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开发学习和验证的学习 - 对象 - iamed-at-...
通过将基于计算思维（CT）的数学推理与幼儿教育进行通过编程恐龙游戏，旨在通过使用学习对象（LOS）来提高服务前教师的教学技能。此外，还探索了LOS构造的框架，以与教学目标保持一致，并强调学生数学成果的重要性，对CT概念的理解以及教师用来帮助学生解决问题的过程。本研究利用评估网格工具来评估数字学习资源，发现表明57位职前教师评估的LOS高质量。我们的研究表明，如何创建和使用LO进行教师的教学发展，重点关注教学方法和在CT活动中的数学知识的应用。
学习糖尿病时学习碳水化合物（碳水化合物）
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连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
学习通过增强学习来控制相机曝光
相机曝光控制是通过控制曝光时间，增益和光圈来调整展示水平的任务，以达到给定场景的所需亮度和图像质量水平。调整较差的暴露参数导致暴露过度，暴露不足，模糊或嘈杂的图像，这可能会导致基于图像的应用程序中的性能降解，并且在最坏的情况下甚至是威胁生命的事故。因此，找到适当的相机暴露是确保计算机VI- sion应用功能的第一步，例如对象检测[5，16]，语义分割[9，17]，深度估计[10，26]和视觉传感器[1，13]。相机外观控制中有几个基本要求。必须保证快速收敛以在动态降低的情况下保持适当的暴露水平。此外，曝光控制环是相机系统中最低的循环之一。因此，必须考虑轻巧的算法设计用于车载级操作。最后，不应牺牲融合图像的质量以满足要求。此外，同时控制的参数数的数量也很重要，因为它会影响收敛时间和收敛图像的最终质量。单一控制方法[14，18，20]以一种方式控制暴露参数，以达到所需的暴露水平，而不是控制暴露参数。但是，收敛的参数通常不是最佳的，例如[长时间曝光时间，低增益]和[短曝光时间，高增益]对。结果，该值导致不良图像伪像，例如由于长时间的暴露时间或由于高增益而引起的严重噪声而导致运动模糊。关节曝光参数控制[7，8，8，21，23，24]通常需要在广泛的搜索空间中进行多个搜索步骤，以找到最佳组合。结果，它们会引起闪烁效果和缓慢的收敛速度。此外，由于其优化算法[7，8]，图像评估指标[7，8，20，21]和GPU推论，因此需要高级计算复杂性[23]。在本文中，我们提出了一种新的联合暴露参数控制方法，该方法利用了增强学习来实现即时收敛和实时处理。所提出的框架由四个贡献组成：•简化的训练场，以模拟现实世界的di-verse和动态照明变化。•闪烁和图像属性感知奖励设计，以及用于实时处理的轻巧和直观的状态设计。•静态的动态照明课程学习，以提高代理的暴露能力。•域随机技术减轻训练场的限制并在野外实现无缝的一般性，而无需额外的训练。
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手
MRI>的前列腺癌检测的几个学习学习
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年1月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.19.25320503 doi：medrxiv preprint
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
可访问的学习服务：学习策略指南
1。学生通过提供文档来注册ALS，以突出其残疾的功能影响。2。在审查文档时，可访问性顾问将推荐学生与学习策略师一起工作。3。学生将与学习策略师会面，讨论学习需求和适当的工具。4。学生将在学习策略师的支持下实施策略，同时致力于独立实施和推广这些策略的目标。5。学生将继续与学习策略师一起工作，以寻求额外的支持。
学习策略
• FBLA 会员费应在当前计划年度 3 月 1 日东部时间晚上 11:59 之前支付。 • 如果会员之前未在全国领导力大会 (NLC) 的某项赛事中名列前十，则可以多次参加该赛事。如果会员在 NLC 的某项赛事中名列前十，则他们不再有资格参加该赛事。 • 会员必须在 NLC 注册并支付全国大会注册费才能参加竞赛活动。 • 会员必须入住官方 FBLA 酒店才能参赛。 • 每个州每项赛事可提交四份参赛作品。 • 每位会员只能参加一项个人/团队赛事和一项分会赛事（年度分会活动演示或社区服务演示）。 • 如果参赛者未能按时完成指定客观测试，他们将在扣 5 分的情况下继续参赛，直到最终确定结果，否则住宿会影响赛事的公平性和完整性。 • 一些竞赛活动在 NLC 开幕式之前的早上开始。比赛日程以 NLC 所在地当地时间为准。比赛日程不可更改。认可
学习情报
当情报的重要性在法国日益受到重视（2008 年国防与国家安全白皮书中将其列为优先事项）时，由奥利维尔·肖邦 (Olivier Chopin) 指导、巴斯蒂安·艾昂德尔 (Bastien Irondelle) 和阿梅莉·马利萨尔 (Amélie Malissard) 合作进行的研究，对历史、社会学、政治学和法律著作以及冷战以来法国、英国和美国的情报工作进行了综合、比较和批判性的反思。作者不仅对这三个国家的生产者和生产地点、获取来源的条件和解密的可能性进行了细致的普查；他们还质疑情报对象本身：它的定义、它的周期表现、它的使用原则、它的社区、它的失败、它的民族传统等等。通过三个主要领域的反思——情报与国防问题的关系；组织和决策过程；这三个国家情报工作与政治生活（民主国家，尤其是议会控制国家）的联系，表明需要发展法国式的情报研究。