XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用强
使用强化学习
Parrondo的悖论是指违反直觉现象，在某种方式以某种方式交替时，两种失败的策略可能会导致胜利。了解Parrondo游戏中的最佳序列对于在各种情况下最大化利润至关重要。但是，当前的预定序列可能无法很好地适应不断变化的环境，从而限制了它们实现最佳性能的潜力。我们认为，决定要玩的游戏的最佳策略应该可以通过经验来学习。在这封信中，我们提出了一种有效且强大的方法，该方法利用Q学习能够适应地学习Parrondo游戏中的最佳顺序。通过对抛售游戏的大量模拟，我们证明了帕伦多游戏中博学的切换策略在Pro-File方面优于其他预定的序列。此外，实验结果表明，我们提出的方法很容易调整以适应不同的资本依赖游戏和与历史有关的游戏。
使用强化
菲律宾不健康的饮食习惯，包括食用垃圾食品，引起了健康风险，例如肥胖，糖尿病和心血管疾病。回应，人们对植物性饮食的兴趣越来越大，该饮食强调水果，蔬菜，全谷物和豆类，并且在管理2型糖尿病等疾病方面一直有效。为了解决这些健康问题，研究人员开发了一种基于植物性的芝士蛋糕，作为一种营养和无乳制品的甜点。这项通过批量数据收集进行的研究主要涉及来自Z Gen gen Age Group（10-25岁）的参与者，其中一半以上是女性。各种芝士蛋糕配方，S498，缺乏复合蔬菜成分的S498，因为其中性口口相传，其质地，出色的纹理和味道是首选的。它的象牙白色颜色与受控的芝士蛋糕非常相似，从而增强了其整体吸引力。进行营养分析，研究人员选择了配方S256，因为其复合蔬菜成分，与制作健康甜点的目标保持一致。该研究最终以无乳制品的植物性芝士蛋糕为顶，以迎合越来越多的女性采用植物性饮食。包括Momordica Charantia（苦瓜）的S256的感觉分析显示，使用原子吸收分光光度法确定了明显的矿物质含量（62.69％铁和20.11％锌）。此外，它含有40.70％的维生素C，通过高性能液相色谱法确定，增强了芝士蛋糕的营养价值。这项研究支持全球向基于植物的饮食的转变，促进了烹饪知识并使个人和社区受益。
以人为本的痴呆症护理人工智能：利用强化学习在饮食场景中提供个性化干预支持
摘要。对于患有早期痴呆症 (PwD) 的人来说，记住定期进食和饮水并保持健康独立的生活可能具有挑战性。现有的智能家居技术主要侧重于活动识别，但缺乏自适应支持。这项研究通过开发受即时自适应干预 (JITAI) 概念启发的 AI 系统来解决这一差距。它适应个人行为并在家庭环境中提供个性化干预，提醒和鼓励 PwD 管理他们的饮食习惯。考虑到 PwD 的认知障碍，我们根据医疗保健理论和护理人员的见解设计了一个以人为本的人工智能系统。它采用强化学习 (RL) 技术来提供个性化干预。为了避免与 PwD 的过度互动，我们开发了一种基于 RL 的模拟协议。这使我们能够在各种模拟场景中评估不同的 RL 算法，不仅可以找到最有效和最高效的方法，还可以在实施现实世界的人类实验之前验证我们系统的稳健性。模拟实验结果证明了自适应 RL 在构建以人为本的 AI 系统方面具有良好的潜力，该系统可以感知同理心的表达，以改善痴呆症护理。为了进一步评估该系统，我们计划进行现实世界的用户研究。
使用强化学习训练游戏中的非...
摘要 - 在技术进步的推动下，视频游戏行业正在不断发展，为更多沉浸式游戏体验提供了机会。本研究探讨了机器学习在游戏设计中的整合，重点是游戏内人工智能（AI）的应用。传统游戏AI设计依赖于预定义的算法和脚本行为。这通常会导致可预测的AI和静态游戏。在这里，我调查了机器学习如何创建动态适应玩家技能水平以增强参与度和挑战的AI系统。我首先介绍文献综述，以了解视频游戏中机器学习的当前用途。然后，我使用Unity ML框架来描述一个原型游戏。我使用该原型的创建和成功来测试将AI纳入视频游戏开发的可行性。
使用强化学习的药物剂量控制系统
技术，印度安得拉邦翁戈尔 523001 摘要：该项目通过利用强化学习 (RL)（一种复杂的机器学习技术子集）引入了一种优化药物剂量控制策略的开创性方法。核心目标是根据患者的反应实时动态调整药物剂量，从而最大限度地提高治疗效果，同时最大限度地减少潜在的不良反应。通过整合强化学习算法，包括 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和演员评论家方法，系统从患者数据中学习，根据个体患者特征、疾病进展和对治疗的反应进行精确的剂量调整。该框架有望通过提供量身定制的药物剂量、增强治疗效果和确保患者安全来彻底改变个性化医疗。该项目的范围不仅涵盖这种创新的基于 RL 的系统的开发和实施，还解决了模型可解释性、可扩展性和法规遵从性等重大挑战，确保其在医疗保健环境中的实际适用性。通过这项工作，我们旨在弥合传统药物处方方法与个性化、优化护理潜力之间的差距，为医疗保健系统的进步做出重大贡献。关键词：精准医疗、强化学习、药物剂量控制、个性化医疗保健、机器学习。
使用强化学习和智能合约智能预防DDOS攻击
文献综述了RL在DDOS预防中的应用，最近出现在文献中。作者（Javadpour等人2023）开发了一种基于切片的基于切片的增强学习（SIRH）模型，该模型允许在5G网络中与其他切片中隔离的折衷切片，从而导致减轻减轻。（He等人） 2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。 智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。 （Yakubu等人 2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。 这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。（He等人2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。（Yakubu等人2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。
选定木薯的技术采用强度...
* 通讯作者电子邮件：raufu.sanusi@phoenixuniversity.edu.ng 看待技术采用的一个适当方法是考虑采用的强度。因此，技术的采用强度是农民分配用于实践某项技术的土地面积占总土地面积的百分比。这项研究在尼日利亚奥贡州（北纬 7 o 00Ꞌ 和东经 3 o 35Ꞌ）进行，以确定农民的采用强度。采用简单随机抽样技术从研究区域选出 168 名农民。使用频率计数、百分比和皮尔逊积差相关分析数据。结果表明，技术采用强度较低。因此建议对农民进行教育并以补贴价格及时提供投入。关键词：采用、强度、土地面积、生产力、技术农业技术由不同的组成部分组成。在文献中，使用所采用的技术组件数量作为采用强度的衡量标准非常普遍（Rahelizatovo 和 Gillespie 2004；Paxton 等人 2011）。这是因为作物的产量取决于所有必需的实践和投入的使用；看待它们采用的更合适的方式是考虑采用的强度。采用强度是指在任何时间段内使用给定技术的水平（Bonabana-Wabbi 2002）。因此，技术的采用强度是农民分配用于实施特定技术的土地面积占其拥有的总土地面积的百分比（Adesina 和 Zinnah 1993；IITA 2017）。有各种因素可能导致特定技术采用强度的变化。这些变化可能是由农民采用行为的差异引起的，包括农民年龄、
学会下注：使用强化学习来改善基于拍卖的智能交叉口中的车辆出价
摘要：随着物联网的出现，城市将很快被自动驾驶汽车填充，并由能够与城市基础设施和车辆积极互动的智能系统管理。在这项工作中，我们提出了一个基于强化学习的模型，该模型教授自动连接的车辆如何在这种环境中进行导航时如何节省资源。尤其是在基于拍卖的交叉管理系统的背景下，我们专注于预算节省。，我们通过不同的交通条件进行了一些深入的Q学习训练，以在节省货币和旅行时间之间的权衡方面找到最有效的变体。之后，我们将模型的性能与先前提出的随机策略进行了比较，即使在不利的交通状况下也是如此。我们的模型似乎很强大，并设法节省了大量货币，而无需大大增加流量的等待时间。例如，学习者出价者在交通繁忙的情况下节省了至少20％的预算，相对于标准投标者，较轻的交通量高达74％，并且节省了随机投标者的三倍。结果和讨论表明，在预见的未来现实生活中，该提案的实际采用。
使用强化学习找到公共道路上两个位置之间的最短路径
鉴于人口增长，车辆的增长以及空前的空气污染，传统的城市运输计划系统越来越低效率。解决这些挑战需要创新的解决方案，人工智能成为关键人物，尤其是通过加强学习（RL）。本文介绍了一种基于RL的新型方法，旨在提高运输服务质量，最终减轻交通拥堵并减少空气污染。所提出的方法着重于确定源点和目的地点之间的最短途径，同时从战略上避免了拥挤的路线。这不仅减少了旅行时间，还会导致化石燃料消耗和能源使用的下降。通过利用RL技术，这种方法为改变城市运输系统提供了有前途的途径，使它们在面对当代挑战时更具适应性，高效和环境可持续性。