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在具有部分知名语义的环境中的奖励机和政策联合学习
我们研究了由奖励机器编码的任务的加强学习问题。在环境中的一组属性（称为原子命题）中定义任务，并由布尔变量代表。文献中常用的一个不切实际的假设是，这些命题的真实价值是准确的。在实际情况下，这些真实价值观尚不确定，因为它们来自不完美的传感器。同时，奖励机可以很难明确地建模，尤其是当它们编码复杂的任务时。我们开发了一种增强学习算法，该算法会渗透到奖励机器，该奖励机器在学习如何执行它的同时编码了基本任务，尽管命题的真实价值是不确定的。为了解决此类不确定性，该算法对原子命题的真实价值保持了概率估计；它根据环境探索到达的新感官测量结果来更新此估算。另外，该算法维护了一个假设奖励机，该奖励机是对编码要学习的任务的奖励机器的估计。在代理商探索环境时，该算法根据获得的奖励和原子命题的真实价值的奖励和提议来更新假设奖励机。最后，该算法对假设奖励机的状态使用Q学习过程来确定完成任务的最佳策略。我们证明，该算法成功地侵入了奖励机，并渐近地学习完成各自任务的政策。
欢迎来到人工智能的心理政治
这种形式的人工智能心理政治会导致一种深入骨髓的疲惫。主体被源源不断的信息轰炸，其中大部分是相互矛盾或不可靠的，主体会发现自己不知所措、迷失方向。这不仅仅是精神上的疲劳，更是求知欲的更深层次的枯竭。当你只是一个及时的骑师，而每一次反应都是一个统计平均值，而这个平均值也可能是其他的，那么对真相的基本兴趣就会开始减弱。这种侵蚀并非偶然；它是人工智能制度的设计特征。通过破坏共享真相的可能性，它使集体行动变得困难，甚至不可能。它将个人孤立在他们自己的认知孤岛中，每个人都对自己的真相非常确定，但与他人的真相却更加脱节。集体政治曾经是谈判和争论的场所，现在却变得支离破碎、两极分化，最终陷入瘫痪。
人工智能即时诊断 MRI 可测量急性卒中随访中的中线移位
图 2：(a) 对应标志的目标解剖点的 T2 加权 POC-MRI 的概率密度函数 (即热图) 可视化。红色分布对应于地面真实位置 (基于人工注释)，绿色分布是基于人工智能的 MLS (MLS-AI) 对目标点的估计，黄色表示地面真实分布和估计分布的重叠。(b) 中风脑 MLS 的 MLS-AI 估计以图形方式叠加在 POC-MRI T2 加权图像中的解剖体积上。
社交媒体作为信息战
通过社交媒体进行虚假信息的流动，再加上虚幻的真实效应，将社交媒体建立为信息战（IW）的新兴威胁。虚幻的真理效应是一种反复看到信息的想法，使它更有可能被视为真实。人工智能（AI）可以创建包含虚假信息的文章，然后将其分发给公众。这些文章完全是计算机生成的，几乎不需要人类的输入。量子计算可以进入大多数计算机加密，并具有将虚假信息放入受信任的在线格式中的能力。社交媒体是人们收到新闻的主要方式，这种虚假信息的侵犯将导致对新闻来源的信任降低，从而导致对民主的信任类似。社交媒体与AI和量子计算结合使用，可以轻松分发虚假信息并立即阅读。取决于基于虚幻的真理效应的传播频率，也可以认为这是真实的。人工智能目前正在进一步发展，量子计算也是如此。在未来十年内，技术能力的增长将以新的和危险的方式将社交媒体进一步带入信息战。为了取得成功，美国有必要检查社交媒体及其在信息战中的作用，并将其采用到美国战术中。本文将证明，虚假信息与虚幻的真理效应相结合将建立社交媒体作为IW的强大工具。
间隔有价值的次级K范围对称Quadri分区的中性粒细胞模糊矩阵
间隔价值的二级K范围对称Quadri分区的中性粒细胞模糊矩阵是一个高级数学框架，它扩展了传统的矩阵理论，以处理复杂系统中的不确定性，不确定性和不一致性。该模型从中性粒子逻辑，间隔值模糊集和矩阵理论中整合了多个数学概念，以提供一种多功能工具，用于在不确定的环境中表示和处理数据。中性粒子逻辑是模糊逻辑的扩展，它引入了三个成员资格功能 - truth（t），虚假（f）和不确定性（i）。与传统的模糊逻辑不同，中性粒子逻辑可以同时在给定的命题或元素中在不同程度上同时存在真理，虚假和不确定性。中性粒细胞模糊基质代表一个基质，其元素是中性粒细胞模糊集。矩阵中的每个元素的特征是有序的三重（t，i，f），其中：
2024-2029 年战略计划
根据 2019 年签署的《承诺宣言——不列颠哥伦比亚省原住民和土著人民在医疗服务交付中的文化安全与谦逊》，不列颠哥伦比亚省医生协会致力于推动整个行业的真相与和解。医生发挥着重要作用，不列颠哥伦比亚省医生协会将继续与原住民、因纽特人和梅蒂人社区合作，促进医学领域的文化安全。我们致力于与土著领导人合作制定真相与和解计划，该计划考虑到协会和行业的历史作用以及我们未来将发挥的作用。
doi：10.29026/oes.2023.220023深度学习辅助变异性希尔伯特定量阶段成像
DL-VHQPI的低载波频率边缘解调始终需要配对的训练数据，因为使用的DNN是一个有监督的学习模型。然而，由于自相关和跨性交术语中不可避免的频谱重叠和SFD中的互相关项，很难通过以略有轴状态获得地面真相。我们设置了光路结构，如图s1（a），将其调谐到高稳定状态，并通过以下三个步骤遵守地面真相（背景）S2：1）通过阻止对象波灯路径收集参考波强度（），如图s1（b）。2）阻止参考波光路径，以限制对象波强度（），如图s1（d）。3）通过根据等式将两者一起添加在一起，以获取完整的背景术语为地面真理。（s9），细节可在图中看到s1（ⅲ）。图S1（C，E，G）也分别展示了参考波，对象波和背景的频谱。