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跨环境高参数调谐用于增强学习
本文介绍了一种新的经验方法，即交叉环境超参数调谐基准，该方法使用单个超参数设置比较了环境之间的RL算法，从而鼓励算法开发对超级参数不敏感。我们证明，即使使用了很少的样品，这种基准对统计噪声具有鲁棒性，并且在重复的范围中获得了定性相似的结果。这种鲁棒性使得基准计算上的计算便宜，从而可以以低成本的统计良好见解。我们在一组六个小型控制环境（SC-CHTB）以及28个环境（DMC-CHTB）的整个DM控制套件上演示了CHTB的两个示例实例。最后，为了说明CHTB对现代RL算法的适用性，我们对连续控制文献中的一个开放问题进行了新的经验研究。我们充满信心地表明，Ornstein-Uhlenbeck噪声和不相关的高斯噪声在DMC-CHTB上使用DDPG算法探索没有有意义的差异。
肠道微生物群和肌肉减少症或其定义参数之间的关联：系统评价
改变的肠道微生物群（GM）可能有助于通过肠肌肉轴发育或恶化。这项系统评价旨在将肌肉减少症或低肌肉减少症患者之间的GM与具有保留肌肉状态的患者（肌肉质量，力量和身体表现）进行比较多样性指数，以澄清是否有强有力的证据表明存在肌肉减少症的GM签名。该系统审查是根据Prisma报告的指南进行的，并预先注册了Prospero（CRD42021259597）。PubMed，Web of Science，Embase，Clinicaltrials.gov和Cochrane库进行搜索至2023年7月20日。包括报道的有关GM和肌肉减少症或其定义参数的研究。观察性研究与平均年龄≥50岁的人群进行了研究。包括10771人（58.56％♀）的32个研究。13项研究将肌肉减少症定义为一种结构。19个研究报告了至少一个肌肉减少症的参数（肌肉质量，力量或身体性能）。研究发现，在多个级别上的不同GM-TAXA与肌肉减少症（n = 4/6），肌肉质量（n = 13/14），力量（n = 7/9）和身体表现显着相关（n = 3/3）；但是，关联方向是异质的，并且在特定的GM-TAXA方面也存在冲突。与此相一致，α多样性与肌肉质量（n = 3/4）和肌肉力量（n = 2/3）显着和正相关。关于β多样性，研究发现，肌肉减少症患者的转基因，低肌肉质量或低强度的群集与保持肌肉状态的人的群体不同。α多样性较低，表明丰富度和多样性低。所有报告的结果都是显着的（p <0.05）。患有肌肉减少症和低肌肉参数的人的含量较不丰富和多样化，并且可以与基于GM-Composition的肌肉质量和功能的人分开。sarcope-nia和低肌肉参数在多个级别上也与不同的GM-TAXA相关，但由于研究的横截面设计，结果是杂产的，没有因果结论。这强调了对肌肉减少症和明确定义的核心结局集的大型GM混杂器控制的均匀设计的横截面和纵向试验的需求，以进一步探索GM-TAXA的变化并确定Sarcopenia sarcopenia pecipeciefiffiffimenia。
量子机器学习的超参数调整
变分量子算法 (VQA) 已被证明是 QML 最有前途的方法，因为它们使用经典计算机来最大限度地减少当今量子计算机的局限性。 VQA 使用经典计算机来优化参数化量子电路 (PQC)，该电路在量子计算机上计算解决方案。然而，这些 VQA 的性能高度依赖于所选的超参数，这些超参数必须在执行之前确定，并且高度依赖于问题。由于已经有大量超参数可供选择，因此手动测试它们非常耗时且耗资源。因此，在经典的 ML 应用中，人们会使用自动化解决方案，但它们对 QML 的适用性几乎尚未得到研究。因此，在本研究中，我们研究了各种自动超参数调整算法对于 QML 分类问题的适用性和性能。
通过使用检测性参数
摘要 - 近年来，在“人类机器人相互作用”（HRI）的背景下，与错误相关电位（ERRP）的研究是一种与事件相关的电位（EEG）分析（EEG）分析中使用的特定事件相关电位（ERP），它在开发可能学习的Robotic Pros方面越来越引起人们的关注，从而可以学习使用用户的需求和调整时间特定时间。这项工作旨在开发一种创新的方法来离线分类ERRP。此新方法使用称为检测图（用于预测诊断）的参数来识别电势（ERRP）。使用不同的EEG数据集进行了分析，该数据集已预处理。对检测图进行计算，分析，并与文献中已经知道的经典分类方法进行了比较。索引术语 - ERRP，Hjorth的参数，分类，HRI
对电化学电池和液体金属电池（LMB）参数开发的综述
摘要：液体金属电池（LMB）技术是一个由不同的经济和政治氛围所生的新研究领域，能够解决缺乏电力储能替代方案的社会的缺陷。美国政府已开始在其顶级工业和国家实验室资助学术研究工作。这是为了开发液态金属电池电池来存储解决方案。在冷战争取科学优势的战斗中，这项研究受到鼓励。密集研究随后朝着高能充电电池倾斜，该电池对汽车和其他应用更好。对电化学可充电全液体储能电池的发展进行了深入的研究。最近对各种应用的绿色能源转移和存储要求，范围从小规模到大型电源存储，增加了储能的进步和探索。通过锂离子电池，钠离子电池和液体金属电池的开发，已经满足了高能密度，低成本和广泛的能源存储的标准。这项研究的目的是确定液态金属电池技术可以提供研究概念，从而为LMB开发提供了可能利用的电极金属的预测。因此，在这项研究结束时，发现LI // CD-SB组合的参数估计对于LI //////////dd-bi，li-Bi和li-cd成分而言最可行。LMB参数估计的独特组成部分将为LMB开发带来更好的结果。
mRNA序列参数和公式优化...
▪129 sV小鼠▪tlr7/8铅拮抗剂与mRNA以各种比率混合▪编码萤火虫荧光素酶的未经改性mRNA▪拮抗剂 - 拮抗剂 - 液化液作用为LNP▪静脉注射10或30 µg mRNA-LNP的静脉内注射和6H和24H分析的ERNAINS INSTER ERNAINS INSTER ERNAINS ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION ERANTION + ERNAINS分析▪从血清▪器官裂解物中的荧光素酶活性
用珍珠小米面粉制备的挤出产品的物理和机器参数与defatted花生粉混合
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（7）：799-814 www.biochemjournal.com收到：02-04-2024接受：08-05-2024 DHRUV CHOCHA M.TECH。学者，加工和食品工程系，农业工程技术学院，印度古吉拉特邦雅加达德农业大学，朱贾拉特郡农业工程和食品工程学系，朱贾拉特邦，古吉拉特邦，贾加拉特大学，朱贾拉特大学，加吉拉特大学，印度古吉拉特邦，印度古吉拉特大学工程和食品工程学院。印度古吉拉特邦农业大学Vidhya诉M.Tech。学者，加工与食品工程系，农业工程与技术学院，朱加德农业大学，古吉拉特邦，印度古吉拉特邦，POORNIMA DIWATE M.TECH。学者，加工与食品工程系，农业工程技术学院，印度古吉拉特邦Junagadh农业大学，印度朱吉拉特大学。学者，加工和食品工程系，农业工程与技术学院，印度古吉拉特邦Junagadh农业大学
一种评估超参数灵敏度
深化增强学习算法中使用的超参数数量已迅速扩大。超参数通常具有复杂的非线性相互作用，会显着影响性能，并且很难在各种环境中进行调整。这为希望将强化学习算法应用于新领域的从业者带来了挑战。已经提出了几种方法来研究算法及其超参数之间的关系，但是该社区缺乏广泛接受的措施来表征整个环境集中的超参数灵敏度。我们提出了一种研究算法的超参数之间的关系及其在环境集上的性能之间的关系。我们的方法论使从业者能够更好地了解算法报告的性能归因于环境超参数调整的程度。我们使用经验方法来评估几种常用的归一化变体如何影响PPO的超参数敏感性。结果表明，所评估的归一化变体可以提高性能，也提高了高参数的敏感性，表明七种算法的性能改善可能是对高参数调整的依赖性增加的结果。
量子PEFT：超参数高效微调
摘要 本文介绍了利用量子计算进行参数高效微调 (PEFT) 的 Quantum-PEFT。与其他加性 PEFT 方法（例如低秩自适应 (LoRA)）不同，Quantum-PEFT 利用底层的全秩但令人惊讶的参数高效的量子幺正参数化和交替纠缠。使用 Pauli 参数化时，可训练参数的数量仅随环境维度呈对数增长，而不是像基于 LoRA 的 PEFT 方法那样呈线性增长。因此，随着维度的增长，Quantum-PEFT 实现的可训练参数数量比最低秩的 LoRA 少得多，从而提高了参数效率，同时保持了有竞争力的性能。我们将 Quantum-PEFT 应用于语言和视觉中的几个迁移学习基准，显示出参数效率的显著优势。
一个用于优化深神经网络体系结构和超参数
在本文中，我们提出了Dragon（用于定向的无环形优化），这是一种自动生成效率高的深神经网络体系结构并优化其相关超参数的算法框架。该框架基于不断发展的无环图（DAG），定义比文献中现有的搜索空间更具灵活的搜索空间。它允许进行不同的古典操作的混合物：卷积，相互作用和密集的层，但也有更多新的操作，例如自我注意力。基于此搜索空间，我们建议邻里和进化搜索操作员，以选择网络的体系结构和超参数。这些搜索操作员可以与能够处理混合搜索空间的任何元疗法一起使用。我们在时间序列预测基准的时间序列上使用异步进化算法测试了我们的算法框架。结果表明，龙的表现优于最先进的手工制作的模型和汽车技术，用于在众多数据集上预测时间序列。Dragon已被实施为Python开源软件包1。关键字：神经体系结构搜索，超参数优化，元启发式学，进化算法，时间序列预测