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摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法,用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性,我的方法提出了最佳的政策和培训方案,资源有限,并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心,以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP,并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案,该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
包括英国生物库、FinnGen 和 23andMe 在内的资源,来自数百万个人的数千种表型的全基因组数据(图 5)。再加上方法和技术的创新,我们能够开发新的疾病改良疗法,造福患者。• 我们采用最佳方法将遗传证据应用于靶向发现和
我们正在将非回收废物从垃圾填埋场中转移到发电中。我们将通过我们的地区供暖网络保留数千个房屋。,我们将应用碳捕获技术可大大减少碳排放,并每年为伦敦提供超过一百万吨的碳清除量 - 使我们的城市更快地净零净。
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