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持续强化学习
尽管近年来对持续学习（CL）的兴趣日益增强，但继续加强学习（CRL）仍然是一项艰巨的任务，因为深层神经网络必须从维持旧任务表现的新任务中从每个从未见过的新任务中推断出适当的行动。为了解决此问题，一些CRL算法使用基于正则化的方法来限制常规CL中使用的权重和基于重播的方法。但是，它需要花费大量时间来学习，因为它需要大量的基于重播和具有复杂正则化项的内存。在本文中，我们提出了一个简单的框架，用于保留相关顺序任务之间的知识fmal，即MAP注意力丢失。我们的方法利用模型的一般CNN，可以很好地执行所有顺序任务，并且注意机制用于提取基本特征进行传输。另外，FMAL同时使用正规化方法和基于重播的方法，例如现有的CRL方法。但是，学习所需的记忆量要小得多，正则化的项相对简单。我们使用最先进的算法评估FMAL。实验结果表明，我们的方法以较高的奖励超过这些基准。
量子强化学习
多年来，人类一直在寻求以最高效的方式解决问题的方法。为此，人们主要利用了计算与物理学之间的内在联系。例如，兰道尔原理 [1]，它揭示了热力学与信息之间的关系 [2]。同样，它催生了晶体管、微处理器以及最终的数字计算机 [3] 等发明。迄今为止，计算机已被用于解决和优化各种流程。考虑到这一点，要解决某些问题，例如天气预报 [4]，首先需要对其进行模拟 [5]。然而，我们不要忘记，我们生活在一个量子世界；因此，为了尽可能准确地进行模拟，在具有同样性质的计算机上进行模拟将是最合适的 [6]。正因如此，基于这一理念，以及计算机科学领域的改进和发展，例如 GPU 或先进的数据压缩方法 [7]，如今人们对量子计算 (QC) 以及人工智能 (AI) 或机器学习 (ML) 等相关技术议论纷纷。我们几乎不可能不注意到机器学习，因为它几乎应用于我们能想到的任何领域，正成为我们日常生活中一个活跃且不可或缺的部分 [8]，广泛应用于工程、医学和科学等诸多领域。
食品技术
印度和不同州的农业地位，印度农民和农村人的收入，城市和农村地区的生计定义，概念和生计模式，研究生计系统的不同指标。农业生计系统（ALS）：含义，方法，方法和框架，农业系统的定义和基于农业的生计系统，印度普遍的农业系统，促成生计。传统和现代农业系统的类型。基于农业系统/基于农业的生计系统的组成部分：农作物和农作物系统，牲畜，（乳制品，猪场，山羊，家禽，鸭子等。 div>），园艺作物，农林鱼系统，水产养殖，鸭/家禽 - 鱼类，乳制品 - 鱼类，猪cum-fish等;中小型企业，包括价值连锁店和二级企业，作为农民的生计组成部分，这些因素影响了农业各个企业的融合。不同农业系统用于不同农业气候区的可行性，Nabard，ICAR和全国其他组织的基于商业农业的生计模型；关于与农业相关的不同生计企业的案例研究。中央和州政府的基于农业的生计制度，计划和计划的风险和成功因素；参与促进基于农业的生计机会的公共和私人组织。，鉴于循环经济，绿色经济，气候变化，数字化和不断变化的生活方式，基于农业的生计企业在21世纪的作用。
