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![arxiv：2110.03580v2 [cs.lg] 2024年12月30日](/simg/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。
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昆西市已选择 Constellation NewEnergy, Inc.（“Constellation”）作为其市政聚合电力计划的首选供应商。该计划包括一项为期 18 个月的计划，从您 2023 年 4 月的电表读数开始，提供 12.065¢/kWh 的固定费率，但须经公用事业公司登记，并将一直有效到您 2024 年 10 月的电表读数。提供的固定价格不包括税费、Ameren 分销费或其他 Ameren 费用、收费或信用额。Constellation 与您的电力配送公司不是同一实体。您无需与 Constellation 登记。截至 2023 年 1 月 1 日，用于比较的电力供应价格目前为 11.833 美分/kWh。电力公司电力供应价格将于 2023 年 5 月 31 日到期。购买电力调整系数可能介于每千瓦时 +.5 美分和 -.5 美分之间。所比较的公用事业电力供应价格不包括购买电力调整因素。有关更多信息，请访问伊利诺伊州商业委员会的免费网站 www.pluginillinois.org。
加速 - 免疫竞选活动-COVID-19_NOTE 16
将使用三种策略进行免疫服务交付 - 固定，外展和移动服务。但是，将优先考虑最贫穷的社区，这些社区将优先考虑，并将在难以到达的地区进行外展服务。根据到达每个地区/接触每个社区/接触每个孩子（RED/REC）方法（RED/REC）方法的疫苗接种团队每天将每天接种40至50个孩子（RED/REC）方法，但这些团队每天都会尝试通过将服务链接到社区接种。社会动员驱动力将在组织外展服务之前进行，以帮助更多的儿童到达疫苗接种后。所有合格的儿童（2岁以下的儿童）将接受以下疫苗：一剂BCG疫苗，三剂口服脊髓灰质炎疫苗，三剂五剂量疫苗，一剂杀死的脊髓灰质炎疫苗和一剂的一剂。此外，将向这些目标社区和地区的育龄妇女提供破伤风和白喉疫苗。
索尔维简介与战略
[1] 投资现金流回报率用于衡量索尔维业务活动的现金回报率。CFROI 水平的变动是显示经济价值是否增加的相关指标，但人们普遍认为这一指标无法与业内同行进行对标或比较。该定义使用了对资产重置成本的合理估计，并避免了会计失真（例如减值）。它计算为经常性现金流与投资资本的比率，其中：经常性现金流 = 基础 EBITDA + 来自联营公司和合资企业的股息 - 来自联营公司和合资企业的收益 + 经常性资本支出 + 经常性所得税；投资资本 = 商誉和固定资产的重置价值 + 净营运资本 + 联营公司和合资企业的账面价值；经常性资本支出标准化为固定资产重置价值减去商誉价值的 2%；经常性所得税正常化为（基础息税前利润 - 来自联营公司和合资企业的收益）的 30%
2024 年战略更新：主题演讲 - 可供下载
1 资料来源：截至 2024 年 2 月的欧睿国际数据，国际预测，基于实际值和估计值；固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类、箱包和行李箱、珠宝和手表。欧洲（不包括俄罗斯）数据含销售税；2 包括 2020 年发行的可转换债券的收益
最近固定碳燃料微生物活性几个...
摘要。深层土壤，> 1 m，在全球微生物生物量中占有很大一部分。目前，尚不清楚地表以下几米的微生物活性是由最近固定的碳还是由土壤中固定的旧碳加油的。了解深层土壤中微生物活性的碳源对于确定关键区域中生物过程的驱动因素很重要。因此，我们使用碳质层，探索了智利沿海山脉的三个克林区（干旱，地中海和潮湿）的土壤中的碳循环。特别是，我们确定了土壤和根的13 C：12 C比（δ13c），以及14 C：12 C：12 C比（1 14 C）的土壤或含量碳和CO 2 –c c Co 2 –c通过微生物呼吸。我们发现，在所有土壤中，呼吸CO 2 –c的1 14 c显着高于土壤有机碳的14 C。此外，我们发现土壤有机碳的δ13c仅在上十分法中发生变化（少于6‰）。我们的恢复表明，在所有三个气候区域中，近来固定的碳比最近的土壤有机碳的平均水平比各自的土壤有机碳的平均年轻得多。此外，我们的结果表明，大多数导致13 C富集的位置发生在土壤的上部十分限器中，这可能是由于在深层土壤中有机碳的稳定。总而言之，我们的研究表明，在表面以下几米的深层土壤中的微生物过程与最近固定碳的输入紧密相关。
![arXiv:2009.11166v1 [eess.IV] 2020 年 9 月 23 日](/simg/5\54a9dcebb1d830a49f0331e4afdb5e9145cdce8d.webp)
arXiv:2009.11166v1 [eess.IV] 2020 年 9 月 23 日
摘要。预见到大脑进化是一个复杂的高度互联的系统，广泛地以图形建模，对于映射健康和疾病中不同解剖感兴趣区域 (ROI) 之间的动态相互作用至关重要。有趣的是，脑图进化模型在文献中几乎没有。在这里，我们设计了一个对抗性大脑网络规范化器，将每个大脑网络表示为固定中心的群体驱动连接模板的变换。这种相对于固定参考的图形规范化为在基线时间点可靠地识别与测试样本最相似的训练样本（即大脑图）铺平了道路。然后，测试进化轨迹将由选定的训练图及其相应的进化轨迹跨越。我们的预测框架基于几何深度学习，它可以自然地在图上运行并很好地保留其拓扑属性。具体来说，我们提出了第一个基于图的生成对抗网络（gGAN），它不仅学习如何根据固定的连接大脑模板（CBT）（即，有选择地捕获大脑群体中最常见特征的大脑模板）对大脑图进行标准化，而且还学习大脑图的高阶表示，也称为嵌入。我们使用这些嵌入来计算训练和测试对象之间的相似性，这使我们能够在基线时间点选择最接近的训练对象来预测测试大脑图随时间的演变。针对几种比较方法的一系列基准测试表明，我们提出的方法使用单个基线时间点实现了最低的脑疾病演变预测误差。我们的 gGAN 代码可在 http://github.com/basiralab/gGAN 获得。
通用电路结构中的近似 t 设计
酉 t 设计是酉群上的分布，其前 t 矩看起来最大程度地随机。先前的研究已经建立了某些特定随机量子电路集合近似 t 设计的深度的几个上限。在这里，我们表明这些界限可以扩展到任何固定的 Haar 随机双站点门架构。这是通过将此类架构的光谱间隙与一维砖砌架构的光谱间隙联系起来实现的。我们的界限仅通过电路块在站点上形成连通图所需的典型层数取决于架构的细节。当这个数量有界时，电路在最多线性深度中形成近似 t 设计。我们给出了更强的界限的数值证据，该界限仅取决于架构可以划分成的连接块的数量。我们还根据固定架构上相应分布的属性给出了非确定性架构的隐式界限。