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dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
学习通过增强学习来控制相机曝光
相机曝光控制是通过控制曝光时间，增益和光圈来调整展示水平的任务，以达到给定场景的所需亮度和图像质量水平。调整较差的暴露参数导致暴露过度，暴露不足，模糊或嘈杂的图像，这可能会导致基于图像的应用程序中的性能降解，并且在最坏的情况下甚至是威胁生命的事故。因此，找到适当的相机暴露是确保计算机VI- sion应用功能的第一步，例如对象检测[5，16]，语义分割[9，17]，深度估计[10，26]和视觉传感器[1，13]。相机外观控制中有几个基本要求。必须保证快速收敛以在动态降低的情况下保持适当的暴露水平。此外，曝光控制环是相机系统中最低的循环之一。因此，必须考虑轻巧的算法设计用于车载级操作。最后，不应牺牲融合图像的质量以满足要求。此外，同时控制的参数数的数量也很重要，因为它会影响收敛时间和收敛图像的最终质量。单一控制方法[14，18，20]以一种方式控制暴露参数，以达到所需的暴露水平，而不是控制暴露参数。但是，收敛的参数通常不是最佳的，例如[长时间曝光时间，低增益]和[短曝光时间，高增益]对。结果，该值导致不良图像伪像，例如由于长时间的暴露时间或由于高增益而引起的严重噪声而导致运动模糊。关节曝光参数控制[7，8，8，21，23，24]通常需要在广泛的搜索空间中进行多个搜索步骤，以找到最佳组合。结果，它们会引起闪烁效果和缓慢的收敛速度。此外，由于其优化算法[7，8]，图像评估指标[7，8，20，21]和GPU推论，因此需要高级计算复杂性[23]。在本文中，我们提出了一种新的联合暴露参数控制方法，该方法利用了增强学习来实现即时收敛和实时处理。所提出的框架由四个贡献组成：•简化的训练场，以模拟现实世界的di-verse和动态照明变化。•闪烁和图像属性感知奖励设计，以及用于实时处理的轻巧和直观的状态设计。•静态的动态照明课程学习，以提高代理的暴露能力。•域随机技术减轻训练场的限制并在野外实现无缝的一般性，而无需额外的训练。
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。
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2月25日，来自墨西哥，美国和哥斯达黎加的国际科学家团队发表了一份文献综述，汇编了340条科学文章中有关气候变化如何破坏植物繁殖的研究。标题为“解开气候变化对植物生殖特征和传粉媒介的复杂性：一种系统的全球合成”，发表在《全球变化生物学》杂志上，2025：31（2），E70081，e70081 https：///doii.org/10.1111/gcb.70081。这项研究的基本发现表明，气候变化正在重塑植物和动物的相互作用。当植物和传粉媒介不再在时空或时间上共存，或者花卉特征不再符合其动物传粉媒介的需求和行为时，可能会发生这些关系中的破坏。气候变化可能会影响花卉吸引力和奖励性状，从而影响植物和传粉媒介的健康，繁殖和存活。
猪繁殖与呼吸综合征病毒
猪繁殖与呼吸综合征 (PRRS) 是最重要的猪病之一，造成全球巨大的经济损失。病原体 PRRS 病毒 (PRRSV) 是一种有包膜的单链正义 RNA 病毒，与马动脉炎病毒 (EAV)、小鼠乳酸脱氢酶升高病毒 (LDV) 和猿猴出血热病毒 (SHFV) 一起被归类为动脉炎病毒科、动脉炎病毒属、Variarterivirinae 亚科。其基因组长度约为 15 kb，包含至少 11 个开放阅读框 (ORF)，具有 5' 帽和 3' 多聚腺苷酸尾 (1-3)。约占基因组三分之二的ORF1a和ORF1b编码非结构蛋白（nsp1～12），具有蛋白酶、复制酶和调控宿主细胞基因表达等功能，负责病毒RNA的合成（ 4 ）。基因组3’末端的ORF2～7编码结构蛋白，包括糖蛋白2（GP2）、GP3、GP4、GP5、包膜蛋白（E）、基质蛋白（M）、核衣壳蛋白（N），由一系列亚基因组RNA表达（ 5 ）。由于PRRSV RNA依赖性RNA聚合酶（RdRp）缺乏校对能力，病毒基因组极易发生突变和重组，导致世界范围内出现新的PRRSV分离株（ 6 ）。目前，PRRSV 可分为两个种：PRRSV-1（欧洲基因型，Betaarterivirus suid 1）和 PRRSV-2（北美基因型，Betaarterivirus suid 2）。两个种均表现出很高的遗传多样性，核苷酸序列同一性约为 60%，每个种可进一步分为多个分支、亚株或谱系。在中国，优势毒株为 PRRSV-2，其高致病性变异株的爆发引起养猪业的担忧（7）。PRRSV 感染可导致母猪严重繁殖障碍，并使各年龄段的猪患上呼吸道疾病，并常导致继发性细菌感染（如副猪嗜血杆菌和猪链球菌），临床表现更严重，死亡率更高（8）。
将模仿和加强学习结合起来，以确保安全...
Shi，Shaoshuai等。“运动变压器具有全球意图定位和本地运动的重新构成”。2022。Shi，Shaoshuai等。“ MTR ++：具有对称场景建模和指导意图查询的多代理运动预测。”2023。
格雷戈里·J·伦吉尔（Gregory J. Lengyel），美国空军少将（退役）
• 欧洲特种作战司令部司令兼中央司令部特种作战空中部队司令 • 联合特种作战司令部副司令 • 欧洲盟军最高司令 (NATO) 执行助理 • 美国特种作战司令部和国防部长办公室参谋 • 唯一被评为美国陆军心理战团荣誉成员的美国空军军官 • 美国海军陆战队航空武器与战术教官计划毕业生 德克萨斯 A&M 大学“街头信誉” 1981-1985 年，德克萨斯州学院站 • 1985 年多尔蒂奖获得者、空军后备军官训练团杰出毕业生、第一联队指挥官和杰出主要部队指挥官、罗斯志愿公司第三排指挥官和行刑队成员、1984 年摩尔将军奖（第 10 中队）、杰出学生奖 • 82-83 年菲什营辅导员、81-83 年学生国家事务会议 (SCONA)、新生会议传统项目发言人 1984 年 • 两名 Aggies（'14 年和 '16 年）的骄傲父亲，他们都是学员队成员，目前在美国海军陆战队和美国空军担任飞行员 教育 理学硕士，国际关系 1995 年 特洛伊大学，阿拉巴马州特洛伊 理学学士，工程技术 1985 年 德克萨斯 A&M 大学，德克萨斯州大学城 志愿者工作
Chris Hyams — 劳动力人工智能洞察论坛
当今职场上，最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会，以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月，Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告，研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能，以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现，近 20% 的工作具有“高曝光率”，生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”，人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之，近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成，至少可以相当好地完成。
武器化的人工智能和使用武力规范
AWS 有可能从根本上改变武力的使用，以相互冲突的方式触及工具性和人文性战争实践。从工具性角度理解，战争服务于国家的政治和经济利益。以效率为中心的工具性论点是 AWS 的推动因素：此类系统因其比人类更快的反应时间和隐身性而具有军事优势。然而，围绕勇气、荣誉、英勇或互惠等概念构建的人文主义战争理解因武器系统中包含越来越多的自主功能而受到挑战。我们可以通过考虑美国的例子来看到这种分歧。一方面，美国军事理论谈到增加未来武器平台的自主性投资和相关性。另一方面，美国开发 AWS 的历史包括各种取消的项目，原因是美国根深蒂固地不愿意将杀戮决定委托给机器。
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。