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World File Search System代理商
加固
摘要 - 基于数据所有者的删除请求对机器学习模型的特定培训数据对机器学习模型的影响的过程。但是，在学习研究中很大程度上忽略了一个重要领域是强化学习。强化学习的重点是培训代理，以在环境中做出最佳决策，以最大程度地提高其累积奖励。在培训期间，代理商倾向于记住环境的特征，这引起了人们对隐私的重大关注。根据数据保护法规，环境的所有者有权撤销对代理商培训数据的访问权，因此必须开发一个新的研究领域，称为加固。加固的学习重点是撤销整个环境而不是单个数据样本。这个独特的特征提出了三个不同的挑战：1）如何针对环境提出学习方案； 2）如何避免在剩余的环境中降低代理商的演出； 3）如何评估学习的有效性。为了应对这些挑战，我们提出了两种加强学习方法。第一种方法基于减少强化学习，该学习旨在逐渐消除代理商以前获得的知识。第二种方法利用环境中毒攻击，这鼓励代理商学习新的，尽管不正确，但知识以消除未学习的环境。尤其是为了应对第三项挑战，我们介绍了“环境推论”的概念，以评估未学习的结果。源代码可在https://github.com/cp-lab-uts/reinforcement-unlearning上找到。
AIDA：人工智能辩护人改变您的人类风险管理AIDA：人工智能辩护人改变您的人类风险管理
AIDA（人工智能防御代理商）是一套由代理商组成的套件，可以增强您对人类风险管理的方法。它利用多种AI技术来为实际改变行为的所有用户创建个性化，自适应和高效的培训。通过自动化模板生成，培训和报告，Aida减轻了您的安全团队的管理负担，因此他们可以专注于保护您的网络。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。
Greengov代理认证清单2023财政年度 -
1。根据您的代理机构的行动进行审查和答案。2。在评估每种措施时，以以下序言开始：“自2023年7月以来，作为代理机构拥有您...”。3。清单将根据适用于您的代理商的措施自动计算所有积分。4。完成后，输入上面的代理商签名，并在标题中使用您的代理名称保存文档。5。将完成的清单发送电子邮件至：ra-gsgreengov@pa.gov，到2024年8月30日，星期五。
沿海德克萨斯州的保护和恢复可行性研究
1.4.1。飓风风暴潮。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4.2。侵蚀。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.3。相对海平面变化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.5。德克萨斯州海岸CSRM和ER的历史。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.6。研究目标和目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.7。USACE民用工程指导和倡议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.8。NEPA合规性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.9。 公共/代理商的参与和协调。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2423 1.9。公共/代理商的参与和协调。。。。。。。。。。。。。。。。24
使用资源的MDP的有效策略合成...
摘要 - 我们考虑称为消费马尔可夫决策过程的形式主义的定性策略综合。这种形式主义可以模拟在随机环境中资源约束下运行的代理的动力学。所提出的算法就模型的表示而在多项式上起作用，并合成策略，以确保在没有资源耗尽的概率1的情况下（一次或无限多次）达到给定的目标状态（一次或无限多次）。特别是，当资源数量变得太低以至于无法安全地继续执行任务时，战略将代理商的过程更改为指定的一套重新加载态之一，在该州中，代理商将资源补充资源已充分满足；凭借足够数量的资源，代理商试图再次实现任务。我们还提出了两种启发式方法，试图减少代理商需要实现给定任务的预期时间，这是实践计划中重要的参数。实施了所提出的算法，数值示例表明（i）基于消费马尔可夫决策过程的计划方法的有效性（在计算时间）和（ii）两种启发式方法对现实示例中计划的积极影响。
费率表的缓慢消亡 - WebCargo
在过去的几十年里，技术提升了其为管理全球货运的货运定价和路线旋风提供的支持水平。具体来说，货运费率管理系统 (RMS) 解决了承运人、货运代理商和托运人之间销售和预订放缓的复杂性和滞后性。它奏效了。RMS 已成为货运代理商技术堆栈中越来越重要的一个方面，可以缩短报价时间、提高定价准确性、实现流程自动化和在线（无接触）销售。但现在是时候退一步重新评估了；RMS 的最终目标不是费率管理，甚至不是数字销售。RMS 的存在是为了最大限度地提高效率和客户满意度。随着承运人将供应数字化并使其实时可用；随着货运代理商支持日益复杂的供应链；随着托运人的期望发生变化，目标是端到端数字货运。
