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量子电路设计：强化学习挑战
为了提供平衡的动作空间，我们定义了 4 维连接动作 ⟨ 𝑜,𝑞,𝑐, Φ ⟩ = 𝑎 ∈A = { Γ × Ω × Ω × Θ } ，其中离散操作选择 𝑜 ，目标和控制量子位 𝑞,𝑐 ∈ Ω = [ 0 ,𝜂 − 1 ] ，连续参数化 Φ ∈[− 𝜋, 𝜋 ] 。据我们所知，我们是第一个考虑在单个闭环中学习门的位置和参数化的人。相比之下，大多数相关工作考虑使用离散动作空间，其中电路必须事后进一步优化 [ 8 , 17 ] 。为了降低操作决策 𝑜 ∈ Γ = { X , P , M , T } 的复杂性，我们应用不受控制的操作（𝑹𝑿 或 𝑷），当且仅当 𝑞 = 𝑐，否则应用受控操作（𝑪𝑿 或 𝑪𝑷）。此外，代理可以测量特定的量子比特（M）或终止当前情节（T），否则当测量完所有可用量子比特或达到可用深度𝛿时终止当前情节。因此，给定一个确定性动作选择策略 𝜋 ( 𝑎 | 𝑠 ) 和一个操作映射 𝑔 : A ↦→ 𝑈 ，电路可以生成为 Σ 𝑡 = ⟨ 𝑔 ( 𝑎 )⟩ 𝑡 ，步骤 𝑡 ≤ 𝜂 · 𝛿 · 2 = 𝜎 。每个情节 𝜎 的可用操作预算使我们能够定义步骤成本 C 𝑡 = max 0 , 3
通过增强基因组来强化突变育种...
传统上，电离辐射（例如X射线、伽马射线、β粒子以及快中子和热中子）被用于诱发这些作物的突变。然而，电子束、质子束和重离子束等新能源正日益为突变育种增添新的视角。虽然单独诱发突变或与常规育种相结合有可能产生变异，但基因组资源的可用性深刻影响着加速遗传作物改良的步伐。下一代测序 (NGS) 技术的出现导致了广泛分子资源的开发，包括转录组序列数据、遗传和物理图谱以及分子标记，使性状定位和标记辅助育种更快、更可靠。为了快速跟踪豆类作物改良，必须使用辐射来扩大变异并同时开发详尽的基因组资源。
基于深度强化学习的控制器设计...
在本研究中，将深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法（该算法由人工神经网络和强化学习组成）应用于垂直起飞和着陆 (VTOL) 系统模型以控制俯仰角。之所以选择该算法，是因为传统控制算法（例如比例-积分-微分 (PID) 控制器）无法始终生成合适的控制信号来消除干扰和不必要的环境对所考虑系统的影响。为了控制该系统，在 Simulink 环境中对 VTOL 系统数学模型中的正弦参考进行训练，通过深度强化学习方法中具有连续动作空间的 DDPG 算法，该算法可以产生控制动作值，这些动作值采用能够根据确定的奖励函数最大化奖励的结构，以实现控制目的和人工神经网络的泛化能力。对于正弦参考和恒定参考，将俯仰角（指定 VTOL 系统的输出）的跟踪误差性能与传统 PID 控制器在均方误差、积分平方误差、积分绝对误差、百分比超调和稳定时间方面的性能进行了比较。通过模拟研究给出了得到的结果。
DevSecOps 企业容器强化指南
DevSecOps 是一套软件开发实践，它将软件开发 (Dev)、安全 (Sec) 和信息技术操作 (Ops) 结合起来，以确保成果安全并缩短开发生命周期。软件功能、补丁和修复更频繁地以自动化方式出现。安全性应用于软件生命周期的所有阶段。下图 1-1 显示了 DevSecOps 流程示例。本文档将重点介绍保护放入公共存储库供所有人使用的容器的过程。此存储库可在 https://repo1.dsop.io/dsop 找到（参见图 1-2）。注意：本文档重点介绍容器安全性。众所周知，任何应用程序代码或库在集成到国防部使用的容器之前都必须经过静态/动态代码分析工具的扫描，并通过或减轻/接受风险。如果该应用程序已经获得情报界 (IC)/国家安全局 (NSA)/国防部首席信息官 (CIO)/国防信息系统局 (DISA) 的使用批准（和扫描），则互惠可以生效。本文档未描述该过程。
主题 4. 安全策略和自动强化
2020 年 8 月 2 日 — 基准基本上是安全检查列表。• 其中许多也与SCAP 兼容：https://public.cyber.mil/stigs/scap/。• ...
知识引导的双人强化学习......
作者：A Piplai · 2022 · 被引用 20 次 — † 国家安全局高级网络安全研究实验室。电子邮件：adridle@uwe.nsa.gov。摘要——网络防御演习是实现网络安全的重要途径……
哺乳动物大脑中的分布式强化学习
分布式强化学习 (dRL) —— 学习预测的不仅是平均回报，还有回报的整个概率分布 —— 在广泛的基准机器学习任务中取得了令人印象深刻的表现。在脊椎动物中，基底神经节强烈编码平均值，长期以来被认为是实现 RL 的，但对于该回路中的神经元群是否、在何处以及如何编码有关奖励分布高阶矩的信息知之甚少。为了填补这一空白，我们使用 Neuropixels 探针来敏锐地记录执行经典条件反射任务的训练有素、缺水的小鼠的纹状体活动。在几个表征距离测量中，与相同奖励分布相关的气味彼此之间的编码相似度要高于与相同平均奖励但不同奖励方差相关的气味，这与 dRL 的预测一致，但不是传统 RL。光遗传学操作和计算建模表明，遗传上不同的神经元群编码了这些分布的左尾和右尾。总的来说，这些结果揭示了 dRL 与哺乳动物大脑之间显著的融合程度，并暗示了同一总体算法的进一步生物学专业化。
基于强化学习的电动汽车电池组快速充电
里程焦虑和缺乏足够的快速充电途径已被证明是电动汽车 (EV) 普及的重要障碍。虽然已经开发出许多快速充电 EV 电池的技术（基于模型和无模型），但它们都集中在单个锂离子电池上。电池组的扩展很少，通常考虑简化架构（例如串联）以方便建模。计算方面的考虑也将快速充电模拟限制在小型电池组，例如四个电池（串联和并联电池）。因此，在本文中，我们采用基于强化学习 (RL) 的无模型方法来快速充电大型电池组（包含 444 个电池）。每个电池都由等效电路模型和二阶集总热模型表征，以模拟电池行为。在训练底层 RL 之后，开发的模型将易于实现且计算复杂度低。具体来说，我们使用近端策略优化 (PPO) 深度 RL 作为训练算法。 RL 的训练方式是将快速充电造成的容量损失降至最低。电池组的最高电池表面温度与电池组的充电状态一起被视为 RL 状态。最后，在详细的案例研究中，将结果与恒流-恒压 (CC-CV) 方法进行比较，并展示了基于 RL 的方法的卓越性能。我们提出的 PPO 模型可以像具有 5C 恒定阶段的 CC-CV 一样快速地为电池充电，同时将温度保持在与具有 4C 恒定阶段的 CC-CV 一样低的水平。
强化学习条目检查策略...
体验重播，在每次步骤e t =（s t，a t，r t，s t+ 1）中存储代理商的经验，其中e是一步的经验，s是状态，a是所采取的动作，r是收到的奖励。代理商选择基于适当动作的操作-SelectionsTrategy。随后重播各州，以学习算法的增强算法。dqn使用经验重播，通过从存储的体验池中抽样在Minibatches中学习。代理商将决定采取行动，观察环境的过渡并获得相关的奖励。因此，代理的目标是采取适当的动作，以最大程度地提高长期的termumulativereward。奖励。recults
对安全强化学习的批判性评论...
摘要 - 现代智能电力系统中分布式能源资源（DER）的高渗透引入了电力部门的不可预见的不确定性，从而增加了电力系统的运行和控制的复杂性和难度。作为一种尖端的机器学习技术，近年来已广泛实施深入的加固学习（DRL），以处理电力系统的不确定性。但是，在关键基础架构（例如电力系统）中，安全问题始终获得重中之重，而DRL可能并不总是满足电力系统运营商的安全要求。安全加固学习的概念（安全RL）正在成为克服电源系统操作和控制中常规DRL的缺点的潜在解决方案。本研究对重点是安全RL的最新研究工作进行了严格的评论，以得出电力系统控制政策，同时考虑了电网的独特安全要求。此外，这项研究突出显示了在电力系统领域内的不同应用中应用的各种安全RL算法，从单网格连接的电力转换器，住宅智能家居和建筑物到大型配电网络。对于所有概述的方法，还提供了有关其瓶颈，研究挑战的讨论以及电源系统应用程序的操作和控制机会。本评论旨在支持安全RL算法领域的研究，在DERS的高度不确定性中，采用安全性限制的智能电力系统操作。