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通过解决迷宫的增强学习对小鼠的基底神经节进行建模
本文的目的是通过深度增强学习对小鼠大脑的基底神经节功能进行建模。众所周知，基底神经节可以提供带有皮质直接影响运动功能的反馈回路。基底神经节中的大多数神经元都是抑制性或多巴胺能。这类似于加强学习的奖励体系。由于几乎不可能对基底神经节的整个应用进行建模，因此本文将重点介绍在迷宫的应用程序中对基底神经节进行建模，其中鼠标在迷宫中，并且需要找到“一块奶酪”（奖励）。这种现实世界的测试通常是在小鼠上进行的，并很好地展示了如何通过增强学习，通过奖励模仿学习[1]。在这种情况下，将在模拟动作方面抽象出其他相关领域（如感觉皮层和运动皮层）的功能和建模。总体而言，通过增强学习对基础神经节的关键功能将是其在行动选择和学习中的用途。
解决印度能源存储挑战一项创新......
问：在成为领先的锂电池技术供应商的过程中，您在印度面临的主要挑战是什么？答：在我们最初的几年里，印度还没有电动汽车行业。人们对电动汽车的发展持怀疑态度，甚至有人怀疑电动汽车是否会在印度腾飞。当印度越来越清楚地意识到正在走向电动汽车时，经济因素就成了下一个障碍。然而，我们继续看到各种渠道传播有关锂离子电池组技术和功能的错误信息。该行业还必须应对质量较差的进口电池组，这些电池组扭曲了客户的期望。最重要的是，我们必须应对人们的怀疑，即印度能否开发出满足印度需求的技术。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
用安全的工作量解决分割难题！
解决方案，应用网络安全控件不再是一项琐碎的任务。策略控制工具集只会不断增长，网络中有多个执行点，以使用不同的方法（例如主机防火墙，网络防火墙和SDN控制器）或以安全组的形式保护我们的应用程序工作负载。
解决siRNA药物治疗遗传病的副作用问题
“脱靶效应很可能发生在存在与 siRNA 种子区域形成碱基配对的非靶标 mRNA 时，”Hiroshi Abe 教授解释道。“我们意识到，可以通过化学修饰降低该种子区域的碱基配对能力或双链稳定性来抑制脱靶效应，确保只有当整个引导链与靶标 mRNA 结合时才能形成稳定的复合物。”
课程标题问题解决编程用机器学习技术
o1：应用高级工具和技能，利用新兴技术，设计，开发，管理和实施创新的解决方案，以解决复杂的组织和社会问题。o2：练习基本技能和知识，以管理和领导组织内的数字创新和转型计划。O5：利用高级数据分析和包括AI在内的计算方法来解决复杂的业务问题。 o7：通过应用高级研究方法来解决现实世界中信息系统和数字创新挑战来证明研究水平。O5：利用高级数据分析和包括AI在内的计算方法来解决复杂的业务问题。o7：通过应用高级研究方法来解决现实世界中信息系统和数字创新挑战来证明研究水平。
DNA分析的进步：革新法医人类学和解决冷病例
法医人类学的另一个重要发展是使用3D成像和面部重建技术。计算机辅助断层扫描（CT）扫描，磁共振成像（MRI）和摄影测量的进步现在允许创建详细的骨骼残留3D模型，然后可以将其用于面部重建。当面部特征或其他区别特征在骨骼残留中不立即明显时，此技术是无价的。通过根据骨骼结构重建一个人的面孔，人类学家可以产生一个图像，该图像可能与个人更加相似，同时帮助调查人员和公众确定死者。此外，3D成像使得可以详细检查骨骼，从而可以更好地评估个人生命期间或死亡时可能发生的创伤或疾病。在可能几十年甚至几个世纪以上的情况下，这项技术为用新的镜头重新审视调查提供了有力的工具。
用量子退火算法解决资源受限的项目调度问题
量子退火是一种有前途的方法，可用于解决资源受限项目调度问题 (RCPSP) 等复杂调度问题。本研究首次应用量子退火来解决 RCPSP，分析了 12 个众所周知的混合整数线性规划 (MILP) 公式，并将量子比特效率最高的公式转换为二次无约束二进制优化 (QUBO) 模型。然后，我们使用 D-wave advantage 6.3 量子退火器解决该模型，并将其性能与经典计算机求解器进行比较。我们的结果表明，该算法具有巨大的潜力，尤其是对于中小型实例。此外，我们引入了目标时间和 Atos Q 分数指标来评估量子退火和逆量子退火的有效性。本文还探讨了高级量子优化技术，例如定制退火计划，以增强我们对量子计算在运筹学中的理解和应用。