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在美国空军刑事上诉法院
在美国空军刑事上诉法院 美国，）上诉人为被上诉人提出的动议，）延长时间）（第一）诉））在第一小组前 上士（E-5））DOMINIC L. BIO，）编号 ACM 24006 美国空军，）上诉人。）2024 年 3 月 22 日 致美国空军刑事上诉法院的尊敬法官：根据本法院实践和程序规则第 23.3(m)(2) 条，
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
深度强化学习
[1] R. Sutton和A. Barto，《加固学习简介》，麻省理工学院出版社，1998年。[2] C. Szepesvari，《增强学习算法》，Morgan＆Claypool Publishers，2010年。[3] C. Watkins，从延迟的奖励中学习，博士学位论文，剑桥大学，英格兰，1989年。[4] M. Wiering和M. Van Otterlo，加固学习：最新的ART，Springer，2014年。[5] M. Puterman，马尔可夫决策过程：离散随机动态编程，Wiley，1994年。[6] D. P. Bertsekas，动态编程和最佳控制，第一卷和II，雅典娜科学，2017年。[7] W. B. Powell，近似动态编程，Wiley，2011年。[8]选定的纸
执法人员协会战术行动...
特警团队的内部结构可以根据代理的规模和社区的特定需求而有所不同。但是，大多数SWAT团队将具有相似的核心结构，通常包括以下内容：●指挥人员：负责计划和监督特警行动的人员，包括SWAT指挥官（通常是执法机构的高级成员）和战术指挥官，他们是负责在现场行动中负责的。●团队负责人：负责领导较小的SWAT操作员团队的特警人员。这些团队可能专门研究特定领域，例如进入，狙击或K-9。●特警操作员：通过战术，武器和使用武力的特警人员，并负责解决原本会超过传统执法第一响应者能力的事件。●危机谈判团队：专门训练有素的人员，他们擅长人质谈判和降级策略。他们与特警队紧密合作，和平解决关键事件。●UAS/Robotics Pilot：飞行员可以是SWAT团队的成员，也可以是经过特殊培训的宣誓就职人员，其责任是UAS或其他机器人的决策和运营，以帮助SWAT团队进行运营和计划。
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手