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供应链管理的上下文强化学习
由于模型优化和客观现实之间的潜在不匹配，供应链库存管理中的有效概括是具有挑战性的。很难知道现实世界是如何配置的，因此很难为其最佳地训练代理。我们通过结合离线培训和在线适应来解决此问题。代理进行了离线训练。在在线适应阶段，代理商搜索上下文最大化奖励。代理商在网上迅速适应，并在了解上下文A-Priori的情况下实现了表现。特别是，他们在不推断正确的上下文的情况下进行了最佳行动，而是找到适合奖励最大化的环境。通过使代理商能够利用离线培训和在线适应，我们提高了他们在未知环境中的效率和有效性。该方法具有更广泛的潜在应用，并有助于使RL算法在实际情况下有用。我们已根据https://github.com/abatsis/supply_chain_few_shot_rl发布了本文的代码。
使用变压器Palanichamy Naveen 1，Rajasekaran Thangaraj 2和M. Maraga使用变压器的增强机器翻译的上下文增强学习
抽象机器翻译在桥接语言障碍中起着至关重要的作用，但是产生适当的翻译仍然是一个挑战。增强学习技术与变压器模型的集成，以增强上下文相关翻译的产生。通过合并上下文策略梯度方法，一种考虑流利性和上下文的奖励功能，多代理强化学习，课程学习和交互式用户反馈，旨在提高机器翻译的质量。强化学习技术与变压器模型的集成提供了几种关键贡献。它使模型能够通过考虑源句子上下文，目标语言细节和用户偏好来优化翻译决策。拟议的奖励功能设计既包含传统的度量标准得分，又结合了上下文感知的指标，以促进流利性和连贯性。多代理强化学习增强了专门从事不同翻译方面的代理之间的协作。课程学习和用户反馈的互动学习有助于有效的培训和人为指导的微调。实验结果表明，与基线模型相比，翻译质量的显着改善。所提出的方法在评估指标（例如BLEU，流星，胭脂和TER）中获得了更好的分数。此外，定性分析强调了该模型在产生流利，准确和上下文相关的翻译方面的优势。总体而言，增强学习技术与变压器模型的集成在增强机器翻译系统方面有希望，使其更适应能力，以用户为中心，并且能够产生适当的上下文翻译。关键字1机器翻译，增强学习，变压器，交互式学习。
上下文样本：通过样本和相关元数据收集
阿斯特里德·伯恩（AstridBöhne）。德国； 6 a.boehne@lili.de，orcid。9玫瑰。 塞维利亚，西班牙，西班牙。 。研究所，诺里奇研究公园，诺里奇，诺里奇，NR4 7UZ，mcectggart@earlham.uk。 Porto，4485–661 19Vairão，葡萄牙； （2）生物学系，港口波尔图20号大学； 。 239玫瑰。塞维利亚，西班牙，西班牙。。研究所，诺里奇研究公园，诺里奇，诺里奇，NR4 7UZ，mcectggart@earlham.uk。 Porto，4485–661 19Vairão，葡萄牙； （2）生物学系，港口波尔图20号大学； 。2325 r.monteiro@leibniz-lib.de，orcid 0000-0003-1374-4474。26 Rebekah A. Oomen，（1）奥斯陆大学生态与进化合成中心，27 Blindernveien，挪威奥斯陆0371 31，（2）奥斯陆大学自然历史博物馆，P.O。28 Box 1172，Blindern，0318，挪威奥斯陆，（3）（3）沿海研究中心，阿格德大学，29 Universitetsveien 25，4630 Kristiansand，挪威，挪威4）生物科学系30 New Brunswick Saint University of New Brunswick Saint John，Taucker Park Road 100 Hättebäcksvägen745296。Rebekahoomen@gmail.com，32 OrcID 0000-0002-2094-5592。33 Olga Vinnere Pettersson，生命实验室科学 - 瑞典（SCILIFELAB），国家34基因组基础设施，Uppsala University，P.O。Box 815，SE-752 37 Uppsala，瑞典。 35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se，orcid 0000-0002-5597-1870。 36 Torsten H. Struck，自然历史博物馆，奥斯陆大学，P.O。 Box 1172，Blindern，37 0318 OSLO，挪威。 t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。 38Box 815，SE-752 37 Uppsala，瑞典。35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se，orcid 0000-0002-5597-1870。36 Torsten H. Struck，自然历史博物馆，奥斯陆大学，P.O。Box 1172，Blindern，37 0318 OSLO，挪威。t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。38
神经科学的量子物理学通过人类神经功能应用：中央情报机构解释的网关过程的批判性分析
Quantum Physics of Neuroscience Contextualized Through Human Neurological Applications: A Critical Analysis of the Central Intelligence Agency's Declassified Gateway Process Ali-Rashad Richey University of Pacific Abstract: The article presents a critical evaluation of the Gateway Process, a neurological training system developed in 1983 by the Central Intelligence Agency (CIA) and the United States Army to harness human brainwave output and measure altered states of consciousness using innovative audio technologies.最初被分类的是，Gateway Process培训系统旨在通过诸如先验冥想之类的实践来增强认知。因此，本文通过声波频率，暗示性的演说以及对量子物理学和神经科学的含义进行了探索理论基础的探索，该理论基础的探索是针对半球同步的理论基础。讨论有关大脑解剖学，化学和与声音频率相互作用的最新研究发展提供了证据，证明了门户过程如何激发公众对研究人类意识的兴趣。此外，本文还评估了网关过程是否在方法上有效且可靠。正如这个以前由政府资助的项目促进了人类意识研究中的科学发展的那样，其主要发现为研究人员提供了量子物理学和神经科学观点的明显原因。例如，研究人员获得了有关半球同步或半同步技术的新见解，表明脑频率比对以影响认知。关键字：网关过程，半球同步，人类意识，量子物理，神经科学的神经科学物理神经科学的量子物理学通过人类神经系统应用上下文：中央情报机构对网关的批判性分析。成功招募的测试对象的渐进心理技术。二十年后解密，该项目被称为门户过程的分析和评估，需要发布一份长达29页的报告，描述了测试受试者如何经历了不限于体外经验（OOBES）和外观感知（ESP）（ESP）（ESP）（全球建筑学院，2021; 2021;美国陆军运营小组，1983年）的高级认知能力。虽然在国防部（DOD）进行实验之前，关于据称缺少第25页的争议，但用于产生结果的程序被证明在开发理论论证方面非常有用，以评估大脑两个半球的意识。最初由罗伯特·梦露（Robert Monroe，1971）提出，在他广泛出版的旅程中，hemi-sync从创建研究与发展（R＆D）单位发展以研究人类意识。梦露开发的音频技术在开发有关先验冥想等实践的好处的理论论点方面变得关键（Avvenuti等，2020; Dillbeck＆Bronson，1981; Mosini等，2019）。毫不奇怪，其中一些论点来自公众对嬉皮亚文化中迷幻使用的好奇心。
上下文信心和生成ai
生成的AI模型干扰有效的人类交流的基础。他们提出了对上下文信心的新挑战，破坏了参与者确定沟通的真实背景及其保护沟通的能力，以保护交流免受预期背景之外的重复使用和重组的能力。在本文中，我们描述了策略 - 工具，技术和政策 - 旨在在面对这些挑战时稳定沟通。我们讨论的策略分为两个广泛的类别。遏制策略的目的是在当前受到威胁的环境中重新定义环境，这是对互联网建立的无上下文指出和规范的反应。动员策略将生成AI的兴起视为一个机会，可以主动对中介沟通中的隐私和真实性设定新的和更高的期望。
Mach-Zehnder 中的连贯性和语境性 ...
我们使用广义非语境性不等式和独立于基的相干性见证来分析干涉现象中的非经典资源。我们使用最近提出的不等式，在同一框架内见证这两种资源。鉴于以前的语境优势结果，我们还提出了一种系统的方法，应用这些工具来描述量子信息协议中相干性和语境性所提供的优势。我们将这种方法实例化为量子询问任务，该任务由典型的炸弹测试干涉实验引入，展示了此类任务的语境量子优势。量子叠加是量子理论最著名的非经典特征。它以许多有趣的解释困扰了一代又一代的物理学家，并奠定了量子计算[ 1 , 2 , 3 ]、大系统干涉[ 4 ]、量子源理论[ 5 ]、量子互补性[ 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]和量子基础[ 11 , 12 ]等领域重大发现的基础。相干性作为量子信息的一种资源，为量子叠加理论和量子干涉实验提供了一个现代视角[ 13 , 14 ]。它提供了量化干涉仪中量子态相干性的方法，同时优雅地表征了非经典现象，具有比可见性更好的工具[15,16,17]，不仅形式上扎根于丰富的理论结果[18,19]，而且可以通过实验获得[20]，而且与量子场论有着深刻的联系。
雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体
box1。该方案显示了试点项目中的ERGA工作流程。最初由ERGA社区提名（1），并伴随着一种全面的形式，其中包含用于物种选择的问题（2），基于几个排除，优先级和可行性标准。物种分配给参与的测序伙伴（3），该伙伴负责与基因组团队负责人（通常是样本提供者）联系，以组织所有必要的入职和监管要求和文档，并同意生成满足EBP质量指标的参考基因组（4）。样本，保证金，并准备几个子样本管以与测序合作伙伴和协作研究小组一起安排，以进行测序（5）。还鼓励样本提供商在测序之前对样品进行对样品进行对照，并将相应的材料存储在当地的生物群体中。元数据以下指南（6），上传到元数据经纪平台COPO，并由飞行员样本管理团队（7）验证。确认所有所需的文档和元数据已经到位后，样品被运送到了指定的测序设施中的冷链（8）。
可编程通用光子处理器中的情境性、连贯性和维度的实验认证
高维状态的量子叠加使得加密协议中的计算速度和安全性都得以提升。然而，层析成像过程的指数复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量，通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是，我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子比特的有效性。我们还展示了量子询问任务中的优势，并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
Cyber COBRA（情境客观评级）
根据周围标准对发现进行评级，通过遵循定义的经验方法来得出计算评级，建立了一种符合上下文的一致方法。当今存在许多行业方法和框架，例如通用漏洞评分系统 (CVSS)，它试图根据回答一般性问题对发现进行评级 [1]。此外，还有通用配置评分系统 (CCSS)，它通过关注软件配置问题来衡量严重性 [8]。当应用于洛克希德马丁生态系统时，事实证明按照设计使用这些框架具有挑战性，洛克希德马丁生态系统是一家托管国家安全系统 (NSS) 和处理受控非机密信息 (CUI) 的国防承包商 [6、11、12]。CVSS 虽然通用、基础广泛且缺乏适应能力，但它为进一步研究提供了基础，以确定产生一致、准确结果所需的修改。该团队使用过去参与的真实网络测试结果创建了上下文目标评估 (COBRA) 框架，以调整问题、类别等。COBRA 旨在从网络测试利用的角度确定发现的关键性（严重性评级）。请注意，在本文中，关键性和严重性、任务和参与度等术语有时可以互换使用。最终，COBRA 会提出由子问题支持的初始网络测试问题：