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World File Search System平滑的
在线自我符合和相对平滑的最小化...
这项工作考虑在线投资组合选择（OPS）和在线学习量子状态，并具有对数损失。在遗憾和效率上设计最佳OPS算法的问题已经开放了30多年（Cover，1991; Cover and Ordentlich，1996; Helmbold等人。，1998; Nesterov，2011年； Orseau等。，2017年； Luo等。，2018年；范·埃文（Van Erven）等。，2020年； Mhammedi和Rakhlin，2022年； Zimmert等。，2022）。在线学习量子状态是对量子设置的OPS的概括（Lin等人，2021; Zimmert等。，2022）。量子状态的维度随量子数的数量而成倍增长，因此相对于维度的可扩展性成为量子设置中的关键问题。我们将这两个问题提出为在线凸优化，其中损失函数是自我一致的障碍，并且相对于凸函数h而平滑。我们用H作为正规器分析了在线镜像的遗憾。然后，根据分析，我们以统一的方式证明了以下内容。用t表示时间范围和d参数维度。
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
木薯干燥技术对商业化和消费平滑的影响
木薯是一种非常重要的食物主食，并且越来越有利可图的商业作物。在乌干达，它已成为啤酒厂，巴肯和其他工业部门进口小麦和大麦进口小麦和大麦的重要替代品。但是，尽管价格溢价很高，但在这些市场细分市场上的高质量木薯供应仍然很低。我们的飞行员试图为研究提供以下问题的基础：小规模的技术可以使农民能够克服优质障碍，以及木薯作为食品安全的依赖在多大程度上限制了商业化。我们与位于乌干达索罗蒂的大型木薯加工商Landmark Millers Ltd.合作，试行向签约的农民团体介绍5个木薯芯片和太阳能干燥器。，我们从大约100名农民样本中收集了3轮数据，这些数据都在收到机器和控制村庄的村庄中，其中具有里程碑意义的村庄，这些村庄在这些村庄中经营的，这些村庄未接收机器。我们的飞行员具有运营和研究目标。在运营方面，我们验证了该技术能够生产高质量的木薯能够指挥价格溢价，并且农民有兴趣采用它。我们还获得了有关确保有效利用机器的方法的反馈，以便在不久的将来进行功能良好且具有成本效益的全RCT。飞行员还重申了该项目中有广泛的利益相关者。Landmark是一个可靠，反应迅速且坚定的学习伙伴，其高质量木薯的主要买家乌干达啤酒有限公司对我们的项目仍然感兴趣。Landmark还收到了位于坎帕拉和肯尼亚的另一家大公司的大型面包店的利益表达。这些私人利益相关者都对大规模进行全面干预的前景感兴趣。在研究方面，我们测量了与木薯收获，加工和销售，消费以及时间在本赛季过程中的时间使用有关的结果。尽管我们的样本不足以估算精确的因果影响，但我们发现描述性证据与先生有关：农民对该技术具有压倒性的积极经验，并且有兴趣在未来的季节中使用它。该技术提高了木薯的质量，并使他们能够获得价格溢价。它还允许他们替代使用女性雇用劳动来手动处理木薯，从而释放妇女从事其他更具生产力的活性。虽然我们无法检测到对消费的治疗效果，但我们记录了（总体）家庭消费和木薯销售之间的负相关性，这表明将木薯作为储备作物保留可能会限制商业化。尽管如此，我们确定了一些关键挑战要解决，然后再进行完整的介入。首先，尽管经常使用机器，但我们的基线样本中的包装是
用平滑的贝尔曼方程式在最终奖励下初始化深Q学习
本文考虑了仅在达到某些最终状态（或此类实例的组成）时才能获得积极奖励的RL实例，例如迷宫探索出口时有大量积极的奖励。尽管这种设置显然受到限制，但本文指出，培训与一项政策相关的深层网络，然后仅通过平滑贝尔曼方程并添加对初始状态的积极限制，可以通过随机性或好奇心来完成，而在此设置中，即在0-loss假设下，就可以在0板的假设中表现出积极的阳性Q值，以至于是在0板的假设中（以下一个效果），因此它是在0-loss假设中的出现（以下是一个效果），因此它是在0板的假设中（以下是一个效果），因此一定是一个效果，因此，这是一个效果，因此，这是一个效果，以至于一定要么在0层状态下（以下情况下），因此，一定是一个效果。被锁定。从这种初始化中，可以使用包含通往良好出口的路径的重播缓冲区来完善经典的深Q学习。未来的作品应考虑此框架的实际实验。
平滑和优化最大相对熵
事实证明，对于平滑的最大相对熵，并没有一个统一的定义；不同的作者有时会选择不同的距离概念来进行平滑，这会导致 (3.2) 中集合 B ε ( ρ ) 的不同选择。此外，算子 ξ 有时不仅可以在密度算子上取值，还可以在次归一化密度算子上取值，在这种情况下，最大相对熵的定义会以最直接的方式扩展以适应此类算子。然而，通常情况下，定义平滑的最大相对熵的距离概念要么基于迹距离，要么基于保真函数。通过 Fuchs-van de Graaf 不等式，可以发现，由此得出的平滑最大相对熵的定义大致等价，而且在定性意义上也非常相似。为了具体起见，我们将根据跟踪距离来定义平滑的最大相对熵，如下面的定义所精确的那样。
Jurnal Logistics＆供应链（Logic）
需要预测以获取有关此信息可能影响销售活动的未来更改的信息。预测的好处是预测企业的未来，并通过预测可以满足客户满意度。在这项研究中，我们对Cilok Ceu Oey酱的微型，中小型企业（MSME）进行了研究，然后使用双移动平均方法（DMA）方法（DMA）方法和双指数平滑的一个参数（BROWN）方法（BROWN）方法（BROWN）方法（MPS）进行了Cilok汤的销售，并创建了一项主生产计划（MPS），以找出必须生产多少产品。因此，使用双指数平滑的一个参数（棕色）方法的预测结果具有最小的误差结果，并且基于MPS的结果，每月必须生产160包Cilok Ceu Oey酱。
reaxff手册-SCM
2 reaxff输入3 2.1力场规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.2推荐的晶格大会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2.3平滑的势能表面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4债券订单和距离截止。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.5非反应模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.6电荷平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.6.1电荷约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.7原子应激（每种原子应力张量）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8
