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扎实的课程学习 - 乔治梅森大学计算机科学系
摘要 — 机器人强化学习 (RL) 的真实世界数据成本高昂，导致了模拟器的广泛使用。尽管人们为构建更好的模拟器动力学模型以匹配现实世界进行了大量工作，但模拟和现实世界之间还有另一个经常被忽视的不匹配，即可用训练任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，这些技术会自动改变模拟任务分布，而不考虑其与现实世界的相关性。考虑到这些挑战，我们认为机器人 RL 的课程学习需要以现实世界的任务分布为基础。为此，我们提出了基于课程的学习 (GCL)，它将课程中的模拟任务分布与现实世界相结合，并明确考虑赋予机器人的任务以及机器人过去的表现。我们使用 BARN 数据集在复杂的导航任务上验证了 GCL，与最先进的 CL 方法和人类专家设计的课程相比，成功率分别提高了 6.8% 和 6.5%。这些结果表明，GCL 可以通过在自适应课程中将模拟任务分布与现实世界相结合，从而提高学习效率和导航性能。
定量文本分析的专业证书
该计划的毕业生将是理想的定位，以应用其新获得的计算文本挖掘技能，以重定向政府，智囊团，政治运动，利益集团和公务员的职业。 此外，对社会科学理论的扎实理解与探索大型文本数据集的技术能力的结合，为公司，非营利部门或IT公司内的任何数据科学团队带来了独特的补充。该计划的毕业生将是理想的定位，以应用其新获得的计算文本挖掘技能，以重定向政府，智囊团，政治运动，利益集团和公务员的职业。此外，对社会科学理论的扎实理解与探索大型文本数据集的技术能力的结合，为公司，非营利部门或IT公司内的任何数据科学团队带来了独特的补充。
2022 年第四季度收益报告和 2023 年计划
材料事业部凭借发光材料的扎实表现及非发光材料的全面量产等条件，创造了较上年21%的销售额成长；自2019年成立以来，估值持续以年均20%以上的增长态势
他们称之为 Leonardo。我们称之为 Us。
我们可能是女性，也可能是男性；我们可能是刚开始职业生涯的人，也可能是接近职业生涯终点的人，但我们都有一个共同的身份。我们的内在本质是技术、人才导向、扎实、前瞻性、活力、诚信和国际化。
