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通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
2025-01-31通过模仿学习和强化学习
Bozorgmehry Boozarjomehry，G。（2025）。通过模仿学习和强化学习工程设计自动化（硕士论文，加拿大卡尔加里大学，卡尔加里大学）。从https://prism.ucalgary.ca检索。
英国正规武装部队自杀率 - GOV.UK
2022 年 3 月 31 日发布 本年度统计通知提供了 2002-2021 年 20 年间英国正规武装部队现役人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包括 2021 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始收集数据以来的自杀率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵）和皇家空军。此新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2002 年以来女性军人的自杀人数较少（n=21），因此在本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知中其余的分析仅限于年龄在 16 至 59 岁之间的男性。
英国武装部队死亡人数：二战后作战死亡人数
所有战场 7,192 - - 巴勒斯坦 (GSM) 1945 年 9 月 3 日至 1948 年 6 月 30 日 754 - - 马来亚 (GSM) 1948 年 6 月 16 日至 1960 年 7 月 31 日 1,442 - - 柏林空运 (GSM) 1948 年 6 月 25 日至 1949 年 10 月 6 日 25 - - 长江 (NGSM) 1949 年 4 月 20 日至 1949 年 7 月 31 日 45 - - 朝鲜 1 (UN) 1950 年 6 月 27 日至 1954 年 7 月 27 日 1,129 - - 运河区 (GSM) 1951 年 10 月 16 日至 1954 年 10 月 19 日 405 - - 肯尼亚 (AGSM) 1952 年 10 月 21 日至 1956 年 11 月 17 日 95 - - 塞浦路斯 (GSM) 1955 年 4 月 1 日至1959 年 4 月 18 日 358 - - 近东（苏伊士） (GSM) 1956 年 10 月 31 日至 1956 年 12 月 22 日 24 - - 阿拉伯半岛 (GSM) 1957 年 1 月 1 日至 1960 年 6 月 30 日 60 - - 刚果 (ONUC) 1960 年 7 月 10 日至 1964 年 6 月 30 日 2 - - 文莱 (GSM) 1962 年 12 月 8 日至 1962 年 12 月 23 日 7 - - 婆罗洲 (GSM) 1962 年 12 月 24 日至 1966 年 8 月 11 日 140 - - 塞浦路斯 (GSM) 1963 年 12 月 21 日至 1964 年 3 月 26 日 9 - - 塞浦路斯 2 (联塞部队) 1964 年 3 月 27 日至今 4 - - - 南阿拉伯 (GSM) 1964 年 8 月 1 日至 1967 年 11 月 30 日 160 - - 马来半岛 (GSM) 1964 年 8 月 17 日至 1966 年 8 月 11 日 39 - - 北爱尔兰 3,4 (GSM) 1969 年 8 月 14 日至 2007 年 7 月 31 日 1,441 722 719 其中北爱尔兰以外 53 53 - 佐法尔岛 (GSM) 1969 年 10 月 1 日至 1976 年 9 月 3 日 25 - - 罗得西亚 1979 年 12 月 1 日至 1980 年 3 月 20 日 5 - - 南大西洋（福克兰群岛） 1982 年 4 月 2 日至 1982 年 10 月 21 日 237 - - 海湾 1 (GSM) 1990 年 8 月 2 日至 1991 年 3 月 7 日 45 24 21 1991 年至 2003 年 4 月 30 日 7 0 7 柬埔寨 (UNAMIC/UNTAC) 1991 年 10 月 1 日至 1993 年 9 月 30 日 1 0 1 巴尔干半岛 5,6 (北约) (联合国) 1992 年 7 月 1 日至今 72 13 59 塞拉利昂 (OSM) 2000 年 5 月 5 日至 2002 年 7 月 31 日 5 1 4 阿富汗 5,7 (OSM) 2001 年 9 月 11 日至 2021 年 8 月 28 日 457 405 52 伊拉克 (Op TELIC) 2003 年 1 月 20 日至 2011 年 5 月 22 日 178 135 43 利比亚 (北约) 2011 年 3 月 19 日至 2011 年 10 月 31 日 1 0 1 伊拉克和叙利亚 5 (Op Shader) (OSM) 2014 年至今 6 1 5 马拉维 (Op CORDED) 2019 年 2 月 26 日至今 1 0 1
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。
COVID-19大流行对亚利桑那州农村和城市环境中医疗劳动力的失误影响
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限制：基于增强学习的基于触发器的安全框架
摘要 - 具有触发动作功能的事物（IoT）平台的信息（IoT）平台允许事件条件通过创建一系列交互来自动触发IoT设备中的操作。对手利用这种互动链将虚假事件条件注入物联网中心，从而在目标IoT设备上触发未经授权的操作以实现远程注入攻击。现有的防御机制主要集中于使用物理事件指纹对事件交易的验证，以实施安全策略以阻止不安全的事件交易。这些方法旨在提供防止注射攻击的离线防御。最新的在线防御机制提供了实时防御，但是对攻击推断对物联网网络的推断影响的可靠性限制了这些方法的概括能力。在本文中，我们提出了一个独立于平台的多代理在线防御系统，即限制，以应对运行时的远程注射攻击。限制允许国防代理在运行时介绍攻击动作，并利用强化学习来优化符合IoT网络安全要求的国防政策。实验结果表明，防御代理有效地采取了针对复杂和动态远程注射攻击的实时防御动作，并通过最小的计算开销来最大化安全增益。索引术语 - 事物的内部，触发器平台，重新注射攻击，强化学习，深度复发Q网络，多代理系统。
增强学习是您需要的
为了评估增强学习（RL）培训的影响，我们将新优化模型的性能与六个广受认可的基准测试的基础模型进行了系统的比较。这些基准已广泛用于评估大语模型（LLMS），现有结果可在HuggingFace [19]上使用。选定的基准是：小学数学8K（GSM8K）[20] [20]，指导遵循评估（IFEVAL）[21] [21]，Big Bench Hard（BBH）[22] [22]，数学能力测试（数学）[23] [23]，更强大且具有更强大且具有挑战性的多任务语言理解Benchmark（MMLU-Pro）[24] [24] [24] [24] [24]。这些基准共同涵盖了各种语言和认知挑战，包括以下教学，多步推理，数学解决问题，专家级别的问答和复杂的知识综合。下面，我们提供了每个基准及其意义的详细概述。