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使用大偏差理论
增强学习（RL）是机器学习研究的重要领域，它越来越多地应用于物理中的复杂优化问题。并行，物理学的概念与熵限制的RL等发展有助于RL的重要进展。尽管这些发展导致了两个领域的进步，但在熵调查的RL中获得了优化的分析解决方案，目前是一个空旷的问题。在本文中，我们在熵限制的RL和研究中的研究中建立了映射，该统计学专注于马尔可夫过程以罕见事件为条件。在长期限制中，我们将大型偏差理论的方法应用于马尔可夫决策过程中最佳策略和最佳动态（MDP）模型的确切分析结果。获得的结果导致了熵调查的RL的分析和计算框架，该框架通过模拟验证。这项工作中建立的映射将强化学习和非平衡统计力学方面的研究联系起来，从而为将分析和计算方法的应用从一个领域到另一个领域的尖端问题开放。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
印第安纳州运输部（INDOT）
测试不规则报告A测试不规则性是指在测试过程中与标准化条件的任何偏差（例如，突然疾病，学校紧急情况），必须与印第安纳州教育部（IDOE）进行记录。填写此表格，向IDOE的学生评估办公室报告测试不规则性。请参阅印第安纳州评估政策手册以获取其他信息。
第二学期B.Voc的时间表。 （cbcss-v-ug）常规 / ... < / div>
已通知所有有关的信息，即第二学期B.Voc。（CBCSS-V- UG）2024年4月（2022年和2023年入学）和第二学期的常规 /补充 /改进考试。补充 /改进考试2023年4月（2017年至< / div>）
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
Lynn，S。C.，Dunwell，J。M. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000- 0003-2147-665X，Whitehouse，A。B.和Cockerton，H。M.（2024）与
1应用科学，马拉维利隆威大学，马拉维莉隆威大学，2启用系统转型，国际农作物研究所，半干旱热带研究所，印度海得拉巴，3，奥斯特罗姆高级研究中心，自然资源治理中心，亚洲技术研究所，亚洲技术研究所，泰国，泰国，泰国，泰尔，4英亩。阅读，阅读，英国，印度海得拉巴的国家营养研究所6，第7个食品科学与营养，avinashilingam妇女家庭科学与高等教育研究所，印度哥伦比托尔，印度政府8国家技术委员会，新德里，印度新德里，印度新德里，9个副局长，国际莱斯研究机构，莱斯·菲利普（Interation）
海上交通分区：一种自适应半监督光谱正规化方法，用于利用多壁画进化流量交互
海上情境意识（MSA）长期以来一直是海上交通监视和管理领域中的关键重点。船舶交通的复杂性越来越多，源于多个船舶之间的复杂多属性交互，再加上交通动态的连续发展，在达到准确的MSA方面构成了重大挑战，尤其是在复杂的港口水域中。这项研究致力于建立高级MET的那言来分区海上流量，旨在增强交通模式的解释性和加强船舶反碰撞风险管理。具体来说，最初引入了三种相互作用措施，包括冲突临界，空间距离和接近速率，以量化船舶之间时空相互作用的不同方面。随后，设计了一个半监督的光谱正则化框架，以熟练地适应多个相互作用信息和从历史分配结构中得出的先验知识。该框架有助于将区域交通分割为多个集群，其中具有相同集群的船舶表现出较高的时间稳定性，冲突连通性，空间紧凑性和收敛性运动。同时，设计了一种自适应超参数选择模型，以寻求各种情况下的最佳交通分区结果，同时还将用户偏好纳入特定交互指标。使用来自宁波 - Zhoushan端口的AIS数据进行综合实验，以彻底评估模型的功效。研究发现，从案例分析和模型比较中发现了拟议方法清楚地展示了所提出的方法成功解构区域交通复杂性，捕获高风险区域并加强战略性海上安全措施的能力。因此，该方法具有巨大的希望，可以推进海上监视系统的智能并促进海上交通管理的自动化。
参加UG常规课程的资格条件...
可以接受任何UG学位课程的第一年，包括B.VOC课程，除了以下课程 - B.Sc.数学 /使用计算机应用程序 / B.Sc.的数学 /数学 /数学纳米技术的化学 /化学 / B.Sc. 植物学 /植物生物学和植物生物技术 / B.Sc. 纳米技术 / b.sc的生物化学 /生物化学 营养与饮食学 /营养，食品服务管理与饮食学 /食品科学与营养与CA / B.Sc. 统计 / b.sc. 具有纳米技术 /物理学的物理 /物理学物理 /物理学，具有材料科学 / B.Sc. 动物学 /动物科学与生物技术 /高级动物学和生物技术 / B.Sc. 纳米技术 /野生动植物生物学 / B.Sc.微型生物学 /微生物学 食品科学与营养 /临床实验室技术 / B.A. 犯罪学 / b.com。纳米技术的化学 /化学 / B.Sc.植物学 /植物生物学和植物生物技术 / B.Sc.纳米技术 / b.sc的生物化学 /生物化学营养与饮食学 /营养，食品服务管理与饮食学 /食品科学与营养与CA / B.Sc.统计 / b.sc.具有纳米技术 /物理学的物理 /物理学物理 /物理学，具有材料科学 / B.Sc.动物学 /动物科学与生物技术 /高级动物学和生物技术 / B.Sc.纳米技术 /野生动植物生物学 / B.Sc.微型生物学 /微生物学食品科学与营养 /临床实验室技术 / B.A.犯罪学 / b.com。
Charging of Irregularly-Shaped Dust Grains near Surfaces in Space
II. Introduction P lasmas that contain solid particulates (grains) much more massive than the ions present are usually referred to as “dusty plasmas” and are encountered in many fusion/laboratory and industrial plasmas and combustion processes, as well as in the space environment [ 1 , 2 ]. The electrodynamical interactions among dust grains and plasmas can strongly influence the behavior of plasma devices such as tokamak and industrial combustion reactors. Previous efforts have been put into both microscopic dust charging and macroscopic dust transport scales. For instance, at the microscopic (grain) scale, particle-particle, particle-mesh (P3M) approach has been used to study charging process of micro-meter sized grains in low temperature plasmas [ 3 ]. The Particle-in-Cell (PIC) - Monte Carlo Collision (MCC) approach was used for plasma particles while the PIC - Molecular Dynamics (MD) approach was used for Coulomb interactions among the dust grains. Results show that the amount of charge on the dust grain Q d could be on the order of Q d / e ∼ 3000-7000 negative ( e is the elementary charge) within the sheath. Other grain-scale charging models include a “patched charge model” using the capacitance of an isolated spherical dust grain and empirical constants based on experiment data, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 4 [ 4 ], and a test-particle approach supercharging model using a boundary-element-based surface charging method with a multipole electric field solver, predicting the Q d on the order of Q d / e ∼ 10 2 [ 5 ] under similar plasma conditions to the patched charge model. The stochastic charging nature at the grain scale also leads to charge fluctuations [ 6 ], heating [ 7 ], and oscillations [ 8 – 10 ]. At the macroscopic (device/system) scale, electrodynamical