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World File Search System决策问题
后量子密码学 – 电信使用指南...
3.1 阶段（高级） 13 3.1.1 能力和技能发展 14 3.1.2 密码学发现和分析 14 3.1.3 业务风险分析 14 3.1.4 优先排序、规划和治理 15 3.1.5 补救措施执行 15 3.1.6 运营和持续的加密治理 15 3.2 标准、认证、法规指导和立法 15 3.2.1 标准 15 3.2.2 认证 16 3.2.3 法规 16 3.2.4 指导 16 3.2.5 立法 16 3.3 国家和地区的后量子密码学政府举措 16 3.4 加密治理 16 3.5 治理和决策问题 17 3.6 自动化的初步建议 18 3.7 零信任架构框架考虑 18 3.7.1 后量子密码学背景下的零信任架构 18 4 密码算法和协议 19
在瞬时硬约束下进行安全加固学习的近乎最佳算法
决策问题通常被建模为马尔可夫决策过程（MDP），在线学习者依次与未知环境进行互动以获得大量的预期累积奖励。在文献中提出了许多没有任何约束（因此允许自由探索任何州行动对）的RL算法（因此可以自由探索任何州行动对）（Azar et al。，2017年； Jin等。，2018年； Agarwal等。，2019年； Jin等。，2020年； Jia等。，2020年；周等人。，2021b;他等人。，2022）。以外，现有的“安全” RL算法通常是在需要预期累积的约束下设计的，2019年； Brantley等。，2020年；丁等。，2021; Pa-Ternain等。，2022）（请参阅第1.2节中的更多相关工作）。因此，必须避免在每个时间/步骤中避免不安全状态和动作的实际情况。
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
基于 Simulink 的电动自行车动力学和再生制动仿真，用于电池充电状态评估
如 [16]-[18] 所示，仅当车速不太低且制动持续一段时间时，再生制动才会导致显著的能量存储。因此，控制策略应该能够根据实际驾驶条件有效评估是否执行再生制动或依靠机械制动。在牵引阶段也会出现同样的决策问题。确定电动机应提供多少机械扭矩来协助骑车人踩踏属于能量管理系统 (EMS) 的决策范围。已经提出了多项研究，其目标是优化用户的骑行质量并最大限度地提高电池中储存的能量 [13]。最后，如表一所示，许多研究都集中在优化能量存储上。这些研究的目标是为特定应用选择最合适的电池技术，并优化其数量以确保足够的续航里程来完成给定的驾驶任务 [14]-[15]。
![数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9451a76dc85cd8b64b56e1f442b4adbc7c584485.webp)
数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co
目录 ................................................................................................................................ 3 1 决策问题 ...................................................................................................................... 4 1.1 目的 ...................................................................................................................... 4 1.2 目标 ...................................................................................................................... 4 1.3 宗旨 ...................................................................................................................... 4 1.4 人群 ...................................................................................................................... 5 1.5 干预 ...................................................................................................................... 5 1.6 对照 ...................................................................................................................... 5 1.7 结果 ...................................................................................................................... 6 1.8 时间范围 ................................................................................................................ 6 2 数据收集方法 ................................................................................................................ 7 2.1 证据审查：系统文献检索策略 .......................................................................... 7 2.2 证据审查：研究选择 .......................................................................................... 7 2.3 证据审查：数据提取策略 .......................................................................... 8 2.4 证据审查：质量评估策略........................................................... 9 2.5 公司提供的信息 .................................................................................... 9 2.6 从 SCM 和其他关键利益相关者收集证据 .............................................................. 9 3 分析和综合方法 ................................................................................................ 10 3.1 确定的收益和成本证据 ................................................................................ 10 3.2 确定的经济证据 ............................................................................................. 10 3.3 差距分析 ............................................................................................................. 11 3.4 其他考虑事项 ................................................................................................ 11 4 作者的利益冲突 ...................................................................................................... 11 5 处理机密信息 ......................................................................................................11 6 里程碑 ................................................................................................................................ 11 7 参考文献 .............................................................................................................................. 12 8 附录 ................................................................................................................................ 13 8.1 附录 1 本 EVA 中包含的数字前门技术 ........................................................ 13 8.2 附录 2 MEDLINE 搜索策略示例 ...................................................................... 16
工程经济学原理及应用
工程经济学是工程师必修的课程。要分析几个核心工程学科中复杂的经济决策问题，就需要对这门学科有透彻的理解。本书根据大多数大学的教学大纲要求进行了改编，介绍了工程经济学的基本概念。它展示了使用现金流量图计算货币时间价值的方法，并解释了进行经济研究以选择最佳方案的程序。它还阐述了做出更换和保留决策、计算折旧成本、评估公共部门项目、考虑通货膨胀进行经济研究、做出制造或购买决策等各种方法。它进一步解释了通过 CPM 和 PERT 进行项目规划和调度。书中还介绍了价值工程的概念和应用。书中还讨论了在不同环境下进行预测、成本估算和分析以及决策的各种方法。本书的强项是将抽象的工程和管理概念与现实生活联系起来。
用于局部约束同构的算法框架
同构f从宾客图G到主机图H是局部的局部培养物，注射剂或弹性，如果对于每个U∈V（g），则F对U附近的F限制分别是生物，注射剂或过渡性。相应的决策问题LBHOM，LIHOM和LSHOM在一般图和特殊图形类别上都进行了很好的研究。除了通过宾客图的树宽和最大程度参数化的问题时，还会产生复杂性，这三个问题仍然缺乏对其参数化复杂性的彻底研究。本文填补了此差距：我们通过考虑访客图G的参数层次结构来证明许多新的FPT，W [1] -HARD和PARA-NP-COMPLETE结果。对于我们的FPT结果，我们通过开发涉及一般ILP模型的新算法框架来做到这一点。为了说明新框架的适用性，我们还使用它来证明角色分配问题的FPT结果，该问题源自社交网络理论，并且与本地透明的同型同态密切相关。
深入强化学习中的转移学习：调查
摘要 - 强化学习是解决顺序决策问题的学习范式。近年来，在深度神经网络的快速发展方面，在强化学习方面取得了显着进步。以及在诸如机器人技术和游戏玩法等众多领域中进行强化学习的承诺前景，转移学习已经出现，以应对强化学习面临的各种挑战，通过将知识从外部专业知识转移以促进学习过程的效率和效率。在这项调查中，我们系统地研究了在深度强化学习的背景下转移学习方法的最新进展。特别是，我们提供了一个框架，用于对最新的转移学习方法进行分类，根据该方法，我们分析了他们的目标，方法论，兼容的增强型学习骨干和实际应用。我们还从增强学习的角度从转移学习与其他相关主题之间建立了联系，并探索了他们等待未来研究进展的潜在挑战。
定量交易的强化学习
定量交易（QT）是指在分析金融市场中的数学模型和数据驱动技术的使用，自1970年代以来一直是学术界和金融业的一个流行话题。在过去的十年中，强化学习（RL）在许多领域（例如机器人和视频游戏）中引起了重大兴趣，这是由于其出色地解决了复杂的顺序决策问题。rl的影响无处不在，最近证明了其征服许多挑战QT任务的能力。这是一个蓬勃发展的研究方向，可以探索RL技术在QT任务上的潜力。本文旨在提供对基于RL的QT任务方法的研究工作的全面调查。更具体地说，我们设计了基于RL的QT模型的分类法，以及对最新现状的全面摘要。最后，我们讨论了当前的挑战，并在这个令人兴奋的领域提出了未来的研究指示。
CECS 528 高级算法课程大纲
本课程旨在提供比本科阶段更深入的算法理解。重点是算法分析。算法需要分析的三个最常见方面包括其正确性、运行时间和实现运行时间的有效实现。分析正确性意味着证明算法对任何给定输入返回正确的输出。对于近似算法，它意味着证明算法与实际问题解决方案的近似程度。除了正确性之外，我们还希望证明算法返回其输出所需的时间或空间的严格上限和下限。此外，在证明这种界限时，通常必须提供支持所需时间和空间界限所需的数据结构。我们将回顾其中一些数据结构。我们以计算复杂性理论的介绍结束本课程，该理论的目标是确定任意决策问题的固有时间和空间复杂性。我们使用这个理论来确定哪些问题可能是“最难但可以有效解决”的，哪些问题可能无法有效解决。