至14岁青少年男孩和女孩的错误和奖励处理的神经测度（平均年龄[SD] = 11.02 [1.16]）。使用压力和逆境清单评估了一生中经历的体罚。此外，分区完成了一项艰巨的任务和奖励任务，以分别衡量与误差有关的负效率和奖励阳性，以及焦虑和抑郁症状的措施。结果：如上所述，经历过终身体罚的参与者报告了更多的焦虑和抑郁症状。体会惩罚也与更大的与错误相关的消极情绪和钝性的奖励积极性有关。重要的是，体罚与更大的与错误相关的消极情绪和更钝的奖励积极性独立相关，超出了严厉的育儿和终身压力源的影响。结论：体罚似乎会增强对错误的神经反应，并减少对奖励的神经反应，这可能会增加焦虑和抑郁症状的风险。
2022–2025 年可再生能源标准计划
对其 Solar*Rewards 小型、中型和大型计划进行改革。该公司提议将其 Solar*Rewards 小型计划改组为 Solar*Rewards 电池连接计划，该计划将为安装与分布式发电太阳能系统配对的存储系统的住宅和小型商业电力客户提供 RESA 资助的奖励。公共服务公司还提议对其 Solar*Rewards 中型、大型、符合收入资格的屋顶太阳能防寒保暖援助计划（由科罗拉多能源办公室运营）和 Solar*Rewards 社区产品进行几项计划变更和容量/奖励水平变更。对于其所有 Solar*Rewards 计划提案，公共服务公司计划使用委员会为公司之前的可再生能源计划批准的相同成本回收机制，即电力商品调整（“ECA”）和 RESA。
2025 年健康计划比较图表。......
大学保留随时修改、修订或终止计划的权利，包括可能影响保险范围、费用分摊或承保福利以及向当前和未来退休人员提供的福利的行动。本文件仅提供计划主要特征的摘要。有关福利计划的详细信息可在 Total Rewards 网站 www.rochester.edu/totalrewards 上找到。Total Rewards 办公室免费提供此信息的纸质副本。