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教城市气候变化
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发售价预期将于 2023 年 1 月 6 日星期五左右由我们与独家保荐人兼总协调人（代表承销商）协商确定，且无论如何不迟于 2023 年 1 月 13 日星期五。若因任何原因，我们与独家保荐人兼总协调人（代表承销商）未能于 2023 年 1 月 13 日星期五（香港时间）或之前就发售价达成一致，则全球发售（包括香港公开发售）将不会进行并失效。除非另有公布，否则发售价将不超过每股发售股份 7.16 港元，目前预期将不低于每股发售股份 5.7 港元。申请香港发售股份的投资者须于申请时支付最高发售价每股发售股份 7.16 港元，另加 1.0% 经纪佣金、0.0027% 证监会交易征费、0.00565% 香港联交所交易费及 0.00015% AFRC 交易征费；若发售价低於每股发售股份 7.16 港元，则有关款项可获退还。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
教员一覧（研究内容等）截至2024年10月的学术人员和研究内容列表
Kobayashi Kazuyoshi，Kazutoshi教授综合电路，电力电子和量子计算机Kobayashi Kazuyoshi，Kazutoshi教授综合电路，电力电子和量子计算机