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有效的逆增强学习而不复合错误
逆增强学习（IRL）是一种模仿学习的政策方法（IL），使学习者可以在火车时间观察其行动的后果。因此，对于IRL算法，有两个看似矛盾的逃亡者：（a）防止阻塞离线方法的复合误差，例如诸如避免克隆之类的方法，并且（b）避免了强化学习的最坏情况探索复杂性（RL）。先前的工作已经能够实现（a）或（b），但不能同时实现。在我们的工作中，我们首先证明了一个负面结果表明，没有进一步的假设，没有有效的IRL算法可以避免在最坏情况下避免复杂错误。然后我们提供了一个积极的结果：在新的结构条件下，我们将奖励态度不足的政策完整性称为“奖励”，我们证明有效的IRL算法确实避免了犯错的错误，从而为我们提供了两个世界中最好的。我们还提出了一种使用亚最佳数据来进一步提高有效IRL算法的样本效率的原则方法。
停止并逆转到2030年的自然丧失
我们的报告探讨了威尔士政府如何应对挑战，尤其是“ 30乘30”。我们的压倒信息是，做出承诺都是良好的，但是必须遵循明确的计划，行动交付并得到适当的投资支持。目前都缺乏。全面缺乏能力和资源，威尔士政府显然缺乏完成工作的紧迫性。我们的许多建议是让威尔士政府兑现已经做出的诺言，但正在花一个年龄 - 一种新的自然资源政策，修订的自然恢复行动计划，完成海洋保护区网络的完成，雄心勃勃的法律约束力自然恢复目标。列表还在继续。
室温反铁磁共振和逆自旋霍尔
我们从理论和实验上研究了由具有 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用的倾斜反铁磁体共振引起的自旋泵浦信号，并证明它们可以产生易于观察的逆自旋霍尔电压。使用双层赤铁矿/重金属作为模型系统，我们在室温下测量反铁磁共振和相关的逆自旋霍尔电压，其值与共线反铁磁体一样大。正如对相干自旋泵浦的预期，我们观察到逆自旋霍尔电压的符号提供了有关模式手性的直接信息，这是通过比较赤铁矿、氧化铬和亚铁磁体钇铁石榴石推断出来的。我们的研究结果通过对具有低阻尼和倾斜矩的反铁磁体进行功能化，开辟了产生和检测太赫兹频率自旋电流的新方法。当代自旋电子学利用电子自旋进行信息处理和微电子学，主要基于铁磁器件架构。从提高数据处理速度和缩小片上信息处理规模的长远发展来看 [1]，反铁磁体自旋电子学是一个很有前途的途径 [2]。与铁磁体相比，反铁磁体的关键优势在于它们的共振频率通过子晶格的交换耦合得到增强，因此通常在太赫兹范围内 [2,3]。然而，在补偿反铁磁体中，净矩的缺失严重阻碍了对其超快动力学的简单获取，尤其是在薄膜中，以及基于超快反铁磁体的器件的开发 [4,5]。因此，界面自旋输运现象可以为反铁磁体中的自旋弛豫过程和自旋动力学提供新的见解 [5–8]。
逆钙钛矿氧气和氧化物作为
ext。0.669 0.945 0.669 T = 0.80（EV）期望。[REF] [REF] 0.668 0.945 0.669 N/A PBE 0.670 EG = 1.23（EV）
逆问题和医学物理中的机器学习
nguyen，B。T.，Hornby，C.，Kron，T.，Cramb，J.，Rolfo，A.，Pham，D.，...＆Foroudi，F。（2012）。优化遗传性后切除术放射疗法的剂量质量和效率：一项计划研究，比较了体积调制的ARC治疗（VMAT）与优化的七场强度转化放射治疗（IMRT）技术的性能。医学成像和辐射肿瘤学杂志，56（2），211-219。
R22 B.Tech. ECE 教学大纲 JNTU 海得拉巴
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 寻找特征值和特征向量 利用正交变换将二次形式简化为标准形式。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数求不当积分 找出有/无约束的两个变量函数的极值。 评估多重积分并应用概念寻找面积、体积 UNIT-I：矩阵 10 L 通过梯形和标准形式对矩阵进行秩计算，通过高斯-乔丹方法对非奇异矩阵进行逆计算，线性方程组：通过高斯消元法、高斯赛德尔迭代法求解齐次和非齐次方程组。第二单元：特征值和特征向量 10 L 线性变换和正交变换：特征值、特征向量及其性质、矩阵对角化、凯莱-汉密尔顿定理（无证明）、利用凯莱-汉密尔顿定理求矩阵的逆和幂、二次型和二次型的性质、利用正交变换将二次型简化为标准形式。 第三单元：微积分 10 L 均值定理：罗尔定理、拉格朗日均值定理及其几何解释和应用、柯西均值定理、泰勒级数。应用定积分求曲线旋转的表面积和体积（仅在笛卡尔坐标系中）、不定积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。 UNIT-IV：多元微积分（偏微分和应用）10 L 极限和连续性的定义。偏微分：欧拉定理、全导数、雅可比矩阵、函数依赖性和独立性。应用：使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
高压缩性旨在实现渗透压辅助反渗透的实际应用……
(学位) 科学、技术与创新博士 (学位授予日期) 2023-03-25 (出版日期) 2024-03-01 (资源类型) 博士论文 (报告编号) 第 8679 号 (URL) https://hdl.handle.net/20.500.14094/0100482427
一种无需基因组关系矩阵直接逆的有效基因组预测方法
GBLUP 是应用最广泛的基因组预测 (GP) 方法，由于需要求基因组关系矩阵 (GRM) 的逆，因此随着训练群体规模的增加，该方法会消耗大量且不断增加的计算资源。因此，在本研究中，我们结合随机 Haseman - Elston (HE) 回归 (RHE-reg) 和预条件共轭梯度 (PCG)，开发了一种新的基因组预测方法 (RHEPCG)，该方法避免了直接求 GRM 的逆。模拟结果表明，在大多数情况下，RHEPCG 不仅能达到与 GBLUP 相似的预测精度，而且还能显著减少计算时间。对于实际数据，与 GBLUP 相比，RHEPCG 对拟南芥 F2 群体的 7 个性状和高粱双色 RIL 群体的 4 个性状表现出相似或更好的预测精度。这表明 RHEPCG 是 GBLUP 的一个实用替代方案，并且具有更好的计算效率。