XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System强化
Kubernetes 强化指南
附录 A：非 root 应用程序的示例 Dockerfile ...................................................................... 42 附录 B：只读文件系统的示例部署模板 .............................................................................. 43 附录 C：Pod 安全策略（已弃用） ........................................................................................ 44 附录 D：示例 Pod 安全策略 ............................................................................................. 46 附录 E：示例命名空间 ...................................................................................................... 48 附录 F：示例网络策略 ...................................................................................................... 49 附录 G：示例 LimitRange ...................................................................................................... 50 附录 H：示例 ResourceQuota ............................................................................................. 51 附录 I：示例加密 ............................................................................................................. 52 附录 J：示例 KMS 配置 ............................................................................................................. 53 附录 K：示例 pod-reader RBAC 角色 ................................................................................ 54 附录 L：示例 RBAC RoleBinding 和 ClusterRoleBinding..................................................................... 55 附录 M：审计策略 ............................................................................................................. 57 附录 N：启用审计日志的示例标志...................................................................... 59
多代理强化学习
多机构系统（MAS）在数量的现实世界中广泛普遍且至关重要，在这些应用程序中，多个代理必须在共享环境中做出决定才能实现其目标。尽管无处不在，但在MAS中的智能决策代理的发展对他们的有效实施构成了一些公开挑战。本次调查研究了这些挑战，对研究游戏理论（GT）和机器学习（ML）的开创性概念（ML）进行了兴趣，并将它们与多方面增强学习（MARL）的最新进步联系起来，即MAS中数据驱动决策的研究。因此，这项调查的目的是在MARL的各个方面提供一个全面的观点，从而阐明了MARL应用中呈现的独特机会，同时强调了这种潜力带来的固有挑战。因此，我们希望我们的工作不仅可以通过分析当前的MARL景观来为该领域做出贡献，还可以通过洞察力来激励未来的方向，以深入了解GT和ML相关领域的概念。考虑到这一点，这项工作深入探讨了MARL及其相关领域的最新和过去的努力，并描述了提出的先前解决方案及其局限性以及其应用。
