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解决最低成本范围避免使用加固学习
当前的加强学习方法无法直接学习解决最低成本触及的问题的政策，以最大程度地减少受到达到目标并避免不安全状态的限制的累积成本，因为这种新优化问题的结构与当前方法不符。相反，在将所有目标与加权总和结合在一起的情况下解决了一个替代问题。但是，这种替代目标导致次优政策不会直接最大程度地减少累积成本。在这项工作中，我们提出了RC-PPO，这是一种基于加强学习的方法，用于通过使用与汉密尔顿 - 雅各布斯的可及性的连接来解决最低成本的避免问题。经验结果表明，与现有方法相比，RC-PPO以相当的目标率学习政策，而与现有方法相比，在Mujoco Simulator上的一套最低限度到达范围的基准测试套件中的累积成本低多达57％。
利用对话式人工智能解决客户联络中心挑战
爱尔兰中央银行于 2022 年 2 月发布的一份报告就是一个很好的例子。报告显示，“爱尔兰银行的客户不得不等待长达两小时的电话支持，其中一家银行多达 50% 的客户在与人工客服通话之前就放弃并挂断电话”。中央银行评估了零售银行的呼叫等待时间、呼叫放弃率和资源水平，并描绘了一幅惨淡的客户服务水平图景。虽然监管机构的审查并没有确定客户服务方面最严重的违规者，但它表示将在 2022 年对所有银行施加压力。西班牙政府还提出了法规，要求将客户等待时间保持在三分钟以下，否则公司将面临严厉的经济处罚。
利用神经网络量子态解决量子多体问题
第 3 章 量子蒙特卡罗....................................................................................................................................................................34 3.1 蒙特卡罗方法..................................................................................................................................................................................35 3.1.1 马尔可夫链蒙特卡罗采样..................................................................................................................................................................35 3.1.1.1 Metropolis-Hastings..................................................................................................................................................................35 3.1.1.1 Metropolis-Hastings.................................................................................................................................................................. 37 3.1.1.2 重要性抽样 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 66 3.3 扩散蒙特卡罗....................................................................................................................................................................................................68
基于量子计算的半导体量子限制问题求解方法
摘要——半导体器件的计算机辅助设计 (TCAD) 技术依赖于器件中微分方程的数值解。量子计算的最新进展为在量子计算机上执行 TCAD 模拟提供了新的机会。基于变分量子算法，我们开发了一种基于量子计算的方法来解决半导体纳米结构中的量子限制问题。随着求解薛定谔方程的数值离散化网格点数量的增加，所需的量子比特数量仅以对数方式增加，∼ O [ log(N) ] 。该方法适用于解决所有维度的量子限制问题，这些问题与量子阱、半导体纳米线和半导体量子点结构中的限制有关。该方法可以处理半导体纳米结构中的各向异性能带结构和静电势。我们进一步表明，假设的设计对该方法在解决精度方面的性能起着重要作用。基于量子计算的方法可以高精度地计算基态和激发态的能量和波函数。
解决复杂先天性肢体疾病的课程
先天性遗传疾病影响人类和其他哺乳动物的肢体形态，由于它们的发生频率相当高，并且在以严重形式表示时，它们的发生频率相当高，并且易于检测。在大多数情况下，它们的分子和细胞病因在最初的术语后很长一段时间一直未知，通常是几十年，有时甚至接近一个世纪。在过去的20年中，我们对基因的理解，尤其是在大型基因组距离上的实验和概念进步，允许重新开放这些冷病例，并最终解决了其中一些病例。这些研究不仅导致了罪魁祸首和机械主义的隔离，还导致了对这种突变型构型受到干扰的经常复杂的调节过程的理解。在这里，我们提出了几种案例，其中从档案中从档案中检索了休眠的调节突变，从历史角度到它们的分子解释。虽然某些情况是开放的，但要等待新工具和/或概念来结束调查，但对其他人的解决方案为我们理解了我们对开发基因调节中的特定特征的理解，因此可以用作基准测试，以解决将来未来非编码变体的影响。
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
八步小组计划和解决问题工作表
5. 使用步骤 4 中生成的列表作为激励，而不是限制想法，制定多个行动计划，以减少或消除步骤 3 中确定的障碍。详细说明谁将做什么，以及何时完成。提供尽可能多的细节。6. 为每个行动计划指定一个后续计划。（谁将提供什么支持
使用量子退火器解决最小生成树问题
摘要 — 量子退火 (QA) 是一种不同于门模型量子计算的技术。本研究提出了一种在量子退火器上解决最小生成树 (MST)（或最小权重生成树）问题的新技术。该问题之所以受到关注，是因为它在聚类、无监督学习、网络设计和图像处理等领域都有应用。量子云计算的出现为普通社区提供了以前无法使用的量子计算工具。D-Wave 系统最近发布了对其量子退火器类型硬件的云访问，该项目利用该硬件为 MST 问题提供了一种新颖的解决方案。索引术语 — 量子计算、D-Wave 系统、量子算法、最小生成树 (MST)、聚类、无监督学习。
解决可再生能源的关键矿物问题
对CM的需求不断增长，近几十年来，其采矿和生产的急剧增加，这些趋势可能会在未来几年持续下去。全球锂产量从1993年的每年6,200吨降低到2019年的91,000吨，这是由于需求的增加。6目前，电池的生产占全球锂使用的65％。7越来越多地，这些锂离子电池正在进入世界上不断增长的混合动力和电动汽车的车队。例如，现代的丰田普锐斯的电池含有超过20磅的锂，考虑到矿物质的稀有性，这是一笔巨大的含量。8汽车制造商在2017年在中国出售了770,000辆电动汽车，2017年在美国出售了200,000辆电动汽车，仅亚马逊就在2019年9月下达了100,000辆电动汽车的订单。到2025年，预计10锂需求将增加到130万吨，这主要是由于电池对电网存储和电动汽车等用途的持续需求而驱动。11除锂外，其他与电池相关的CM和
利用《死灵生物群落》电影活动教育者材料破案
死亡开始时，心脏停止跳动，体内氧气耗尽。体内的酶开始破坏细胞和组织，这一过程称为自溶或自我消化。没有免疫细胞来控制它们，微生物群中的细菌会迅速生长并开始消化尸体。从细胞呼吸中使用氧气的需氧物种明显转变为不使用氧气的厌氧物种。厌氧消化会产生甲烷、硫化氢和氨等气态副产物。这些气体在体内积聚，导致尸体膨胀，然后破裂。破裂标志着分解过程中的重大事件，因为它使其他微生物、昆虫和食腐动物更容易进入尸体。随着分解的进行，微生物群落以及食腐动物和昆虫群落都会发生可预测的变化。