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台式：基准测试多代理增强学习
多代理增强学习（MARL）的领域目前正面临可重复性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用尖端的增强学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是第一个MARL培训库创建的，目的是在不同的算法，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能，并保持最新的信息，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统的配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行com-plex基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
台式：基准测试多代理增强学习
多机构增强学习（MARL）的领域目前正面临生产性危机。虽然已经提出了用于解决该问题的标准化报告解决方案，但我们仍然缺乏一个实现标准化和可重复性的基准测试工具，同时利用了尖端的加固学习（RL）实现。在本文中，我们介绍了台式，这是创建的第一个MARL培训库，目的是在不同的al-gorithm，模型和环境中启用标准化的基准测试。Benchmarl使用Torchrl作为后端，授予其高性能并维护最先进的实现，同时解决Marl Pytorch用户的广泛社区。其设计启用系统配置和报告，从而使用户可以通过简单的单行输入创建和运行复杂的基准测试。Benchmarl在github上开源：https：//github.com/facebookresearch/benchmarl。
hyten语音超声防御论坛科罗拉多州24'
“这段历史上有一些教训，关于我们作为一个国家如何搞砸整个过程的重要教训，而不仅仅是高超生力。所以DARPA有一个程序，我认为它被称为Hypersonic测试工具HTV-1和HTV-2。HTV-1，2007年。htv-2我认为是2009年。关于HTV-1的事情是第一次飞行失败。它飞了起来，但它撞到了轨迹中的某个点。您正在谈论此时的高超音速滑行车辆。因此，它正在直接进行高音。热量和振动导致飞行机构的故障，并在飞行中分解。失败。好吧，那么当您失败时，这个国家在2007年会做什么？国会表格委员会调查我们为什么失败的原因，国防部表格委员会弄清楚为什么我们失败了，我们在我们弄清楚时停了两年。然后，我们弄清楚了一个问题，哦，顺便说一句，工程师在第二天知道。好吧，但是我们花了两年时间来弄清楚这一点，然后我们回去再次测试，然后再次失败。好吗？
TB 035-脑损伤计算V1.0.1
1。引言轻度的脑损伤是车祸中经常发生的。在过去的五年中，欧元NCAP额叶撞击工作组（FIWG）和脑损伤工作组（BIJ）一直在研究旋转脑损伤指标。通过采用MPDB额叶冲击测试和雷神虚拟的功能更强大的测试工具，可以使用更多的测量可能性来基于脑损伤标准。FIWG审查了运动损伤标准，人脑有限元（FE）模型以及相关的损伤风险曲线。可提供大量脑损伤标准和损伤风险曲线，这些曲线由广泛的伤害数据库支持。重要的是要确保任何标准都提供有关脑组织损伤风险的相关预测。欧元NCAP旨在解决AIS2严重程度可逆的脑损伤。实施脑损伤评估将适用于2023年1月1日从2023年1月1日发布的欧元NCAP评估，并结合现有的头骨骨折评估。将在2025年实施更复杂的基于FE的评估。
学习风格大脑优势和教学技巧
目的：为了改善学习的传递，由于 Covid 19 疫情，人们正在以新的方式审视有效的教学方法。本案例研究的目的是集中研究学生如何很好地掌握和保留他们所学的材料，特别是与大学指定课程“创业基础”相关的材料。设计/方法/方法：在教学过程中应用助记关键词方法。长句子被转换成关键词和简单的公式，以编码和缩写的形式，以便轻松检索句子中的关键点。通过 https://braintest.sommer-sommer.com/en/ 测试工具使用在线平台测试学生的大脑优势。结果：通过检查 SUFO（学生在线反馈）反馈，结果对知识保留产生了重大影响。它表明了该方法的有效性。含义/原创性/价值：关键词方法是一种有用的记忆和保存信息的方法，这是确定的。短语被转换成诱人的、直截了当的公式，信息被编码，以便于检索。
量子程序的覆盖引导测试生成器
摘要 — 量子软件测试的自动化对于支持系统且经济高效的测试至关重要。为此，我们提出了一种名为 Quito 的量子软件测试工具，它可以自动生成测试套件，涵盖用 Qiskit 编码的量子程序的输入和输出上定义的三个覆盖标准，即输入覆盖率、输出覆盖率和输入输出覆盖率。Quito 还根据程序规范实现了两种类型的测试预言，即检查量子程序是否产生了错误的输出或使用统计测试检查概率测试预言。我们描述了该工具的架构和方法。我们还用一个量子程序和一个有缺陷的版本验证了该工具。结果表明，Quito 可以生成测试套件并执行检测故障的测试评估，并产生具有良好时间性能的测试结果。 Quito 的代码：https://github.com/Simula-COMPLEX/quito Quito 的视频：https://youtu.be/kuI9QaCo8A8 可用的工件：https://doi.org/10.5281/zenodo.5288665
固体空气颗粒对激光雷达传感器干扰的建模
研究表明多波长激光雷达信号有显著影响。本研究的潜在收益是使用红外光谱域中的激光雷达波长来获取更可靠的气溶胶微物理特性。TG Phillips 等人将空气中颗粒对激光雷达传感器的影响分为四种 [12]。作者测试了三种激光雷达传感器，发现所有传感器在类似的测试条件下都表现出相同的行为。激光雷达对灰尘或雾等空气中颗粒的敏感性可能导致感知算法失败，例如自动驾驶汽车检测到假障碍物。Leo Stanislas 等人通过提出基于深度学习方法对激光雷达数据点中的空气中颗粒进行分类的方法来解决这个问题 [10]。总而言之，我们在文献中找到了涉及物理实验数据分析以及尘埃云产生的噪声过滤算法的出版物。在我们的研究中，我们正在分析虚拟测试工具中使用的模拟模型的行为，该模型可以预测极端天气下的检测性能和输出
研究论文 知识共享对企业绩效的影响——以创新工作行为为中介，知识异质性
本研究旨在确定知识共享、组织学习和创新工作行为是否对东爪哇传统农村银行的业务绩效产生重大影响，创新工作行为是中介变量，知识异质性是调节变量。本研究方法是一种定量研究，采用探索性研究方法，研究对象为东爪哇的 316 名 BPR。抽样技术为全员抽样，所选受访者为合规总监和总经理。问卷使用 Google 表单分发，包含 59 个陈述项目，Linkert 量表为 1-5，并使用 SEM PLS 和内部模型和外部模型测试工具进行分析。研究结果表明，创新工作行为对业务绩效的直接影响为 0.675%，创新工作行为能够调节一些组织学习变量 0.403%，知识异质性能够加强知识共享对业务绩效的影响 0.045%。
用BATH对蛋白质编码DNA的敏感且耐误差的注释
我们提出了Bath，这是一种基于该DNA与蛋白质序列数据库的直接比对或对蛋白质序列的数据库的直接比对或蛋白质序列或profe file file file隐藏的马尔可夫模型（PHMMS）的高度敏感注释的工具。BATH建立在HMMER3代码库的顶部，并通过提供直接的输入接口和易于解释的输出来简化基于PHMM的注释的注释工作。BATH还引入了新型的Frameshift感知算法，以检测诱导核苷酸插入和缺失（Indels）。BATH匹配HM-MER3对于包含误差的序列注释的准确性，并产生与所有经过测试的工具相比，用于含有核苷酸indels的序列的所有测试工具。这些结果表明，当需要高注释灵敏度时，应使用浴缸，尤其是当预期的移码误差被期望中断蛋白质编码区域时，与长期读取的数据和假基因的背景下一样。
构建定量素养和批判性思维的结构相关性，以及在职前生物学教师的学生中影响它们的因素
抽象的定量素养和批判性思维技能有助于服务前生物学教师教21世纪学习的技能。本研究旨在描述定量素养和批判性思维能力之间的结构相关性，以及在南卡利曼坦南卡利曼丹前生物学教师中影响它们的因素。研究人员采用了定量相关研究方法。样本是南卡利曼丹省的245名生物学教育学生。本研究使用的仪器是测试工具和问卷。所使用的数据分析技术是部分最小平方，结构方程建模和Spearman相关测试，以评估结构模型和假设检验。这项研究的结果表明，定量识字能力与南卡利曼丹人服务前生物学教师的学生的批判性思维能力之间存在显着关系。除了年龄以外，影响学生批判性思维技能和定量识字率的因素具有重大影响。