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使用深钢筋学习
摘要 - 本文提出了一种新颖的方法，将深钢筋学习（DRL）与常规的虚拟同步发电机（VSG）集成在一起，以解决微网（MG）控制的双重目标；频率调节和精确的主动功率共享。mgs通常由多个基于逆变器的分布式生成剂（IBDG）组成，这些生物（IBDG）通过不同的线阻抗并行连接。VSG的常规活动电源循环（APL）遇到明显的稳态频率误差，因为岛岛操作期间的负载增加/减小。为了减轻此问题，将次级控制器（如比例积分（PI）控制）添加到APL中以调节IBDGS的频率。但是，当每个IBDG连接馈线的阻抗值不匹配时，PI控制会损害功率共享功能。为了消除频率错误并同时实现准确的功率共享，本研究采用了基于DRL的策略。代理商从微电网中的每个IBDG收集状态信息作为输入，并使用制定的奖励功能同时满足这两个目标。在MATLAB/SIMULINK设计的两连电微电网系统中证明了受过训练的代理的性能，并与传统方法进行了比较。
不断发展的深神经网络
深度学习的成功取决于找到架构以符合任务。随着深度学习的扩展，构建结构变得很难手工设计。本文提出了一种自动化方法，即CodeEpneat，以通过进化来优化深度学习体系结构。通过将现有的神经进化方法扩展到拓扑，组件和超参数，此方法可实现与对象识别和语言建模中标准基准测试中最佳人工设计相当的结果。它还支持在杂志网站上构建自动图像字幕的现实应用程序。鉴于可用的计算能力的预期增加，深网的演变是将来构建深度学习应用程序的一种有前途的方法。
“人工智能改变法律和社会——深入思考不久的将来”
自治作为受到平等对待和尊重的成员身份 / 自治作为“自己生活的作者”应享有的能力的目标 / 两种自治的互补性 / 自治作为集体自律 < /div>
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
