XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System加固
使用加固学习的手术期转变
摘要。在微创手术中，视频分析的手术工作流程分割是一个经过深入研究的主题。传统的AP-PRACH将其定义为多类分类问题，其中各个视频帧被归因于手术期标签。我们引入了一种新颖的加固学习公式，以用于离线相过渡检索。我们没有试图对每个视频框架进行分类，而是确定每个相变的时间框架。通过构造，我们的模型不会产生虚假和嘈杂的相变，而是连续的相位块。我们研究了该模型的两种不同配置。第一个不需要在视频中处理所有框架（在2个不同的应用程序中仅<60％和<20％的帧），而在最先进的准确性下略微产生结果。第二个配置处理所有视频帧，并以可比的计算成本优于最先进的框架。我们将方法与公共数据集Cholec80上的最近基于框架的最高框架方法Tecno和Trans-Svnet进行了比较，也将腹腔镜sapocococopopopopopopopopopopexy的内部数据集进行了比较。我们同时执行基于帧的（准确性，精度，重新调用和F1得分），也可以对我们的算法进行基于事件的（事件比率）评估。
组合优化问题的转移加固学习
摘要：强化学习是各个领域的重要技术，尤其是在加固学习的自动化机器学习中（AUTORL）。在组合优化中将转移学习（TL）与Autorl的集成是需要进一步研究的领域。本文同时采用Autorl和TL来有效地应对组合优化的挑战，特别是不对称的旅行推销员问题（ATSP）和顺序排序问题（SOP）。进行了统计分析，以评估TL对上述问题的影响。fur-hoverore，将auto_tl_rl算法作为一种新颖的贡献引入，结合了自动和TL方法。经验结果强烈支持这种整合的有效性，在比传统技术效率明显高得多的解决方案中，初步分析结果提高了85.7％。此外，在13个实例中减少了计算时间（即在92.8％的模拟问题中）。TL集成模型的表现优于最佳基准，证明其优越的收敛性。AUTO_TL_RL算法设计允许在ATSP和SOP域之间进行平滑的过渡。在全面的评估中，在分析的78％的实例中，Auto_TL_RL明显优于传统方法。
加入订单选择深入加固学习
加入订单选择（JOS）是查询操作的基本挑战，因为它会显着影响查询性能。但是，由于近似较大的搜索空间，找到最佳的联接顺序是NP牢固的问题。尽管经过数十年的努力，但传统方法仍然受到限制。深度增强学习（DRL）方法最近越来越兴趣，并且表现出了比传统方法卓越的表现。这些基于DRL的方法可以通过反复试验策略来利用先前的经验，以自动探索最佳的联接顺序。本教程将通过提供各种方法的全面概述，重点介绍最近基于DRL的方法进行加入订单选择。我们将首先简要介绍加入顺序的核心概念和JOS的传统方法。接下来，我们将通过提供有关这些方法的详细信息，分析其关系并总结其弱点和优势，从而提供一些有关DRL的初步知识，然后对基于DRL的联接订单选择方法深入研究。为了帮助观众对JO的DRL方法有更深入的了解，我们将提出两个开源演示，并比较他们的差异。最后，我们将确定研究挑战和开放问题，以提供对未来研究方向的见解。本教程将为JOS开发更实用的DRL方法提供宝贵的指导。
基于网格形成逆变器的安全加固学习...
摘要 - 这封信研究了基于网格形成的安全强化学习策略（GFM）基于逆变器的频率调节。确保在学识渊博的控制策略下基于逆变器的资源（IBR）系统的稳定性，将基于模型的加固学习（MBRL）技术与Lyapunov方法相结合，该方法决定了国家和行动的安全区域。为了获得接近最佳的控制策略，使用从吸引力区域（ROA）采样的数据，可以通过近似动态编程（ADP）安全地改善控制性能。此外，为了增强对逆变器中参数不确定性的控制鲁棒性，提议的MBRL采用了高斯过程（GP）模型，以从测量中有效地学习系统动力学。数值模拟验证了所提出的方法的有效性。
离线安全加固学习的数据集和基准
本文介绍了一个全面的基准测试套件，该套件是针对离线安全增强学习（RL）挑战的全面的，旨在促进培训和部署阶段中安全学习算法的发展和评估。我们的基准套件包含三个包：1）精心制作的安全政策，2）D4RL风格的数据集以及环境包装器，以及3）高质量的离线安全RL基线实施。我们采用有条不紊的数据收集管道，该管道由先进的安全RL算法启动，该管道有助于从机器人控制到自动驾驶的38个流行的安全RL任务中跨38个流行的安全RL任务的不同数据集的生成。我们进一步引入了一系列数据后处理过滤器，能够修改每个数据集的多样性，从而模拟各种数据收集条件。此外，我们还提供了普遍的离线安全RL算法的优雅且可扩展的实现，以加速该领域的研究。通过超过50000个CPU和800 GPU小时计算的广泛实验，我们评估和比较了这些基线算法在收集的数据集中的性能，从而提供了有关其优势，局限性和潜在改进领域的见解。我们的基准测试框架是研究人员和从业人员的宝贵资源，促进了在安全性应用中开发更健壮和可靠的离线安全RL解决方案。基准网站可在www.offline-saferl.org上找到。
rosarl：仅奖励安全的加固学习
强化学习中的一个重要问题是设计了学会在环境中安全解决任务的代理。一个常见的解决方案是定义奖励功能的惩罚或到达不安全状态时要最小化的成本。但是，设计奖励或成本功能是非平凡的，并且可以随着问题的复杂性而增加。为了解决这个问题，我们调查了Minmax罚款的概念，这是不安全状态的最小罚款，导致安全最佳政策，无论任务奖励如何。我们通过考虑环境直径和可控性来得出该惩罚的上限和下限。此外，我们提出了一种简单的算法，以便在学习任务政策的同时估算这种罚款。我们的实验证明了这种方法在使代理能够在高维连续控制环境中学习安全策略的有效性。
CS 59200：加固学习课程描述
自主获得技能的能力是智能代理的标志。这可以通过称为强化学习的机器学习范式来实现，其中代理通过反复与环境进行互动来学习。本课程将探讨与强化学习有关的主题，包括深入的强化学习，基于模型和无模型的学习，本质上动机的学习，应用程序和公开挑战。本课程的结构是介绍加强学习中的方法和研究主题。它由讲座，学生演讲和课程项目组成。您将有望在小组中工作，以制定和执行与强化学习有关的短期研究项目。此外，您将在整个学期中单独阅读，进行批判性分析和介绍研究论文。
基于加固学习的动态风格生成的服装
摘要。本文旨在为服装风格的生成建立和验证动态模型，以增强服装设计领域的快速风格创新和个性化定制。这项研究利用了基于CAD（计算机辅助设计）技术的服装模型，并与RL（增强学习）算法配对，用于风格生成。通过编译和分析综合的服装CAD信息和样式参考样本的数据集，为模型培训和评估创建了模拟环境。研究结果表明，与传统的CAD设计技术和基于规则的样式生成方法相比，本研究中提出的动态服装样式生成模型表现出了卓越的风格一致性，独创性和美学吸引力。该模型能够根据指定的设计元素和样式参考来生产量身定制的服装设计，从而证明了高水平的灵活性和适应性。总而言之，这项研究介绍了一种创新的设计工具和服装行业的模型，并准备简化设计过程，最大程度地降低成本并促进可持续的行业增长。
'+结构钢拉伸中开口的焊接加固...
塑性范围内带开口板的行为。.................1.理论弹性应力分布。.2.带开口的板中的塑性应力分布。..............3.带开口的板中的塑性能值分布。...............4.试验温度对塑性应力和能量分布的影响 .5.断裂起始条件。6.开孔形状对开孔板性能的影响 7.配筋率对开孔板性能的影响.............8.钢筋几何形状对开孔板性能的影响 ...........9.开孔板的整体延展性 ...............10.带开口板的效率 ..11.带开口板的断裂模式 .
EEE598：机器人技术中的加固学习
EEE598：机器人技术讲师中的加固学习：Jennie SI，博士学位。Professor Department of Electrical Engineering Contact: si@asu.edu 1) please use this email for prompt response 2) please use an informative subject line such as “EEE598, question about xyz” Zoom link for office hours (TBA): OFFICE HOURS: M W 8:45pm-10:00pm PREREQUISITES : Basic knowledge of linear algebra, differential/difference equations, basic concept of feedback control, computer coding experience, or instructor 赞同。教科书：精选论文，书籍章节，有关强化学习和机器人技术的笔记•R。S。Sutton和A. G. Barto。强化学习：介绍，2018•D。E. Kirk。最佳控制理论：简介，1970年•D。P. Bertsekas。强化学习与最佳控制，2019年•F。L. Lewis，D。Vrabie和K. G. Vamvoudakis“强化学习和反馈控制” IEEE Control Systems Magazine，第32卷，第32页，2012年，P.76-105课程描述