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2引用模仿5 2.1什么是模仿？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3第一步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4命令行接口。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 2.5专家。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.6轨迹。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.7奖励网络。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.8范围的限制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。21 2.9基准模仿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.10基准摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.11行为克隆（BC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.12生成对抗模仿学习（GAIL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.13对抗性逆增强学习（AIRL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 2.14匕首。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 2.15基于密度的奖励建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.16最大因果熵逆增强学习（MCE IRL）。。。。。。。。。。。。。。。。60 2.17偏好比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 2.18软Q模仿学习（SQIL）。64 2.18软Q模仿学习（SQIL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70 2.19使用行为克隆训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 2.20使用匕首算法训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74 2.21使用生成对抗模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 2.22使用对抗性逆增强学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 2.23使用偏好比较学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。140 2.24使用Atari上的偏好比较学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。149 2.25使用最大条件熵逆增强学习学习奖励功能。。。。155 2.26使用内核密度学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。162 2.27使用软Q模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。165 2.28使用SAC使用软Q模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。167 2.29可靠地比较算法性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。168 2.30火车行为在自定义环境中进行克隆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。178
根据最新的IPCC报告指向
一所商业与社会学校，约克大学，教堂巷，赫斯灵顿，YO10 5ZF，英国； b埃克塞特大学，埃克塞特大学，埃克塞特大学，雷恩大道，埃克塞特，EX4，4st 4st，英国； c哥本哈根大学经济系，ØsterFarimagsgade 5，第26号建筑，哥本哈根，1353年，丹麦； D哥伦比亚商学院，纽约，西130街665号，美国10027，美国； *通讯作者：Mark Freeman，Mark.freeman@york.ac.uk; b.d.groom@exeter.ac.uk，frikk.nesje@econ.ku.dk，gwagner@columbia.edu
见见我们最新的研究生 - 认知科学
Aiden Iveris 是 UCSD 认知科学系的一名一年级博士生。他的主要研究兴趣是听觉认知、感知和发展。具体主题包括语言习得、音乐认知以及声音信息在儿童早期发展中的作用。在攻读研究生之前，Aiden 获得了罗切斯特大学的大脑和认知科学双学士学位以及伊斯曼音乐学院的应用音乐（中提琴）双学士学位。闲暇时，Aiden 喜欢徒步旅行、缝纫以及与丈夫华纳共度时光。如果 Aiden 可以变成任何动物，那他一定是山羊。
多传感器数据融合：最新的审查
多传感器数据融合是一项技术，可以使来自多个来源的信息组合以形成一个统一的图片。数据融合系统现在广泛用于传感器网络，机器人技术，视频和图像处理以及智能系统设计等各个领域。数据融合是一个广泛的主题，许多术语已互换使用。在各种科学，工程，管理和许多其他出版物中，这些术语和临时方法表明，已经反复研究了同一概念。本文的重点是多传感器数据融合。因此，在本文中，术语数据融合和多传感器数据融合互换使用。数据融合研究界取得了重大进步，尤其是近年来。尽管如此，意识到人脑数据融合能力的完美仿真仍然远非完成。本文是研究数据融合任务的努力，包括其潜在优势，具有挑战性的方面，现有方法论和最新进展。特别是，对现有数据数据融合方法的讨论依赖于以数据为中心的分类法，并根据所涉及的特定数据相关的挑战方面（S）探讨了每种方法。我们还提出了与数据融合有关的较少研究的问题，并讨论了该领域研究的未来途径。尽管存在一些一般[1-3]和特定的数据融合文献评论；本文旨在为读者提供通用和全面的
最新的 - 小型航天器技术
NASA STI计划在特别出版物下运行。科学，机构首席信息官的主持人。技术或历史信息收集，组织，提供归档和NASA计划，项目和任务，散布NASA的STI。NASA STI经常关注的具有计划的受试者提供了对NASA的实质性公共利益的访问。Aeronautics和Space数据库及其公共接口，NASA技术报告服务器，技术翻译。因此，提供了全球外国航空和太空科学的英语翻译收藏之一。与结果相关的科学和技术材料都在NASA的两个非NASA渠道中发表。和NASA在NASA STI报告系列中，其中包括以下报告类型：专业服务还包括组织和发布研究结果，分发技术出版物。专业研究公告和完成的研究或重大重要供稿的报告，提供信息台和个人阶段的研究阶段，呈现搜索支持的结果，并启用数据交换NASA计划并包括广泛的数据服务。或理论分析。包括有关NASA STI数据的更多信息以及被认为是程序的信息，请参见以下内容：持续参考值。电子邮件将您的问题发送至help@sti.nasa.govNASA反审查的正式专业人员的一部分访问NASA STI计划主页论文，但在http://www.sti.nasa.gov手稿的http://www.sti.nasa.gov手稿的长度和图形演示范围内的严格限制较小。
溺水风险和气候变化：最新的评论
抽象的溺水和气候变化都是重要的全球健康威胁，但很少的研究将气候变化与溺水风险联系起来。研究在高收入和低收入和中等收入国家中无意溺水的流行病学，风险因素和预防策略已经扩大了理解，但是对灾难和极端天气相关的溺水需求的理解是研究重点。正如民族国家和研究人员呼吁对气候变化采取行动，其对溺水的影响在很大程度上被忽略了。本最先进的审查将现有的文献视为气候变化，这是全球溺水风险变化的贡献。使用世界气象组织确定的选定与气候变化相关的风险以及作为框架的可持续发展目标的关键风险，我们考虑与热浪，水样气象危害，干旱和水的稀缺性，损害基础设施，海洋生态系统崩溃，流离失所，流离失所，po po和现成的贫穷风险。尽管大气变暖的程度仍然不确定，但气候变化对溺水风险的影响已经在发生，不再被忽略。需要更多的证据表征溺水和低收入和中等收入环境之间的溺水与气候变化之间的联系，溺水干预措施的实施和评估必须反映出地方一级的气候变化风险，这考虑了地理变化以及不平等的后果。此外，预防伤害，减少灾害风险和缓解气候变化部门之间的合作对于防止气候变化阻止溺水方面的进展和进一步倡导气候变化缓解气候变化作为淹没风险降低机制至关重要。
电解器系统的功率转换器：最新的...
Bikash Sah博士收到了B.Tech。2014年，印度印度阿鲁纳恰尔邦（Arunachal Pradesh）的美国国家理工学院电气和电子工程学士学位，以及印度印度古瓦哈蒂（Guwahati）印度印度科技研究所的电子和电气工程博士学位，2021年。他目前是德国Sankt Augustin的Bonn-Rhein-Sieg Applied Sciences of Bonn-Rhein-Sieg University，用于电子动力和电化学系统的集体负责电力电子产品。他还与德国卡塞尔的弗劳恩霍夫能源经济学和能源系统技术IEE IEE合作。他已经从事工业，学术界和研究实验室的项目已经工作了十多年，这些项目涉及电力电子和电化学系统，着重于电动性，电池，电解和燃料电池系统。他目前的研究兴趣包括
保加利亚政治简报：为什么最新的预测是……
16 https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2024/04/16/world-economic-outlook-april-2024 17 https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/59eecf1d-3f8b-4eb8-b065-dc4acc624dd2 18 同上。
奥克兰最新的高级住宅社区
2024年9月17日，星期二，弗莱彻（Fletcher Living）为其最新的住宅项目“山丘”（The Hill）宣布了总体规划，该项目旨在改变标志性的Ellerslie赛马场的一部分。该项目的核心是“ Belvedere”，这是Warren＆Mahoney设计的公寓的集合，该公寓将成为这一具有里程碑意义的开发项目的核心。位于雷克拉（Remuera）备受追捧的郊区，“ The Hill”引起了人们对渴望在这座以前无法使用的奥克兰房地产中确保住所的浓厚兴趣。