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统一建模语言 - LMS-SPADA 印度尼西亚
由一组集成的图表组成的建模语言，旨在帮助系统和软件开发人员指定、可视化、构建和记录软件系统工件，以及业务建模和其他非软件系统。（visual-paradigm.com）
地图作为殖民力量和替代制图的修辞工具：美洲制图
地图是最强大的视觉文物之一，讲述了有关我们的地理位置的故事，并告知我们如何体验物理环境的空间（Propen，“视觉交流”）。1因此，地图的讲故事力量历史上被用于建造公共和世界遗产记忆（€ozyes≥Nar和Beltran）。作为视觉量工部，已使用地图用于推进和实现定居者殖民和帝国权力关系和暴力（Hayes; na'putipi）。此外，地图还用于构建替代故事，以揭示由定居者殖民地和帝国制图项目和实践所造成的认知暴力，提供了设想反殖民和分离的愿景的方法，这些愿景是社会空间和环境正义和环境正义和抵抗的愿景（eichbergerger; eichberger; eichberger; greene and kus and kus; uptuti; uttuti; uttuti; uttuti;
二进制分类的随机森林模型的量子版本Kamil Khadiev A，Liliya Safina A
构建决策树随机森林使用诸如ID3，C4.5 [24]，C5.0 [1]，CART [10]等著名算法。我们建议使用构造决策树算法的量子版本创建一个随机的森林模型[19]。它允许我们为（√）构建树，是训练数据集的大小，是每个元素的许多属性，是树高（给定参数）。在经典情况下，运行时间等于二进制分类问题。变量，每棵树都不同，并通过包装方法选择。此外，在这项工作[5]中，作者考虑了他们注意到伪随机数和量子随机数发生器对量子随机森林的影响的问题。我们还可以使用其他量子决策树构造算法[22]或使用随机森林的经典版本[14]。
事实说明书 - 加速韩国的能源过渡
•尽管液化天然气需求的看法负面看法，但计划的新重新设备能力为37 MTPA，截至2023年，有五家私营部门公司和六个建造或提议新的LNG终端项目的国家拥有的实体
基于a-lyapunov的诉讼 - 诉讼 - > ...
Abstract In many real-world reinforcement learning (RL) problems, besides optimizing the main objective function, an agent must concurrently avoid violating a number of constraints.In particular, besides optimizing performance, it is crucial to guar- antee the safety of an agent during training as well as deployment (e.g., a robot should avoid taking actions - exploratory or not - which irrevocably harm its hard- ware).To incorporate safety in RL, we derive algorithms under the framework of constrained Markov decision processes (CMDPs), an extension of the standard Markov decision processes (MDPs) augmented with constraints on expected cu- mulative costs.Our approach hinges on a novel Lyapunov method.We define and present a method for constructing Lyapunov functions, which provide an ef- fective way to guarantee the global safety of a behavior policy during training via a set of local linear constraints.Leveraging these theoretical underpinnings, we show how to use the Lyapunov approach to systematically transform dynamic programming (DP) and RL algorithms into their safe counterparts.To illustrate their effectiveness, we evaluate these algorithms in several CMDP planning and decision-making tasks on a safety benchmark domain.Our results show that our proposed method significantly outperforms existing baselines in balancing con- straint satisfaction and performance.
自动化特征转换的进化大语言模型
特征转换旨在重建原始功能的特征空间，以增强下游模型的性能。然而，功能和操作的组合呈指数增长构成了挑战，因此现有方法很难有效探索宽阔的空间。此外，它们的优化仅由在特定域中下游模型的准确性驱动，从而忽略了一般特征知识的获取。为了填补这一研究空白，我们提出了一个用于自动特征转换的进化LLM框架。This framework con- sists of two parts: 1) constructing a multi-population database through an RL data collector while utilizing evolutionary al- gorithm strategies for database maintenance, and 2) utiliz- ing the ability of Large Language Model (LLM) in sequence understanding, we employ few-shot prompts to guide LLM in generating superior samples based on feature transforma- tion sequence distinction.利用多人口数据库最初提供了广泛的搜索范围，以发现出色的人群。通过淘汰和进化，高质量的人群获得了更多的机会，从而进一步追求最佳个人。通过将LLM与进化算法整合在一起，我们在庞大的空间内实现了有效的外观，同时利用特征知识来推动优化，从而实现了更适应性的搜索范式。最后，我们从经验上证明了我们提出的方法的效率和普遍性。
参议员桑德斯 2024 财年国会指示的支出请求
利用这笔资金，丹维尔镇将通过修建新的人行道、自行车和人行道来扩大丹维尔市中心的步行和自行车基础设施，这将提高行人安全并将重要的企业和社区设施与附近的拉莫伊尔谷铁路小径连接起来。