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单个激发子空间中的量子动力学
摘要在这项工作中，我们研究了一种场景，其中多个身体相互作用系统中的统一量子动力学仅限于单个激发子空间。我们询问在这样的子空间内部的动力学通常与征征热假说（ETH）的预测有何不同。我们表明，对于某些初始状态和可观察结果，如果发生热化，它将无法实现对ETH的其他关键预测。而是遵循不同的通用行为。我们通过分析长期波动，两点相关函数和超时订购的相关器来显示这一点；分析详细介绍与ETH预测的偏差。我们取而代之的是一种类似伦理的关系，可观察到的矩阵元素，具有非随机偏外的关系，其相关性会改变长期行为并约束动力学。此外，我们通过分析计算衰减至平衡的时间依赖性，表明它与初始状态的生存概率成正比。我们最终注意到，在许多物理场景中，堆积的条件很常见，例如旋转波
分布强大的动力学增强学习
我们研究了脱颖而出的强化学习（RL），在该政策上，该政策在源领域进行培训并部署到不同的目标领域。我们旨在通过在线分布强大的马尔可夫决策过程（DRMDP）来解决这一问题，其中学习算法在源域中与源域进行了积极相互作用，同时寻求最佳的动态，这是在源源域不确定的过渡域的不确定性集合之内的最佳动态。我们介绍了对在线DRMDP的首次研究，其功能近似是偏外的RL。我们发现DRMDPS的双重公式可以诱导非线性，即使标称过渡内核是线性的，导致误差传播。通过使用总变化差异设计D型矩形不确定性集，我们删除了此附加的非线性 - 并绕过误差传播。然后，我们引入了DR-LSVI-UCB，这是第一个具有近似功能的动力学RL的效率高效的在线DRMDP算法，并建立了独立于状态和动作空间大小的多项式次优界限。我们的工作迈出了对具有线性函数近似的在线DRMDP的可证明效率的第一步。最后，我们通过不同的数字实验来证实DR-LSVI-UCB的性能和鲁棒性。
subge-ddi：药物的新预测模型
生物医学文本提供了重要数据，用于研究药物守护领域中的药物相互作用（DDIS）。尽管研究人员试图研究生物医学文本中的DDI并预测未知的DDI，但缺乏准确的手动注释会大大阻碍机器学习算法的性能。在这项研究中，为DDI（Subge-DDI）开发了一个新的DDI预测框架，即子图增强模型，以提高机器学习算法的性能。此模型使用药物对知识子图信息来实现大规模的纯文本预测，而无需进行任何注释。该模型将DDI预测视为多类分类问题，并预测每种药物对的特定DDI类型（例如，机制，效果，建议，相互作用和负面）。药物对知识子图源自包含各种公共数据集的巨大药物知识图，例如药物库，二固体，偏外，药物中心，胚胎，SMPDB（小分子途径数据库），CTD（比较毒性毒理学数据库）和Sider。从公共数据集（Semeval-2013 Task 9数据集）评估了Subge-DDI，然后与其他最先进的基线进行了比较。Subge-DDI在测试数据集中获得83.91％的微F1分数和84.75％的宏F1分数，表现优于其他最先进的基线。这些发现表明，提出的药物对知识子图辅助模型可以有效地改善生物医学文本中DDI的预测性能。
截至31 ...
# of Plan Installed Dependable Installed Dependable Installed Dependable Installed Dependable Coal 9,392 8,589 44.2 45.7 Grid Connected 20,225 18,068 95.2 96.2 Oil Based 2,054 1,648 9.7 8.8 Embedded 1,025 711 4.8 3.8 Diesel 937 803 4.4 4.3 TOTAL 21,250 18,779 100.0 100.0 Oil Thermal 350 305 1.6 1.6 Energy Storage System (ESS) 363 341 Gas Turbine 767 540 3.6 2.9 Battery ESS 363 341 Natural Gas 3,731 3,281 17.6 17.5 Hybrid ESS 0 0 Renewable Energy 6,073 5,261 28.6 28.0 Biomass 175 145 0.8 0.8 Biomass 167 142 0.8 0.8 Waste to Energy （wte）8 3 0.0 0.0地热865 714 4.1 3.8太阳能2,139 1,683 10.1 9.0落后（BTM）46 44 0.2 0.2接地安装2,093 1,639 1,639 1,639 9.9 9.9 8.7 Hydro 2,558 2,382 12.7 7 7.0 7 7.0 7 7.0 7.0 Impsounps indro impOumps indro impOunds indro impOunds indro Hydro 736 720 3.5 3.5 3.8运行（ROR）404 346 1.9 1.8风337 337 337 1.6 1.8陆上风337 337 337 1.6 1.6偏外风（OSW）0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 #ref！总计21,250 18,779 100.0 100.0储能系统（ESS）363 341电池ESS 363 341混合ESS 0 0