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正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
强制销售核实、核对及最终确定的投标文件
6) 2023 年 9 月 21 日发布的招标通知 (NIT) 针对四 (4) 个独立招标，用于验证、核对和完成不同 DISCOM 的强制销售。投标人可以参与多个投标，不受限制。每个投标应单独评估，并将中标人授予中标人。在对投标进行评估后，如果发现投标人在多个 (1) 投标中成功，则在这种情况下，将多个 (1) DISCOM 的上述任务授予该投标人将基于相关投标人在附件 7 所附格式中提供的偏好。但是，将多个 (1) DISCOM 的上述任务授予任何投标人将属于委员会的管辖范围，委员会的决定应为最终决定并具有约束力。
印度不断扩大的清洁能源劳动力——2022 年更新......
关于 CEEW 能源、环境和水资源委员会 (CEEW) 是亚洲领先的非营利政策研究机构之一。该委员会使用数据、综合分析和战略外展来解释并改变资源的使用、再利用和滥用。它以其高质量研究的独立性而自豪，与公共和私人机构建立伙伴关系，并与更广泛的公众互动。2021 年，CEEW 再次在 2020 年全球智库指数报告中的十个类别中广泛亮相。该委员会还一直被评为世界顶级气候变化智库之一。www.ceew.in | @CEEWIndia
通过增强来控制机器人手臂
在Marwan Hamze博士的监督下，该项目是在东京科学大学的吉田教授实验室的国际四个月实习的一部分。主要目的是为加强机器人手臂控制学习的应用的应用做出贡献。我的工作包括在模拟和真实环境中为机器人组开发和实施控制算法。强化学习使避免复杂的运动学模型成为可能，从而为机器人提供通过与环境直接互动来优化其行为的能力。我将精力集中在优化XARM6机器人手臂控制上，并从科学文献中适应方法。我在模拟中首先测试了这些算法，然后将它们应用于真实环境以评估其稳健性。我的目标是获得加强对人形机器人控制的技能，以控制川崎的Kaleido机器人，尺寸为1.80 m，重80 kg。这个项目使我能够增强机器人技术和人工智能方面的技术技能，同时促进该扩展领域应用的研究。
在美国空军刑事上诉法院
在美国空军刑事上诉法院美国）扩大上诉人动议）超时（第一））诉）在小组 1 号之前）一等飞行员（E-3））编号 ACM 40509 安东尼·阿什利，）美国空军）2023 年 10 月 16 日上诉人）
对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
用石墨烯纳米片（GNP）加强PE的机械性能：成分的影响
熔融混合的抽象处理参数（聚合物加工中最常规的技术之一）在所得材料的质量和特性中起着重要作用，尤其是在涉及纳米孔孔的情况下。当前的研究研究了螺丝挤出机的变化处理温度，旋转速度和元素，旨在通过改善PE的两个级别的商用大师的纳米粒子来增强聚乙烯（PE）纳米复合材料的机械性能。该研究投资于聚乙烯中常见兼容剂（MAPE）和剪切力的影响。对机械性能，形态和微观结构的变化进行了比较。结果表明，增加的GNP量导致机械性能的预期连续增加，指的是基础聚合物。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。 使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。MAPE的添加并没有显着改善研究系统的性能。使用更强的剪切力会对性质产生负面影响。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。