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《龙杂志》第 63 期 - 档案
常规奉献 孤注一掷——读者来信 .....................4 来自魔法师卷轴——野蛮人阶级。........8 灰鹰的世界 — 来自东方和南方的新闻 ......15 莱奥蒙德的小屋 — 让魅力发挥作用 ...........19 大会日程 ................................60 电眼 — TOP SECRET© 特工计划 ...65 龙的占卜 — Simba Safari 评论 ..。。。。。。。。。。。。。73 新增内容 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 蠕虫。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 龙之欢乐。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80
2023 年 10 月 26 日 - 北佛罗里达普特南社区医疗中心同意支付一百万美元，以解决与其前睡眠中心相关的虚假索赔责任
美国卫生与公众服务部监察长办公室 (HHS-OIG) 代理特工 Stephen Mahmood 表示：“参与联邦医疗保健计划的供应商必须遵守有关联邦资助医疗保健计划（如 Medicare 和 Medicaid）完整性的法律。HHS-OIG 致力于保护 Medicare 和 Medicaid 计划及其服务对象的完整性。我们将继续与美国检察官办公室和其他执法伙伴合作，解决根据《虚假索赔法》提出的指控。”
无与伦比视觉解决方案 - L3Harris
L3Harris 是业界领先的工程全集成任务解决方案供应商，为美国军方、执法部门、联邦特工、急救人员和全球盟国提供服务。作为夜视成像技术的原创合格制造商，L3Harris 采用尖端热成像、图像增强器 (I 2 ) 和融合技术，提供旨在提高操作员机动性、安全性和态势感知能力的解决方案。L3Harris 致力于提高我们所有现场系统的质量、可靠性和可支持性。
2022 年 4 月 8 日 - 两家公司承认参与保温工程合同投标串通
“国防刑事调查局 (DCIS) 是国防部 (DoD) 监察长办公室的执法机构，该局全力致力于保护国防部采购系统的完整性，”DCIS 东北外勤办公室特工主管 Patrick J. Hegarty 表示。“反竞争和欺诈行为破坏了旨在确保与国防部开展业务的各方公平的合法采购流程。我们将继续与司法部和联邦调查局合作，确保为美国军方提供的建筑服务市场保持竞争力。”
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
防护作战功能专业媒体名单
国土防御和未来因中华人民共和国在西半球的活动而产生的作战挑战，国土防御与安全信息分析中心，2024 年 1 月 11 日，< https://hdiac.org/webinars/homeland-defense-and-future - 因中华人民共和国在西半球的活动而产生的作战挑战 / >。本播客讨论了美国因中华人民共和国、中国公司、军事和安全机构以及西半球其他特工在和平时期和未来可能发生与中华人民共和国的军事冲突的背景下日益增多的活动而产生的一系列弱点，并将引起战略和作战保护规划人员的兴趣。
人工智能与机器学习应用
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