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利用先前的解决方案来奖励成型和熵的钢筋学习
在加强学习（RL）中，从先前解决的任务中利用先验知识的能力可以使代理可以快速解决新问题。在某些情况下，可以通过组成先前解决的原始任务（任务组成）的解决方案来大致解决这些新问题。否则，可以使用先验知识来调整新问题的奖励功能，从而使光学策略保持不变，但可以更快地学习（奖励成型）。在这项工作中，我们开发了一个通用框架，用于奖励成型和任务组成，以熵进行的RL。为此，我们得出了一个确切的关系，该关系连接了具有不同奖励函数和动力学的两个熵调查的RL概率。我们展示了派生的关系如何导致熵调查的RL中奖励成型的一般结果。然后，我们将这种方法推广，以得出一个确切的关系，该关系连接最佳值函数，以在熵正则化的RL中组成多个任务。我们通过实验验证了这些理论贡献，表明奖励成型和任务综合会导致在各种环境中更快的学习。
nbb_sustabainable财务框架v3
2付费资产资产，包括非资助产品（例如，信用证或担保信）也将包括在内并单独概述。3家公司从框架中列出的绿色合格项目和活动中获得至少90％的收入（第2.1节）（第2.1节）4个公司，这些公司从框架中列出的社会合格项目和活动中获得至少90％的收入（2.1）（第2.1节）5在其中进行贷款交易的使用将与符合条件的详细信息相关。工作流程图可以使它们与市场标准保持一致。这些交易将归类为可持续财务收入，但不会构成NBB可持续资产基础的一部分，因为它们与此框架不会完全一致。6，如果使用DCM交易的使用不完全与第2节中列出的符合条件的项目和活动一致，则NBB将进行相关评估，如工作流量图中所详细介绍，以使这些评估与市场标准保持一致。这些交易将归类为可持续财务收入，但不会构成NBB可持续资产基础的一部分，因为它们与此框架不会完全一致。
Newgen 的 AI 云平台
大规模训练和运行 AI/ML 模型需要大量昂贵的计算能力。此外，需要异构计算来使用 AI/ML 获取实时洞察，确保在与全球客户互动时触发即时推理。在内部构建此类计算资源需要高昂的前期成本，并且在模型构建、训练和执行阶段利用率不均衡。
迫切需要稳定全球地球供应链
更强。一起。联合国全球大地测量卓越中心（UN-GGCE）的愿景是一个未来，所有国家都对地理位置都有强大的政治支持，使他们能够共同实施69/266的大会决议69/266，“全球地球测量框架为可持续发展构架框架，以实现可持续发展的框架”，并加快可持续发展的发展目标，以获得可持续的发展目标，以实现社会和经济的实现。
全球地球供应链中的临界弱点
更强。一起。联合国全球大地测量卓越中心（UN-GGCE）的愿景是一个未来，所有国家都对地理位置都有强大的政治支持，使他们能够共同实施69/266的大会决议69/266，“全球地球测量框架为可持续发展构架框架，以实现可持续发展的框架”，并加快可持续发展的发展目标，以获得可持续的发展目标，以实现社会和经济的实现。
信息论和变分推断的平方和松弛
我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务，除了提出新的松弛之外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
经济地理模型的线性代数 - Ernest Liu
我们的论文涉及两个主要研究方向。首先，我们的工作建立在国家间国际贸易的定量模型之上。在一类恒定弹性贸易模型中，Arkolakis、Costinot 和 Rodriguez-Clare (2012) 表明，一个国家在自身上的支出份额和贸易流对贸易成本的弹性是贸易福利收益的充分统计数据。在以重力方程为特征的贸易和经济地理模型中，Allen、Arkolakis 和 Takahashi (2020) 表明，这些模型的存在性、唯一性和反事实预测仅取决于观察到的数据以及需求和供应弹性。在存在扭曲的贸易和生产网络中，Baqaee 和 Farhi (2019) 得出了变量对生产力和贸易成本冲击的一般均衡响应的微观经济充分统计数据。 Kleinman、Liu 和 Redding（2020）通过操纵恒定弹性贸易模型中一般均衡的一阶条件，推导出实际收入对外国生产率增长弹性的朋友-敌人暴露度量，并提供证据表明实际收入暴露的变化会导致双边政治结盟的变化。
信息论和变分推断的平方和松弛
摘要 我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，以及 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还提供了基于量子信息理论的谱信息散度的计算效率更高的松弛方法。对于上述所有任务，除了提出新的松弛方法外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
通过降低定量系统药理学模型来得出基于机制的药效学模型：华法林
摘要定量系统药理学（QSP）模型整合了有关药理学相关过程的全面合理和定量知识。我们以前提出了一种利用QSP模型中知识的第一种方法，以得出基于机制的药效学（PD）模型。它们的复杂性通常仍然太大，无法用于临床数据的人群分析。在这里，我们将方法扩展到了降低状态，还包括简化反应速率，消除反应和分析解决方案。我们还确保减少的模型不仅要维持参考个体的预定近似质量，而且还要用于虚拟人群。我们说明了华法林对血液凝血的影响的扩展方法。使用模型还原方法，我们得出了一种新型的小型华法林/国际标准化比率模型，并揭示了其适合生物标志物识别的能力。由于该方法的系统性质与经验模型构建相比，提出的模型还原算法提供了改进的基本原理，可以从其他应用程序中的QSP模型中构建PD模型。