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大脑中的多时间尺度强化学习
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 11 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：bioRxiv 预印本
关于强化政策的问题和答案
在美国粮食供应中的营养质量达到理想的水平是重要的公共卫生目标。在特定食品中添加营养是维持和改善食品供应总体营养质量的有效方法。但是，食物的随机强化可能导致消费者饮食过度或不足，并在食品供应中造成营养失衡。这也可能导致对某些食物的欺骗性或误导性主张。1980年1月25日，FDA（我们）在联邦登记册（45 FR 6314）中发布了题为“食品营养质量；增加营养的营养质量”，并将该政策包括在《联邦法规》（21 CFR 104.20）中。设防政策不论是在食物中添加养分。自该政策发布以来，我们已经收到了许多有关食品行业，其他联邦机构，学术界等政策中原则中使用原则的问题。本指南旨在阐明现有政策，尤其是我们收到的问题，并提醒制造商本政策。本政策涉及何时可能加强食物，并敦促您，
强化硫胺素的盐味道如何？
您的身体需要多种不同的营养素。我们需要大量的营养素，例如碳水化合物、脂肪和蛋白质。这些常量营养素为您提供能量并帮助您成长。维生素和矿物质是微量营养素。它们也是必需的，但您每天只需要极少量。硫胺素是一种维生素。全麦面包、糙米和豆类中含有硫胺素。您每天只需要约 1 毫克硫胺素。这相当于一粒沙子的重量！缺乏硫胺素很危险，尤其是对于成长中的婴儿。它会影响大脑发育，或导致潜在致命的脚气病。6 个月以下的婴儿从母乳中获取所有营养素，包括硫胺素。与其他营养素不同，身体中没有硫胺素的储存库，因此母乳喂养的母亲需要每天食用硫胺素来使乳汁中含有硫胺素。
通过...强化增材制造的 Inconel 718
我们报告了使用激光粉末床熔合 (LPBF) 对镍基高温合金金属基复合材料 (Ni-MMC) 进行增材制造 (AM) 的方法。通过高速搅拌机分簇和球磨原样 SiC 纳米线 (2 vol%) 和 Inconel 718 合金粉末来制备含纳米陶瓷的复合粉末，从而在 Inconel 颗粒表面产生均匀的 SiC 装饰。对打印样品的分析表明，SiC 纳米线在激光熔化过程中溶解，导致 Nb 和 Ti 基硅化物和碳化物纳米颗粒的原位形成。这些原位形成的纳米颗粒使 AM Inconel 718 的凝固微观结构更理想，打印缺陷（裂纹和孔隙）更少，晶粒尺寸略有细化。与未添加 SiC 的参考样品相比，打印的 Ni-MMC 的机械特性表明，硬度、屈服强度（增加 16%）和极限拉伸强度（σ UTS ，增加 12%）均显著增加。经过热处理后，与经过相同处理的未增强材料相比，相同的复合材料样品的 σ UTS 高 10%，同时总拉伸伸长率保持约 14%。我们认为，这种原位沉淀物形成为强化增材制造的高温材料提供了一种简单有效的方法，可用于能源和推进应用中日益恶劣的环境。
热能、工艺和传输强化
2011 14800 6.49 2471 12.21 16.69 2012 16910 14.26 3070 24.24 18.15 2013 16737 -1.02 3135 2.02 18.73 2014 19508 16.56 3828 22.11 19.62 2015 19989 2.47 4055 5.93 20.29 2016 22684 13.48 5061 24.81 22.31 2017 25442 12.16 5928 17.13 23.30 2018 25713 1.06 6382 7.66 24.82 2019 29158 13.40 7647 19.82 26.22 2020 29913 2.59 8700 13.77 29.08 2021 31360 4.84 9487 9.05 30.25 *主题搜索结果包含关键词“热传递”或“热传输”或“热传输”。
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。
10。强化学习.pdf
惩罚，他将改变自己的态度。如果惩罚不足以改变它，那么他将受到更多的惩罚，以便在某些限制下，他一定会改变结果的态度，即结果是他将获得奖励。等等，所以有一天他会在教室里融合。
环境对抗强化学习
• Experimental results show performance increase compared to standard RL across all variations of training environment when using adversarial training • Gradient of performance predictor is effective for updating the environment in an adversarial manner • EARL could be used to learn policies for complicated tasks • Method presented for increasing difficulty, but decreasing difficulty is an open question • Future work will test EARL on more environments with other baseline RL algorithms for the inner-loop
强化学习：全面的概述
摘要 - 机器学习是人工智能的最重要部分之一。机器学习现在是一项重要的创新，并且具有足够数量的用途。强化学习是最大的机器学习应用程序之一，它使机器和软件代理能够更精确地工作并在特定上下文中解决行为，以最大程度地提高其性能。自我完善功能，基于网络的学习以及最少的加强学习努力帮助机器成为基本技术的智能代理。随着强大而有效的算法的发展，仍然有很多工作要做。因此，本研究的主要目的是从机器学习的角度使用各种算法提供确认学习评论和应用。
对强化学习进化的评论
摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。