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深入的强化学习与对话生成的分层探索
摘要传统上，近似动态编程用于对话产生，通过行动采样来改进贪婪的政策，因为自然语言动作空间很大。然而，由于具有高动作值的合格响应的稀疏性，这种做法效率低下，这会导致随机抽样持续的较弱的改善。本文介绍了理论分析和实验，揭示了对话策略的性能与采样大小正相关。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的双重粒度Q-功能，该功能探讨了干预采样过程的最有希望的响应类别。我们的方法根据粒状层次结构提取行动，从而在较少的政策迭代中实现了最佳效果。此外，我们使用离线RL，并从旨在捕捉人类互动中情感细微差别的多种奖励功能中学习。实证研究表明，我们的算法在自动指标和人类评估之间优于基准。进一步的测试表明，我们的算法既具有解释性又具有可控性，并且产生了具有更高预期奖励的响应。
对价值风险的经验方法进行深入的强化学习
风险衡量是现代财务风险管理的核心。市场发展强调了财务数据的复杂性，结果是大多数基于计量经济学模型的假设变得过时了。这意味着他们的结果不再有效，也无法正确解释。出于这个原因，在本文中，已经提出了一种基于Var-Garch模型的强大经验方法（分别var-gjr-garch），并丰富了来自定向预测的信息。标准的定向预测问题被转化为使用Double Deep Q-Network（DDQN）分类器解决的不平衡分类问题，该分类器是一种深层增强学习算法。该模型在本文中的表现是使用每日Eurostoxx 50价格数据评估的，该数据涵盖了许多重大危机和冲击，使我们能够测试其稳健性，除统计测试外。双重Q-NETWORK（DDQN）对回报的风险水平进行更好的预测，从而在风险水平较低时降低风险，或者在较高时增加。获得的结果证明，此方法生成了最准确的VAR估计值。
对电池管理系统上的开放式电线检测进行了更深入的研究
在电池管理系统（BMS）中，单个单元格和电池监视器电路之间存在广泛的接线连接。这些接线连接对于通过细胞监视器进行可靠的细胞参数监视，包括电压，电流，温度和其他连接至关重要。此外，这些接线连接可能是电池被动平衡放电的当前路径或继电器控制信号的传输路径。BMS中要管理的单元格数通常非常大，因此需要使用大量的接线连接。这些接线连接众多，有些甚至很长，因为它们通常需要在不同的印刷电路板（PCB）和PCB和电池组之间跨越（包括许多单独的单个单独的单元）。他们还需要许多连接组件的结合使用。应大力避免BMS中开路的发生。毕竟，如果单元格经历开机，则意味着对其状态的有效监测将被削弱或丢失，而无监测的细胞会对整个BMS构成隐藏的安全危害，并威胁到任何未知时间对系统致命的威胁。确实发生了打开的电线时，主要任务是快速，准确，有效地确定开路的位置并及时提供通知。有效，准确的开放式检测算法将大大提高BMS的可靠性，并促进BMS和电池组的故障排除。在手动故障排除过程中，算法通过算法进行准确的故障定位可以有效地减少许多不必要的重复检查以及拆卸和组装工作。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
在自主驾驶系统中揭示了安全弱点：深入的经验研究
上下文：自主驾驶系统（AD）的出现标志着朝着智能运输的重大转变，对公共安全和交通效率产生了影响。尽管这些系统集成了各种技术并提供了许多好处，但它们的安全至关重要，因为脆弱性可能会对安全和信任产生严重的后果。目的：本研究旨在使用静态代码分析工具CodeQL系统地研究突出的开源ADS项目代码库中的潜在安全弱点。目标是确定共同的漏洞，它们在版本上的分布和持久性，以增强广告的安全性。方法：我们根据其高github恒星计数和4级自动驾驶功能选择了三个代表性的开源广告项目，即Autoware，Airsim和Apollo。使用CodeQl，我们分析了这些项目的多个版本以识别漏洞，重点是CWE类别，例如CWE-190（Integer Overflow或Wraparound）和CWE-20（输入验证不正确）。我们还通过软件版本跟踪了这些漏洞的生命周期。这种方法使我们能够系统地分析项目中的漏洞，这在以前的广告研究中尚未进行广泛探讨。结果：我们的分析表明，在选定的ADS项目中，特定的CWE类别，尤其是CWE-190（59.6％）和CWE-20（16.1％）。这些漏洞通常持续六个月以上，涵盖了多个版本的迭代。结论：广告中的这些安全问题仍有待解决。经验评估显示了这些漏洞的严重性与它们对ADS性能的切实影响之间的直接联系。我们的发现突出了将静态代码分析集成到ADS开发中以检测和减轻共同漏洞的必要性。同时，主动保护策略（例如定期更新第三方库）对于提高ADS安全至关重要。和监管机构在促进静态代码分析工具和设定行业安全标准方面可以发挥关键作用。
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
SpCas9 变体的基准测试可实现对 BRCA1 和 BCL2 进行更深入的碱基编辑器筛选
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推进实证研究和理论以进行更深入的政治经济学分析评论“乌干达的健康覆盖和金融保护：政治经济学视角”
摘要 政治经济学分析的核心是考察国家与市场之间的关系。近年来，出现了许多国家案例研究，旨在确定促进或阻碍卫生部门改革实现全民覆盖的政治经济因素。在这篇评论中，我们扩展了 Nannini 及其同事的分析，详细阐述了政治经济学分析如何通过更多地借鉴改进的研究设计和理论，更好地为政策设计提供信息，从而使中低收入国家 (LMIC) 的改革更加成功。我们提出了三种方法，让政治经济学研究能够通过历史化分析、进行比较和/或将研究结果更深入地植根于理论中来提出更深入的主张。关键词：政治经济学、全民健康覆盖、中低收入国家版权所有：© 2023 作者；克尔曼医科大学出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名许可条款发布（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。引用：Fox AM。推进实证研究和理论以进行更深入的政治经济分析：评论“乌干达的健康覆盖和财务保护：政治经济视角”。Int J Health Policy Manag。2023；12：7537。doi：10.34172/ijhpm.2023.7537
生物多样性净收益必需品
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