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学习议程
预算和项目分析办公室 (OBPA) 负责监督和促进农业部的绩效和战略管理活动，包括制定美国农业部战略计划、机构优先目标、2018 年《循证政策制定基础法案》（《证据法案》）要求的交付成果以及企业风险管理。OBPA 由美国农业部首席评估官领导。OBPA 还担任美国农业部绩效、评估和证据委员会以及企业风险管理委员会主席，这两个委员会均由来自任务领域和部门管理部门的代表以及主要合作伙伴组成，包括首席数据官和统计官员。这些人带来了不同的观点和广泛的技术专长，为 OBPA 的举措提供信息并促进农业部各利益相关者的认同。与首席数据官和统计官员的合作可为数据访问、数据质量和统计方法提供有价值的见解和建议。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。
研究生学习
增强访问和成功的学生学习：我们努力确保所有学生，无论背景如何，都可以访问优质的教育和支持系统，从而促进他们的学业成功。加强研究和国际知识：我们对开创性研究和全球参与的承诺使我们处于创新的最前沿，提高知识并改善社会。促进一个转变，包容和公平的社区：我们深切致力于创造一个庆祝多样性，促进包容性并促进我们的学生，教职员工和员工之间的平等的环境。优化资源并增强机构可持续性：我们致力于审慎的资源管理和可持续实践，以确保我们机构的长期生存能力和韧性。加强社会响应能力和对社会的影响：通过我们的研究，教学和社区伙伴关系，我们旨在应对紧迫的社会挑战，并在个人和社区的生活中产生有意义的改变。
嵌入学习
静电定义的量子点器件的调谐可分为三个阶段。第一阶段是超粗调，包括设置栅极电压以创建电子或空穴的限制势。第二阶段称为粗调，侧重于识别和导航量子点器件的不同工作模式。第三阶段称为微调，涉及优化一组特定的电荷跃迁。最近已经实现了第一调谐阶段的完全自动化 [7]。已经证明了使用卷积神经网络进行自动粗调可以识别双量子点模式 [8] 并达到任意电荷状态 [9]。模板匹配也用于导航到单电子模式 [10]。在此阶段，可以使用虚拟栅极电极独立控制每个量子点的电化学势 [11, 12]。先前的自动微调研究主要集中在通过系统地修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值 [ 13 , 14 ]。然而，这些方法只能优化从执行的测量中轻松估计的设备参数，并且依赖于校准。
学习计划
护理学硕士 (MSN) 专业：家庭健康护理 角色：执业护士 学习计划 第一学期（第 1 年：秋季） NURS 600 高级护理理论基础 3 学分 NURS 649 家庭初级保健 I 2 学分 NURS 651 高级护理实践病理生理学 3 学分 NURS 652 高级护理实践高级药理学 3 学分 总计 11 学分 第二学期（第 1 年：春季） NURS 608 高级护理实践家庭健康促进（64 临床小时）3 学分 NURS 650 家庭初级保健 II 2 学分 NURS 606 健康评估与诊断推理实习（64 临床小时）1 学分 NURS 616 高级护理实践健康评估与诊断推理 3 学分
