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和平行动中的法语反馈
这一灵活协调机制举措的影响及其对提高 PO 法语能力的连锁反应仍有待随着时间的推移进行评估。它的连锁反应实际上取决于数字工具的传播程度以及法语贡献者对其的有效重新利用。该倡议留下了相关级别的问题，以“锚定” RETEX 的汇集过程，特别是对法语贡献者产生连锁反应 25。我们可以在哪里启动一个流程来保证法语利益相关者的拨款？问题在于“自上而下的进程”（DOP/LCM）或“自下而上的进程”（派遣国和维和学校/和平行动准备中心）的范围。
使用计算机化的视觉反馈
摘要：最近的研究分析了使用计算机系统的发育协调障碍（DCD）儿童的写作指标。迄今为止，尚未研究使用计算机化的视觉反馈来改善手写。本研究旨在检查计算机视觉反馈对DCD儿童的时间，空间取向以及压力指数的影响。27岁的7至12岁儿童，由儿童运动评估电池评估，发育协调障碍问卷进行了每周一次的干预课程，为期8周，在此期间，他们两次将摘录复制到平板电脑上。一次，他们收到视觉反馈，其中写作颜色与写作表面的压力程度相对应，一旦他们收到视觉反馈。在整个课程中，这两个条件都平衡了。将干预前的课程与干预后会议以及时间，空间或压力度量的新文本进行了比较。发现的发现显着减少了总和写作，空中以及写作时间以及在视觉反馈条件下的容量增加。在空间变量中，发现字母高度方差的显着降低。在整个干预过程中，压力通过视觉反馈显着增加，而在两种条件下的写作任务中的测试后降低，并在新文本中保持了。培训有效性是可以转移的，干预可及性可以提高学生的自主权。视觉反馈干预可以增加在写作过程中调节压力所需的动力 - 热反馈，促进更多有效的前馈过程并提高产出质量和容量。
心肺反馈培训作为非...
作者Valeria V.预订，旋转：6370-8744，OrcID：0000-0002-0047-3428，电子邮件：orcid：orcid： Igor V. Sakowsky，旋转：1090-3333，Orcidex.ru Anatoly N. Alekhin，旋转：8042-3024，OrcID： michail_bv@list.ru Yurii V. Sviryaev，旋转：5907-1 A. N. Alekhin，Bochkarev，M。V.，Svirya，Yellow。V.（2020）当地的卡德斯培训吸引和简介页面。完整性发音，第1卷。1，否。3，pp。196–201。doi：10,3910/2687-1270-2020-3-3-196-201于2020年4月11日收到；审查2020年5月13日； 2020年5月14日接受。资金。20-013-0上议院（2020）。 俄罗斯的日音床。 打开一个CC BY-NC许可证4.0。上议院（2020）。俄罗斯的日音床。打开一个CC BY-NC许可证4.0。
推荐基于隐式反馈
摘要。推荐系统已证明是在各种应用程序域中进行过滤，排名和发现的有价值的工具，例如电子商务，媒体存储库或基于文档的信息，其中包括本书中讨论的各种社交信息访问的方案。此类系统成功的一个关键在于对用户偏好的精确获取或估计。虽然一般推荐系统研究通常依赖于个性化的明确偏好陈述，但在现实世界中，此类信息通常非常稀疏或不可用。信息使我们能够通过用户的行为和行为（隐式反馈）间接评估某些项目的相关性，而相比之下。在本章中，我们将不同类型的隐性反馈类型分类，并在推荐系统和社交信息访问应用程序的背景下查看它们的使用。然后，我们将分类方案扩展到适合最近的应用域。最后，我们提出了最先进的算法方法，讨论在使用隐式反馈信号方面，特别是关于受欢迎程度偏见的挑战，并讨论了文献中的最新作品。
神经反馈治疗疾病
luzilene alves lopes 1 silvana ferreira de sousa alves 2摘要：简介：注意力不足和多动障碍（ADHD）被理解为神经台词的延迟 - 与交互和交流技能直接相关的神经台阶 - 开发。近几十年来，一项名为Neurofefback（NF）的新技术出现并渗透了肯定的治疗结果。目的：描述该技术在ADHD治疗中的主要作用机理，以及该技术对患有该疾病的患者带来的影响。方法论：这是一种文献综述，其中使用了以下DEC：神经反馈，注意力缺陷障碍和治疗。结果：关于最常用的数据库，虚拟健康库（BVS）具有。因此，审查中使用的总研究的定量46.1％对应于从BVS基础中获得的材料，作为回报，Scielo的30.8％和23.1％的PubMed。结论：通过获得的结果，很明显，神经反馈是一种非药物治疗策略，以及无创的，即通过界面脑界面（ICC）接收和解释电体迹象并诱发自我调节，从而直接干扰对tdah的人的治疗，因此这种策略必须有目的。治疗性，被认为有效而有效地有效地指标。关键字：neurofeastback;注意缺陷障碍；治疗。
通过利用反馈馈线对准
在自然视觉中，反馈连接支持多功能的视觉推理，例如使遮挡或嘈杂的自下而上的感觉信息或介导纯自上而下的过程，例如想象力。但是，反馈途径学会产生这些功能的机械主义尚不清楚。我们提出，自上而下的效果通过进料和反馈途径之间的对齐方式出现，每个效果都优化了自己的目标。为了实现这种合作化，我们引入了反馈馈线对齐（FFA），这是一种学习算法，将反馈和馈电路径作为相互信用分配计算图，从而使对齐。在我们的研究中，我们证明了FFA在广泛使用的MNIST和CIFAR10数据集上进行分类和重建任务的有效性。值得注意的是，FFA中的对准机制具有反馈连接，具有新兴的视觉推理功能，包括降解，解决阻塞，幻觉和想象力。此外，与传统的背面传播方法（BP）方法相比，FFA提供了生物学知识。通过将信用分配的计算图将其重新用于目标驱动的反馈途径，FFA减轻了BP中遇到的重量传输问题，从而增强了学习算法的生物学知识。我们的研究表明，FFA是对视觉皮层中反馈连接如何支持灵活视觉功能的机制的有希望的概念概念。这项工作还有助于更广泛的视觉推断潜在的感知现象，并有影响，对开发更具生物学启发的学习算法有影响。
通过强化学习的动态反馈
大型语言模型（LLM）在为增强学习（RL）任务设计奖励功能方面显示出巨大的潜力。但是，获得高质量奖励代码通常涉及人类干预，大量LLM查询或重复的RL培训。为了解决这些问题，我们提出了卡片，即迭代生成和改进奖励功能代码的LLM驱动奖励设计框架。具体来说，卡包括生成和验证代码的编码器，而评估器则提供动态反馈，以指导编码器改进代码，从而消除了对人类反馈的需求。除了过程反馈和轨迹反馈外，我们还引入了轨迹偏好评估（TPE），该评估（TPE）基于轨迹偏好评估当前的奖励函数。如果代码失败了TPE，则评估器会提供偏好反馈，避免在每次迭代时进行RL培训，并使奖励功能与任务目标更好地保持一致。对Meta-World和Maniskill2的经验结果表明，我们的方法在任务性能和令牌效率之间取得了有效的平衡，在所有任务中都优于或匹配基线。在12个任务中的10个任务中，卡表现出与经过专家设计的奖励训练的政策更好或可比的性能，我们的方法甚至超过了3个任务的Oracle。