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离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
Oracle零停机时间迁移 - 逻辑离线迁移到Oracle Database上的ADB-S@Google Cloud
zdmhost.zdm: Audit ID: 185 Job ID: 1 User: zdmuser Client: zdmhost Job Type: "EVAL" Scheduled job command: "zdmcli migrate database -rsp /home/zdmuser/logical_offline_adb/logical_offline_adb.rsp - sourcenode onphost -sourcesid oradb -srcauth ZDMAUTH -SRCARG1用户：Onpuser -Srcarg2 Identity_file：/home/ZDMUSER/.ssh/ID_RSA -SRCARG3 sudo_location：/usr/usr/bin/bin/bin/sudo -eval“计划工作执行时间开始：等效的本地时间：2024-10-18 11:00:52当前状态：成功结果文件路径：“/home/zdmuser/zdm/zdm/zdmbase/chkbase/chkbase/scheduled/scheduled/job-1-1-2024-10-10-18-18-11:01:01:21.log”计量路径： "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-2024-10-18-11:01:21.json" Excluded objects file path: "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-filtered-objects-2024-10-18T11: 05：34.879。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
脱机模仿学习与各种反事实推理
在离线模仿学习（IL）中，代理商旨在学习最佳的专家行为政策，而无需其他在线环境互动。但是，在许多现实情况下，例如机器人操纵，脱机数据集是从次优行为中收集的，没有奖励。由于稀缺的专家数据，这些代理通常会简单地记住较差的轨迹，并且容易受到环境变化的影响，因此缺乏对新环境推广的能力。要自动生成高质量的专家数据并提高代理的概括能力，我们提出了一个名为ffline i的框架，即通过进行反事实推断，并使用c oferfactual数据a u摄量（oilca）。尤其是我们利用可识别的变异自动编码器来生成反事实样本以进行专家数据增强。我们理论上分析了生成的专家数据的影响和概括的改进。此外，我们进行了广泛的实验，以证明我们的方法在两个d eep m ind c introl s uite基准测试基准上的分布性能和c ausal w orld w orld w orld w orld w orld w orld w orld基准的表现显着超过了各种基准。
临床实践中的无袖子血压 - serval
血压的测量对于评估心血管疾病的风险至关重要，因为高血压被认为是世界上发病率和死亡率的主要原因之一。未延误和未经治疗的高血压会导致严重疾病，例如中风和肾衰竭。通过改变生活方式，食物变化和药物的定期监测和合适的管理可以帮助控制血压。辩护在于一个事实，即由于缺乏监视和缺乏明显的CA4FS症状，异常的张力水平通常不会引起人们的注意。常规和纤维监测是检测和遵循血压的最佳方法。使用臂带测量血压的召开方法一直是血压监测数十年的基准，但它们与几种有限4ON相关联，这促使研究人员不得不研究没有臂章的方法。
马弗炉 - WordPress.com
wordpress.com › ... PDF 2014 年 1 月 31 日 — 2014 年 1 月 31 日和空气顶升双层外壳... 微处理器 PID 数字控制器提供准确性和可靠性，并具有计时器功能
机器检查多轮杂乱证明：terelius- ...
shuffls在纸系统中使用的物理投票箱几乎相同的方式用于电子投票：（加密）选票输入到shuffle中，并以随机顺序输出（加密）选票，从而破坏选民身份和选票之间的链接。为了确保不添加，省略或更改的选票，零知识证明（称为shuffle的证明）可用于提供公开的能够验证的转录本，以证明输出是输入的重新加密置换的。实际上，最突出的shu e e证据是由于Terelius和Wikstréom（TW）以及Bayer and Groth（BG）造成的。tw更简单，而在带宽和计算方面，BG更有效。对更简单（TW）SHU e的证明的安全性已经进行了机器检查，但几家著名供应商坚持使用更复杂的BG证明SHUfflE的证明。在这里，我们通过COQ证明辅助剂来检查拜耳格罗斯（Bayer-Groth）的安全性证明。然后，我们提取检查拜耳 - 格罗斯（Bayer-Groth Implentions）产生的成绩单所需的verifier（软件），并使用它来检查瑞士国家选举中的瑞士邮报的成绩单。
Heineken-beverages-soufflet-malt- ...
soufflet麦芽是世界领先的麦芽啤酒，在欧洲，亚洲，非洲，非洲，澳大利亚和美国的20个国家 /地区拥有41个麦芽厂，以及2300多名员工。Soufflet Malt每年拥有370万吨麦芽的生产能力，以满足其客户的需求 - 大型啤酒厂和精酿啤酒厂，酿酒厂和其他工业玩家。Building on its local farming roots and global reach, Soufflet Malt acts as a trusted supplier of quality malt, serving customers through household brands such as Cryer Malt, Barrett Burston, Scotgrain Agriculture, Tchecomalt, Castle Malting Group, Bairds Malt, Canada Malting Co. Ltd, Country Malt, Great Western Malting and Durst Malt.承诺要开拓可持续的麦芽解决方案，Soufflet Malt仍在稳步专注于整个价值链的创新。我们的愿景：释放麦芽的力量。有关更多信息：souffletmalt.com