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物理知识的增强学习可行性研究用于建筑能源优化
全球建筑物占能源消耗和供暖，倾斜度和空调（HVAC）的30％，约占建筑物征收的38％。因此，节能对于可持续性至关重要。建筑物的复杂性，具有不同的物理领域和大规模组成部分，对实现节能操作提出了挑战。实施高性能控制是有效的，但需要时间，需要合格的专家。增强学习（RL）提供适应性，但需要广泛的数据，因此很难扩展到大型系统。rl广泛用于无模型环境，例如视频游戏；但是，在控制问题时，由于必须达到系统的稳定性和鲁棒性，因此更加挑剔。该项目探索了具有物理信息的RL（PIRL），以构建能量优化，重点是监督控制级别。选择了物理模型的信息来加速学习，并研究了增强学习对建筑物冷却系统的影响。关键问题包括从物理模型中选择适当的信息，确定数据要求以及利用建筑系统体系结构以扩展PIRL。在Modelica语言中开发的动态模型，并在论文中使用了开源建筑库。数值概念，以评估PIRL的缩放势。一个目标是使用PIRL方法和载体自动化逻辑构建控制软件在循环方法中理解和应用软件。将显示物理信息有助于减少训练时间，并且与基线控制器相比，可以使用PIRL节省能量。
供应链透明度与客户的信任之间的关系
本研究论文研究了供应链透明度如何影响客户对零售的信任。客户需要有关零售商品起源以及生产和交付程序的更多信息。这是因为供应链的增长越来越复杂和全球。本研究研究了供应链开放性如何提高品牌信心并影响消费者购买行为。询问使用混合方法，将定性零售案例研究与定量客户调查分析相结合。对不同消费者基础的调查用于在定量阶段收集和分析数据。该数据将用于确定影响消费者对供应链透明度的信任的模式，相关性和因素。定性研究涉及有效实施供应链透明度计划的零售组织的深入案例研究。这些案例研究将揭示商人的透明度努力，挑战以及它们如何影响消费者的信任和忠诚度。这项研究试图通过其发现来增加学术文献和行业实践。如果零售商了解供应链开放性和消费者信任之间的关系，他们可以做出明智的决定来建立有弹性的供应链系统，以满足当今认真的消费者的需求。政策制定者也可能会发现可以为零售部门开放性立法和规范提供信息的见解，创造一个更具道德和值得信赖的市场。这项研究得出结论，供应链开放对于零售消费者信任至关重要。零售商的供应链透明度越来越多地影响消费者的观点，偏好和购买。因为消费者更加挑剔，对社会敏感。
不完美的人...
我们介绍了AGSA，这是一个挑剔的造成巨型肌框架，该框架从高级人类的反馈中学习，以应对无奖励培训，安全探索和不完美的低级人类控制的挑战。最近的人类循环学习方法使人类参与者能够干预学习代理的控制并提供在线演示。尽管如此，这些方法在很大程度上依赖于完美的人类相互作用，包括准确的人监测干预决策和近乎最佳的人类示范。AGSA采用专用的门控剂来确定何时切换控制，从而减少了持续的人类监测的需求。为了获得精确且可预见的门控剂，AGSA从人类评估反馈中训练了对门控件的干预请求的评估反馈和对人类干预轨迹成对的偏好反馈。而不是依靠潜在的次优的示威演示，而是使用来自门控剂的控制转换信号对学习代理进行训练。我们提供了分别描述两种代理能力的性能界限的理论见解。在挑战连续控制环境中，在不同技能水平的模拟和实际人类参与者中进行了实验。比较结果强调，AGSA在培训安全性，政策绩效和用户友好方面对以前的人类学习的方法取得了重大改进。项目网页位于https://agsa4rl.github.io/。
关于糖尿病合并症的综述
2指南，LBYP 3主要，LBYP摘要糖尿病是一种代谢疾病，是由胰岛素的相对或绝对缺乏引起的，它会影响碳水化合物，蛋白质和脂肪代谢。患有糖尿病的患者可能还具有其他合并症和并发症，需要治疗。本评论论文研究了糖尿病患者，其管理及其对糖尿病治疗的影响的主要合并症和并发症。合并症和并发症发生在体内每个器官系统中。糖尿病并发症包括肾病，神经病，视网膜病和心血管疾病。他们的治疗包括使用多种药物。关键词：糖尿病，合并症，并发症简介：糖尿病（DM）是最常见的内分泌抱怨，影响了全球超过1亿人（6人口）。是由胰腺胰岛素不足或无效产物引起的，这导致血液中葡萄糖的注意力增加或下降。它设置为损害许多人体系统，尤其是血管，眼睛，心脏和神经。（痴呆症，糖尿病性视网膜病，肾毒性，肝毒性，心毒性糖尿病已分为两种类型，即胰岛素依赖性糖尿病（IDDM，I型）和非胰岛素依赖性糖尿病（NIDDM，II型）。I型糖尿病是一种自身免疫性抱怨，其特征是岛屿及其周围的原始煽动反应，随后是胰岛素隐藏细胞的挑剔破坏，而II型糖尿病的特征是供应性胰岛素抵抗和血管的特征（1）。
对香奈儿广告策略的全面分析
摘要。这项研究深入研究了香奈儿（Chanel）广告策略的深远影响，将其视为塑造品牌身份和影响消费者行为的关键要素。香奈儿（Chanel）是全球备受赞誉的奢侈品时装品牌，不仅以其独特的风格和无可挑剔的工艺而闻名，而且还以其标志性的广告活动而闻名。研究的主要目标包括几个关键方面。首先，它试图解开香奈儿的广告策略如何促进品牌认可和意识的建立和延续。通过检查香奈儿广告的视觉和主题元素，我们旨在辨别维持品牌在豪华时尚领域中杰出地位的基本机制。此外，这项研究旨在探讨香奈儿广告策略对市场份额和销售业绩的切实影响。分析与广告活动相关的销售数据和市场趋势将揭示这些策略对品牌经济成功的直接影响。此外，研究努力阐明香奈儿的广告如何引起目标消费者的共鸣，最终影响购买决策并促进品牌忠诚度。通过深入研究消费者的看法，偏好以及通过广告建立的情感联系，我们旨在揭示香奈儿的消息传递和消费者行为之间的复杂动态。最后，这项研究深入研究了香奈儿广告策略的更广泛的社会和文化影响。它试图解开这些策略如何反映和塑造当代社会和文化趋势。
营养琼脂倾斜预期用途
营养琼脂倾斜预期的营养琼脂倾斜用于培养各种较少的微生物，可以通过添加血液或其他生物液来富集，这些生物可以丰富。摘要营养琼脂是一种基本培养基，用于维持目的的亚培养生物或在生化或血清学测试之前检查孤立板的亚培养物的纯度。它用于在水，污水，粪便和其他材料中培养和枚举生物，这些生物并非特别挑剔。营养琼脂适合教学目的和维持培养物，在这种情况下，需要在环境温度下长期生存，而不会在更营养的培养基中发生过度生长的风险。营养琼脂可通过掺入马或绵羊血，血清，腹油，蛋黄等（例如）来培养更严格的细菌。营养琼脂包括用于食品测试的细菌分析手册中。原理肽，酵母提取物和牛肉提取物提供水溶性物质，包括碳水化合物，维生素，有机氮化合物和盐。肽是有机氮的主要来源，尤其是氨基酸和长期链式肽。氯化钠保持渗透平衡，琼脂是固化剂。配方 *成分G/L肽5.0氯化钠5.0牛肉提取物1.5酵母提取物1.5琼脂15.0最终pH（在25°C时）7.4±0.2 *调整为适合性能参数。指示
1991 年 8 月 - RC 汽车行动
我们收到的最常见投诉是许多遥控车容易损坏。然而，“容易”这个词是相对的。对我们来说，“容易损坏的部件”可能是在轻微碰撞中或在赛道上撞到墙上后损坏的部件，或者是在“正常”（另一个相对术语）操作条件下过早损坏的部件。然而，一些爱好者希望他们的汽车或卡车能够经受住从屋顶上开下来、全速越过 6 英尺高的跳跃并以超过 45 英里/小时的速度迎面撞上墙壁的考验，并且仍然能完好无损。说鲁莽的遥控车爱好者的期望不切实际，这是一种轻描淡写。与任何其他机械设备一样，遥控车必须得到一定的尊重。为了尽可能长时间地保存全尺寸汽车，您必须更换机油并润滑所有关节，并且您必须以同样的方式保养您的 R/C 车辆。如果没有精心维护和头脑冷静的操作员，R/C 车辆的使用寿命注定会受到损坏和性能低于标准。生活充满了妥协。有好就有坏，有好就有坏，有黑就有白——好吧，您明白了。对于 R/C 车辆，如果不牺牲耐用性，就无法获得良好的性能。防弹车速度不快，因此必须由轻质材料制成，并且配置具有良好的强度重量比。除了少数制造不良的部件外，许多可用的 R/C 产品都能够承受相当严重的惩罚。不要对你使用的产品过于挑剔。大多数产品的设计都是在性能和可靠性之间取得公平的折衷。你不可能拥有一切，所以要对中间的东西感到满意。最重要的是，继续享受乐趣。•
遗产：向基因与发展的Terri Grodzicker致敬
通常，报纸上的编辑负责监督内容，但很少满足。为什么？《华尔街日报》，《纽约时报》和福克斯经常同时获得相同的新闻，但第二天将以三种完全不同的方式将其旋转。因此，新闻编辑很少满足，因为明天的论文只有几个小时的路程，因此需要遗漏很多内容。此外，在3个月中，报纸的故事草案将不会被发送给三，四个（或更多）匿名和挑剔的专家审稿人，他们将不可避免地要求进行6个月的其他实验。如果是这样，将没有新闻论文！相比之下，对于基因和发展等科学期刊而言，剖析每个观点是重要的，最终需要其他事实来阐明原始事实是痛苦的，但不可避免。即便如此，许多修订的手稿都被拒绝了，因为审稿人3（您知道您是谁），数据还不错，但所见的手稿缺乏新颖性。对于裁员的论文，通常仍然需要几个月的时间，并且在修订时被ooc之以鼻的风险并不少见。G＆D的建立发生在1990年代中期的“紧急主义”中，以解决分子生物学的大伞，但基于核酸，基因组调节机制，以及更广泛的生物学过程的概念，这些概念是在新科学中。与Cold Spring Harbour实验室校园中心的G＆D一起，是时候利用环境并冒着做一些新事物的风险了。因此，G＆D诞生了，从其成立起就有坚实的基础。，随着新实体的一些失误和失误，它于1987年推出，Terri Grodzicker于1989年8月成为编辑。要使新期刊成功，它需要一个带有phi-div>的编辑器
神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
第3章。生物医学和机器人应用的新颖扭曲和盘绕的聚合物人造肌肉
人造肌肉是那些在应用外部刺激时像骨骼肌肉一样放松的材料的名称。刺激可能是化学或物理刺激（Tondu，2015）。有几种基于不同工作机制创造人造肌肉的方法。一些最常见的是电化学致动，静电执行器，压电，碳纳米管（CNT），形状记忆合金（SMA），气动肌肉（PMS）和复合材料。人造肌肉引起了许多研究人员的注意，此前发动机和电动机为机械系统供电。人造肌肉已用于生物医学设备和仿生机器人的设计和开发。但是，理想的仿生机器人需要专门设计的执行器，以复制自然肌肉的行为。天然肌肉无可挑剔地能够感测，作用和计算。具有先进和更高性能的生物医学和机器人应用所必需的人造肌肉的复制品。在这一发展中，大多数人造肌肉在一个或另一个方面都面临着局限性，因此主要未能与哺乳动物的肌肉竞争。这导致了进一步的好奇心，并且最近在人工肌肉领域加速了研究。最近，Haines等。引入了更好的替代品，用于具有更好性能的昂贵现有人造肌肉。我们将在后面的一节中解释这些新型肌肉的制造过程。肌肉是通过扭曲和盘绕和一些热处理制成的，因此我们称它们为扭曲和盘绕的聚合物（TCP）肌肉（Haines等，2014a）。这些肌肉具有较大的菌株（B 50％），高功率与重量比可与喷气发动机（5.26 kW）相当，并且可以举起比人肌肉大100倍的负载。