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从清洁和净化中的路线图中学习的课程
和非孔子材料）以及大容量的流体。在食品和饮料制造业中，尤其是在用于多种产品的过程线中，清洁也可能涉及清洗，即。在不同产品的生产之间去除残留物质。严格而密集的清洁可以集中于微生物物种的失活，而不是绝对去除，例如。在PAS TEURISATION和灭菌步骤中。术语清洁随后使用以包括所有这些操作。进行清洁以允许再次使用具有影响表面的材料或单位（恢复操作），用于不同的产品或服务（避免跨核管驯服），出售或安全起作用。另外，清洁可用于去除或灭活微生物spe cies（可能与致病性或变质相关），还可以使用
（WIP）从人类反馈中学习一点加强
11策略梯度算法46 11.1策略梯度算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 11.1.1香草政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 11.1.2加强。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 11.1.3加强一把（rloo）。。。。。。。。。。。49 11.1.4近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。50 11.1.5组相对策略优化。。。。。。。。。。。。51 11.2实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 11.2.1政策梯度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.2近端策略优化。。。。。。。。。。。。。。。。53 11.2.3组相对策略优化。。。。。。。。。。。。56 11.3辅助主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 11.3.1广义优势估计（GAE）。。。。。。57 11.3.2双重正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58
在RKHM中学习：c* - 核心机器的代数扭曲
RKHM中监督学习的重要应用是其输入和输出是图像的任务。如果所提出的内核具有特定的参数，则产品结构是卷积，与傅立叶成分的点型相对应。通过将C ∗ - 代数扩展到更大的代数，我们可以享受比卷积更多的一般操作。这使我们能够通过在傅立叶组件之间进行交互来有效地分析图像数据。关于概括结合，我们通过Rademacher复合物理论得出了与RKHS和VVRKHS相同的结合类型。这是我们所知，这是RKHM假设类别的第一个概括。关于与现有方法的联系，我们表明，使用框架，我们可以重建现有方法，例如卷积神经网络（Lecun等，1998）和卷积内核（Mairal等，2014），并进一步概括它们。这一事实意味着我们框架的表示能力超出了现有方法。
从鼠标CT扫描脑图像中学习以检测MRA-TOF人血管
摘要 - 早期关于脑血管式语义分割的研究使用了经典的图像分析方法来从图像中提取血管树。如今，深入学习的方法已被广泛利用用于各种图像分析任务。在语义细分框架中处理神经网络时的强大限制之一是需要处理地面真理分段数据集，该数据集将在其中学习任务。手动以3D体积（通常为MRA-TOF）手动分割动脉可能很麻烦。在这项工作中，我们旨在从新的角度解决血管树分割。我们的目标是从使用CT扫描的小鼠血管构建图像数据集，并以一种精确模仿人脑的统计特性的方式增强这些血管。由于其特定的采集方式，鼠标图像的分割很容易自动化。因此，这样的框架允许生成培训卷积神经网络所需的数据 - 即增强的鼠标图像和相应的地面真实分割 - 无需任何手动分割程序。但是，为了生成具有一致属性的图像数据集（与MRA图像非常相似），我们必须确保增强鼠标图像的统计属性确实与人类MRA的获取符合正确。在这项工作中，我们详细评估了在MRA-TOF上获得的人动脉与我们模型产生的“人源化”小鼠动脉的相似性。最后，一旦模型进行了正式验证，我们将使用卷积神经网络实验其适用性。
通过主动查询从人类反馈中学习的强化
将大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，在建立现代生成模型中起着关键作用，可以通过从人类反馈（RLHF）学习来实现。尽管表现出色，但当前的RLHF方法通常需要大量的人类标记的偏好数据，这很昂贵。在本文中，受主动学习成功的启发，我们通过提出查询有效的RLHF方法来解决此问题。We first formalize the alignment problem as a contextual dueling bandit problem and design an active-query-based proximal policy optimization ( APPO ) algorithm with an e O ( d 2 / ∆) instance-dependent regret bound and an e O ( d 2 / ∆ 2 ) query complexity, where d is the dimension of feature space and ∆ is the sub-optimality gap over all the contexts.然后，我们提出了基于直接偏好优化（DPO）的算法的实用版本ADPO，并将其应用于微调LLMS。我们的实验表明，ADPO仅对人类偏好的查询进行了大约一半的查询，与最先进的DPO方法的性能相匹配。
访问教育技术及其对肯尼亚中学学生学术成就的影响
这项研究研究了访问教育技术对肯尼亚卡卡梅加县学生学术成就的影响。使用混合方法方法，通过问卷，访谈，观察清单和文档分析，从77名校长，461名教师，138个部门负责人（HOD）和67名技术人员收集数据。参与者。使用描述性统计和多个线性回归分析数据。调查结果表明，获得教育技术的访问与改进的学习成绩之间存在显着的积极关系。回归分析表明，学术成果的差异很大一部分：教师的65.7％（𝑅²= 0.657，𝑝= 0.032），HODS为81.4％，HODS（𝑅= 0.814，𝑝= 0.011），技术人员为77.2％，技术人员（77.2％）（77.2％）= 0.0.7.72 = 0.72 = 0.72 = 0.72 =²= 0.72 =²= 0.72 = 0.72 =²=𝑝𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅= 0.72。与无法进入的学校相比，拥有一些技术设备的社区资源中心的学校表现出更好的学习成绩。差异结果的分析证实，教育技术访问的影响在所有类别中具有统计学意义（𝐹= 0.554，𝑝<0.05）。有趣的是，获得教育技术的单位增加与绩效的变化有关，从HOD的0.011的积极变化到技术人员的负但边缘变化为-0.019，突出了访问技术的差异，从而强调了利用。这项研究强调了对技术共享时间表，教师培训和强大的基础设施的支持，需要公平地访问技术。建议包括增加对技术资源的投资，尤其是在资源不足的学校中，以促进包容性和有效的学习环境并增强学术成果。
从欧盟森林砍伐法规中学习-Charles Sabel
由安全或商业利益推动的贸易政策越来越多地通过试图诱使外国生产者绿色生产过程的贸易措施得到补充。一个突出的例子是欧盟森林砍伐调节（EUDR）。这种单方面的措施不太可能有效，并且在极限下可能只是无效。在本文中，我们利用EUDR经验为寻求使用贸易政策来谈判共同定义的方法以实现非贸易目标的国家提供了理由。我们考虑在贸易协定的框架内以及通过独立的，特定于发行的开放多边协议（OPA）的范围。我们认为OPA可能会为合作提供较高的基础。各国是否决定利用贸易或发展机构多边机构在促进有关支持当地社区同时鼓励贸易的环境政策的谈判方面起着重要作用，并协助各州实施由此产生的协议。
在圣海伦斯的心脏中学习学位！
所有新的，第一年（第4级），全日制大学生学习合格基金会学位，学士学位或更高的国家文凭在圣海伦大学中心，将获得不可赔偿的研究增强礼物，最高价值为400英镑。这可能是特定的礼物，例如笔记本电脑或主题设备，额外的资格或旅行和访问。
中学教育（EDSE）
EDSE 549 - 教师地球科学 II (3 学分) 作用于地球的表面过程；天气和气候、风化、侵蚀和沉积过程简介；地貌演变；洋流和潮汐、近岸地质过程。每周需要实地考察、两次讲座和三次实验室时间。不能用于地质学硕士或博士课程。先决条件：EDSE 548 成绩为 D 或更高，或 GEOL 540 成绩为 C 或更高。