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量子协议的应用和后...
Moll，F。等。; Botter，T。; Marquardt，C。； Pusey，d。; Shrestha，a。;里夫斯，a。; jaksch，K。； K. Guenthner；俄勒冈州Bayraktar； Mueller-Hirschkorn，c。 Gallardo，A。; Gonzalez，d。; Rosenfeld，W。； Freiwang，P。; Leuchs，G。＆Weinfurter，H。，平流层QKD：可行性分析和自由空间系统概念，Proc。SPIE 11167，2019
![arxiv：2110.03580v2 [cs.lg] 2024年12月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c616b1efecb7edb9f04112a9aceda9b1150c30f.webp)
arxiv：2110.03580v2 [cs.lg] 2024年12月30日
强化学习（RL）研究代理如何在未知环境中以奖励反馈来表现。环境通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP）。在标准设置中，假定MDP是静态的，即，随着时间的推移，状态过渡内核和瞬时奖励函数仍保持固定。在这个假设下，具有强大理论保证的众多综合和统计上有效的算法已得到发展（Jaksch等人。，2010年； Lattimore和Hutter，2012年； Dann and Brunskill，2015年； Azar等。，2017年； Jin等。，2018，2020b）。但是，即使腐败仅限于一小部分回合，这些保证也可能会完全破裂。为了模拟MDP中的对抗性损坏，已经对一个称为对抗MDP的框架进行了敏锐的研究。在对抗性MDP中，允许对手在每回合中任意选择奖励功能，同时保持过渡内核固定（Neu等人。，2010b，a; Dick等。，2014年； Rosenberg and Mansour，2019年，2021年； Jin等。，2020a; Neu和Olkhovskaya，2020年； Lee等。，2020年； Chen and Luo，2021年；他等人。，2021; Luo等。，2021）。在此框架下，可以建立强大的次线性遗憾界限，这几乎与固定的奖励案例相匹配。值得注意的是，Jin和Luo（2020）； Jin等。（2021b）开发了在对抗奖励案例中实现近距离限制的算法，同时在静态案例中保留了依赖实例依赖的界限，这表明几乎可以在没有价格的情况下处理对抗奖励。
钙调神经酶抑制剂剂量变化后肾脏移植受者的扭矩Teno病毒血浆负荷的动力学
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会议报告：衰老研究和药物发现
玛丽亚·泰森（Maria Thaysen）1，*，Sonmon-Bekker 2，Maria Burnet 11，Burnetary 11，Abbigail Buchwater 12， Luigi Ferrucci 20，Maria Florian 29，Riekelt H. H. Houtkooper 30，Sibylle Jager 31，Frank Jakch 32，Georges Janssens 30，Martin Borch Jensen 33， 39，Michael Kjaer 40，Guido Kroemer 41，Kai-Fu Lee 42，Jean-Marc Lemaitre 43，David Liaskos 44，Valter D. Longo 45，Yu-Xuan Lu 3，Michael R. Laura Nieder，Michael A. Petr 1.55，James A. Rando 58，Suresh Rattan 59，Christian G Olech 25，Trendelenburg 67，3：18，Eric Verdin 2，Jan Vijg 4，Rudi J.