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解决Brownfield和Greenfield数据中心的挑战（NIZN）即时功率解决方案
去年接受调查的组织表示，他们正在评估AI的业务用例。但是，为了跟上AI产生的需求，数据中心容量将需要增长近300％，这是一个估计。模块化数据中心的扩展为组织提供了快速为现有操作增加容量的方法。例如，企业可以在其现有数据中心之外添加一个电源模块单元，从而提供更多的功率能力，以支持设施内增加计算功率。另外，在数据中心之外添加电源模块将使企业剥离位于设施内的旧电源和冷却基础设施，从而占据宝贵的地板空间。与Greenfield项目一样，Brownfield项目可以添加功率模块，以利用NIZN电池技术来实现简单，安全和成本效益的功率扩展。
生长的Q-networks：使用自适应控制解决方案解决连续的控制任务
最近的强化学习方法表明，爆炸性政策的强大能力可解决连续控制基准。潜在的粗糙动作空间离散通常会产生有利的探索特征，而在与最佳控制理论一致的情况下，最终绩效并不明显地遭受损失。在机器人技术应用中，平滑控制信号通常是降低系统磨损并提高能源效率的首选，而通过行动成本正规化可能会损害探索。我们的工作旨在通过将离散的动作空间从粗糙控制到精细的控制分辨率来弥合这一绩效差距。我们利用脱钩Q学习的最新结果来扩展我们对高维作用空间的方法，直至DIM（A）= 38。我们的工作表明，自适应控制与价值分解相结合产生了简单的仅批评算法，这使得能够在连续的控制任务上具有出乎意料的强劲性能。关键字：连续控制； Q学习；价值分解；增长分辨率
通过模型不确定性解决马尔可夫游戏的分散稳定的V-Learning
马尔可夫游戏是一个流行的强化学习框架，用于在动态环境中对竞争者进行建模。然而，马尔可夫游戏上的大多数现有作品都集中在计算游戏之间的不确定相互作用后，但忽略环境模型的不确定性，在实际情况下，环境模型无处不在。在这项工作中，我们开发了一种理论解决方案，以使用环境模型不确定性马可福音游戏。具体来说，我们提出了一个具有环境模型不确定性的马尔可夫游戏的新的且可进行的鲁棒相关均衡概念。，我们证明了鲁棒相关的平衡具有简单的修改结构，其均衡的表征在很大程度上取决于环境模型的不确定性。此外，我们提出了第一个用于计算这种稳健相关平衡的完全分类的随机算法。我们的分析证明，该算法达到了多样性发作的复杂性E O（Sa 2 H 5 ϵ −2），用于计算近似稳健相关的平衡与精确度。关键字：强大的马尔可夫游戏，模型不确定性，强大的相关平衡，加固学习
杂交量子古典物理信息信息信息，用于解决量子最佳控制问题
摘要 - 本文提出了一种集成的量子经典方法，该方法将量子计算动力学与经典计算方法合并，该方法量身定制，该方法是根据Pontryagin的最低原理（PINN）框架来解决基于Pontryagin的最低原理来解决问题的。通过利用结合高斯和非高斯大门的动态量子电路，该研究展示了一种创新的量子，以优化量子状态操作。提出的混合模型有效地应用了机器学习技术来解决最佳控制问题。通过设计和实现混合PINN网络来说明这一点，以在两个和三级系统中解决量子状态过渡问题，从而突出了其在各种量子计算应用程序中的潜力。索引术语 - Quantum神经网络，量子控制，物理信息信息网络，最佳控制
解决我们这个时代的世代健康挑战...
摩尔说，我们是“期望的产物，而不是环境的产物。我们可以改变我们的结构和法律，但我们也必须改变心理。因为坦率地说，诞生的人比我们的期望更低。因为它们的外观。因为他们的性别是什么。因为他们的家庭形象。我们不能继续让人们被（a）他们不承担的责任或（b）他们不应该感到羞耻的事情。…当人们说您到底做什么时，我的回答很简单：我教自由。”
爱国者产品Sheet_vp4300 SSD_V23Q3A
只是一个表面级别的理解，而是一个详尽的上下文分析，例如时间序列财务记录或多维客户数据表。尽管在某些情况下，SLM的专业性质可能是有利的，但它也带来了限制，因为它们有限的理解和上下文意识可能会导致输出对复杂决策过程缺乏必要的相关性。需要进行持续的模型调整以及优化特定任务的SLM所需的专业知识，这一挑战更加复杂，这有助于在企业内大规模实施AI的操作复杂性和资源需求。
安德鲁·卡尔《战略即问题解决》
现在，在后冷战时代，许多西方战略思想——目的、方式、手段（Lykke 模型或大战略）——似乎都基于两个基本假设。首先，我们假设世界是有序的，甚至是可预测的。因此，我们将大量资源投入到一项任务中，因此，我们应该能够获得我们想要的结果。关于资源、模型、国家承诺和意愿水平的问题经常是我们进行的一些重大辩论。另一个假设是，我们需要设定宏伟的目标，然后找到有效分配资源以实现这些目标的方法。目标是激励和（推动）以及协调我们行为的因素，这就是争论的焦点。因此，这产生了许多文件，告诉我们我们正在寻求的世界，以及我们如何整合政府的各个部门来实现这些目标。
北爱尔兰通过MedTech创新解决全球医疗保健挑战
Neurovalens设计了颅神经刺激技术，可准确有效地非侵入性地激活关键的脑干神经元。这些可穿戴设备每天可以在家中使用30至60分钟，并向大脑区域提供低级电脉冲，以提供无药物治疗，跨越焦虑，2型糖尿病，失眠和肥胖。Neurovalens获得了FDA批准，用于改善失眠症和最近的Modius应力靶向焦虑症的Modius睡眠。
策略作为解决问题的手段 - USAWC 出版社
冷战期间，美国战略家如乔治·凯南和安德鲁·马歇尔经常使用解决问题的语言。在凯南著名的《长电报》中，他解释说，“如何应对”苏联的问题需要“与解决战争中重大战略问题一样的彻底性和细心性”。他将战略家的任务比作“医生”分析难缠的病人。2 马歇尔同样将他的战略方法描述为“诊断”，以“思考事物的方式、问题的结构，这非常重要”为中心。3 与马歇尔共事的米·奥吉尔评价说，他的“愿景和工作在于问题驱动研究的理念：对来自许多不同学科的思想元素的兴趣和使用它们的能力，以理解特定问题。”4
