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World File Search System加固
使用瞬时约束的安全加固学习
引言增强学习（RL）在改善各种应用程序中的在线决策方面表现出了很大的成功（包括游戏）（Silver等人2017），机器人控制（Andrychowicz等人。2020）等。但是，在许多实际情况下，必须考虑不仅仅是最大化奖励。安全性，道德考虑和对预定义约束的影响是至关重要的方面，特别是在机器人，财务和医疗保健等关键领域中。rl具有瞬时约束，通过引入代理必须在学习过程中的每个时间步骤中遵守的约束来解决这一需求。与对整个轨迹或情节施加的共同存在不同（Wei，Liu和Ying 2022a，B; Ghosh，Zhou和Shroff 2022; Ding等人2021;刘等。2021a; Bura等。2021; Wei等人。2023;辛格（Singh），古普塔（Gupta）和史罗夫（Shroff）2020；丁等。2021; Chen，Jain，
使用量子变异电路的加固学习
近年来，量子计算技术的发展已经大大提高，这与深度强化学习技术的进步相似。这项工作探讨了量子计算促进加强学习问题的潜力。量子计算方法为传统算法提供了重要的时间和空间复杂性，因为它可以利用超级宽容和纠缠的量子现象的能力。特别是我们研究了量子变异电路的使用，这是一种量子机学习的形式。我们介绍了用于编码量子变异电路的经典数据的技术，我们进一步探索了DQN和Double DQN的纯和混合量子算法。我们的结果表明，混合动力和纯量子变异电路具有较小的参数空间来求解加强学习任务的能力。这些比较与两个OpenAi健身环境：Cartpole和二十一点，这项工作的成功表明了量子机器学习与深度强化学习之间的牢固未来关系。
加固型相机成像解决方案航空航天……
我们高清摄像机中的所有图像处理均采用特定和定制逻辑、FPGA 和 ASIC 设计，可提供极低的延迟。此外，高动态范围 (HDR) 和宽动态范围 (WDR) 成像技术不断适应不断变化的光线情况，并通过消除每帧中过饱和和欠饱和的伪影来提高图像的准确性。自动曝光和自动白平衡功能可确保无缝、完美的色彩平衡。
焦点-Then-decide：分割辅助加固学习
视觉增强学习（RL）是实现人类智力的有前途的方法。但是，它目前在嘈杂的环境中有效地学习面临挑战。相比之下，人类可以通过应用以前获得的常识来迅速识别到分散注意力的环境中的与任务相关的观察。最近，自然语言处理和计算机视觉中的基础模式取得了巨大的成功，这些模型中的常识可以显着使下游任务培训受益。受这些成就的启发，我们旨在将基础模型的常识不足为视觉RL。我们提出了一种新颖的效果（FTD）框架，使代理可以仅基于与任务相关的对象做出决策。为了实现这一目标，我们引入了一种努力机制，以从基础细分模型返回的对象集中选择与任务相关的对象，仅使用与任务相关的对象进行决策模块的后续培训。此外，我们专门采用了两个通用的自我监督目标来促进这种注意机制的快速学习。基于DeepMind Control Suite和Franka Emika机器人技术的CHALENGING任务的实验结果表明，我们的方法可以快速，准确地在嘈杂的环境中准确指出感兴趣的对象。因此，它对当前的最新算法实现了重大的性能提高。项目页面：https：//www.lamda.nju.edu.edu.cn/chenc/ftd.html代码：https：//github.com/lamda-rl/ftd
6-DOF闭环抓握，并进行加固学习
摘要 - 我们提出了一个基于深厚的增强学习（DRL）的基于新颖的6多型，6多的抓地框架，该框架能够直接合成笛卡尔空间中的连续6-DOF动作。我们所提出的方法使用了直觉的RGB-D摄像头的视觉观察，我们通过域随机化，图像增强和分割工具的结合来减轻SIM到真实的间隙。我们的方法包括一个非政策，最大渗透性，演员算法，该算法从二进制奖励和一些模拟示例grasps中学习了政策。它不需要任何现实世界的掌握示例，对模拟进行了完全训练，并且直接部署到现实世界中而没有任何微调。The efficacy o f o ur a pproach i s d emonstrated i n simulation and experimentally validated in the real world on 6-DoF grasping tasks, achieving state-of-the-art results of an 86% mean zero-shot success rate on previously unseen objects, an 85% mean zero-shot success rate on a class of previously unseen adversarial objects, and a 74.3% mean zero-shot success rate on a class of previously看不见，具有挑战性的“ 6-DOF”对象。可以在https://youtu.be/bwpf8imvook
使用加固学习和进化优化的设备代码
新兴的计算技术，例如神经形态计算，概率计算和量子计算，越来越多地利用新颖的设备类型来实现新的计算功能或通过使其更快或更有效地提高现有功能。提出了各种各样的新型设备类型用于计算，包括回忆录，旋转器，磁性隧道连接，相位变化记忆，铁电器设备等。在这些设备的设计和操作中，通常有许多参数可供选择。对于特殊，可以使用可以从根本上改变其性质的不同材料来实施设备。此外，其他设备设计参数，例如在磁性隧道连接中的备忘录或旋转霍尔角中的层厚度，可能会对这些设备的性能产生巨大影响。
使用量子变异电路的加固学习
近年来，量子计算技术的发展已经大大提高，这与深度强化学习技术的进步相似。这项工作探讨了量子计算促进加强学习问题的潜力。量子计算方法为传统算法提供了重要的时间和空间复杂性，因为它可以利用超级宽容和纠缠的量子现象的能力。特别是我们研究了量子变异电路的使用，这是一种量子机学习的形式。我们介绍了用于编码量子变异电路的经典数据的技术，我们进一步探索了DQN和Double DQN的纯和混合量子算法。我们的结果表明，混合动力和纯量子变异电路具有较小的参数空间来求解加强学习任务的能力。这些比较与两个OpenAi健身环境：Cartpole和二十一点，这项工作的成功表明了量子机器学习与深度强化学习之间的牢固未来关系。
PEARL：准备生产的加固学习代理
强化学习（RL）是优化长期目标的多功能框架。尽管可以使用RL正式化许多现实世界中的问题，但是学习和部署表现的RL策略需要一个旨在应对几个重要挑战的系统，包括勘探 - 诠释困境，部分可观察性，动态动作空间和安全问题。尽管这些挑战的重要性已得到充分认可，但现有的开源RL库并未明确解决它们。本文介绍了Pearl，这是一个准备生产的RL软件包，旨在以模块化的方式拥抱这些挑战。除了提出基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl持续采用的示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl在github上的github.com/facebookresearch/pearl及其官方网站是pearlagent.github.io。关键字：加固学习，开源软件，Python，Pytorch
用三重DES加密加固图像和HMAC
Visakhapatnam，Andhra Pradesh，印度摘要中，在这个世界上，数字照片保护至关重要，本文通过结合使用Triple DES Encryption和HMAC完整性验证，为屏蔽照片提供了坚固的答案。该提出的技术通过结合了一个经过验证的对称键块密码来加强图像信息，从而引入了多层安全范式。Triple Des补充了加密电力，克服了传统加密策略中发现的障碍。此外，采用HMAC（基于哈希的总消息身份验证代码）来确保确保完整性和身份验证。拟议的项目通过将照片分为块来启动，每个块使用3DES算法经历了三倍的加密系统。这种三层方法增强了照片对蛮力攻击和加密脆弱性的弹性。3DE的使用及其安全的安全文件为保护虚拟的机密性和完整性提供了坚固的基础。该合资企业为照片安全性，利用三重加密和HMAC身份验证引入了单一的技术。通过这种双层保护加固照片，提出的方法为虚拟图像安全领域内的主要苛刻情况提供了一种全面的方法。关键字：图像安全性，三重加密，HMAC验证，数据完整性，密码学，网络安全，视觉数据保护，加密方法，安全范式，数字图像加固。2。在一代人中进行了简介，在其中数字隐私和安全性至关重要的是，强大的加密机制以屏蔽敏感事实的强大加密机制从未如此重要。易于自动图像加密和解密设备是一种基于Python的软件，旨在为客户提供可靠的加密和解密快照的方式，同时确保事实的完整性和机密性。挑战可容纳两个主要功能：照片加密和图像解密。通过使用TKINTER构建的人 - 令人愉悦的图形接口，用户可以使用Triple DES（3DES）加密无缝地加密照片，这是一种以强大的保护功能而识别的对称键块密码。此外，该软件还采用基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）来肯定加密图像的完整性，包括额外的安全层来篡改。1。照片加密：用户可以挑选照片文件并指定加密键，启动加密过程。实用程序利用DES3加密算法转换图像信息，以确保具有合适解密密钥的最有效的法律事件可以使得进入原始内容的权利。HMAC验证：为了防止未经授权的更改加密照片，小工具为每张加密图片生成了HMAC。此HMAC用作数字签名，允许