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价值学习真的是离线RL中的主要瓶颈吗？
摘要虽然模仿学习需要访问高质量的数据，但原则上应以类似或更好的方式在数据质量下进行类似或更好的表现。但是，当前的结果表明，离线RL的性能通常比模仿学习差，而且通常不清楚是什么避免了离线RL的表现。在这项工作中，我们旨在了解当前离线RL算法中的瓶颈。虽然离线RL的表现较差通常是在不完美的价值函数上表现出来，但我们还是问：在学习价值函数，策略或其他内容时，离线RL的主要瓶颈确实是真正的瓶颈吗？为了回答这个问题，我们对（1）价值学习，（2）策略提取和（3）脱机RL问题的策略概括从每个组件的“数据尺度”属性中分析，分析了这些组件如何影响性能。我们进行了两个令人惊讶的观察。首先，选择性提取算法的选择会影响离线rl Sigig的性能和可伸缩性，通常比其基本价值学习目标更重要。例如，广泛使用的价值加权回归目标（例如AWR）无法完全利用学习的价值函数，并且切换到行为调节的策略梯度目标（例如DDPG+BC）通常会导致性能和缩放行为的实质性改善。其次，离线RL的次优性能通常是由于对培训数据的支持，而不是分布状态的策略准确性。虽然大多数当前的离线RL算法并未明确解决此问题，但我们表明，使用次优的但高覆盖范围的数据或即时的策略提取技术可以有效解决实践中的策略概括问题。
这是真的，只是还没发生：一篇关于高等教育新兴技术的三篇论文
世界拥抱虚拟学习 ................................................................................................................114 摘要 ................................................................................................................................114 介绍 ................................................................................................................................114 研究问题 ........................................................................................................................116 文献综述 ........................................................................................................................116 框架 ................................................................................................................................119 方法 ................................................................................................................................120 发现 ................................................................................................................................121 Roblox .............................................................................................................................122 Flipside .............................................................................................................................124 Plotagon .............................................................................................................................124 360 度视频 ................................................................................................................124 视频会议 .............................................................................................................................125 Perusall .............................................................................................................................128 Canvas .............................................................................................................................128 Kaltura .............................................................................................................................131 Articulate 360 .............................................................................................................132 讨论...........................................................................................................134 结论 ......................................................................................................................135 参考文献 ......................................................................................................................135 第五章：结论 ................................................................................................................143 参考文献 ......................................................................................................................152 附录 ................................................................................................................................157 附录 A：研究问题表 ................................................................................................158 附录 B：方法、结果和设计表 ..............................................................................................161 附录 C：主要发现表 ........................................................................................................175 附录 D：先前知识调查 ......................................................................................................179 附录 E：每日反思提示 ......................................................................................................180 附录 F：期末反思问题 ................................................................................................180 附录 G：学生对第一堂课的回应 ................................................................................181 附录 H：学生对 VR 步行之旅的回应 ................................................................................183 附录 I：学生对 Uncensored Restaurant 的回应 ................................................................185 附录 J：学生对 Three Dragons 的回应 ................................................................................186 附录 K：学生对 HUME Lab 的回应 ................................................................................188 附录 L：学生对调查问题的回应 ................................................................................190
建模和仿真的底漆
尽管当今社会上M＆S的范围和流行率，但对于许多美国人来说，M＆S仍然有些谜。到底是什么？它做什么？M＆S如何使我们的经济，社会和生活质量受益？应国会议员兰迪·福布斯（Randy Forbes）的要求，国家培训与模拟协会（National Training and Simulation Association）组装了一些信息来解决这些问题。这项工作的内容提供了M＆S的概述，以更好地理解M＆S的及其经济和功能影响。它提供了许多学科的M＆S贡献的简短历史观点，讨论了支持M＆S应用程序和增长所需的劳动力，并描述了今天的M＆S在何处以及如何在何处以及如何在何处以及如何使用明天使用。
VPN真的死了，被零信任网络访问（ZTNA）取代吗？
用于申请访问，并删除一旦需要允许员工和合作伙伴建立联系和协作的过度信任。安全和风险管理领导者应将ZTNA项目作为SASE策略的一部分或快速扩大远程访问。”
分析用于仿真的最新四足球控制器
1。论文的目的是比较在模拟中实施的几个最新的四倍的运动控制器，制定指南，表明哪种控制器在哪种情况下更好，最后，实施一个示例决策策略，该示例可以根据当前上下文进行切换。2。最初，学生应审查四倍运动控制器的可用文献和实施。3。接下来，学生应创建必要的应用程序，以便在同一模拟器中运行所有控制器以进行公平比较。学生应设计适当的模拟场景，该场景将用于比较控制器。4。学生应提出和评估合适的指标，以便为给定任务选择最佳控制器。应从比较结果中提取一个简单的面向用户指南。5。最后，学生应实施一种上下文感知的策略，该策略将能够在多个运动控制器之间切换，以在某些设计的方案中实现设计指标的卓越性能。
Mambaout：我们真的需要Mamba才能进行视觉吗？
摘要 - Mamba是一种具有RNN样的状态空间模型（SSM）的架构，最近引入了以解决注意机制的二次复杂性，随后应用于视觉任务1。尽管如此，与卷积和基于注意力的模型相比，Mamba的视力表现通常令人难以置信。在本文中，我们深入研究了Mamba的本质，并从概念上得出结论，Mamba非常适合具有长期序列和自回归特征的任务。对于视觉任务，由于图像分类不与任何一个特征保持一致，因此我们假设Mamba对于此任务不是必需的；检测和细分任务也不是自动回归的，但它们遵守了长期的特征，因此我们认为仍然值得探索Mamba的这些任务潜力。为了凭经验验证我们的假设，我们通过堆叠Mamba块构建了一系列名为Mambaout的模型，同时删除其核心令牌混合器SSM。实验结果强烈支持我们的假设。具体来说，我们的Mambaout模型超过了ImageNet图像分类上的所有视觉Mamba模型，表明Mamba确实不需要执行此任务。对于检测和分割，Mambaout不能匹配最先进的视觉Mamba模型的性能，这证明了Mamba在长期的视觉任务中的潜力。
OBM神经生物学红色藻类化合物-Lidsen应用基于仿真的指标来改善中学的日光表现，绿色建筑设计师和架构的方法
抽象的视觉舒适感会影响教室的质量以及学生学习。一种以实践为导向的方法发现了如何解决学术研究及其在建筑物设计中的应用之间的差距。尽管如此，日光系统的物理特征设计，包括窗户尺寸，形状，尺寸和材料，被认为是其实用性的基本挑战。在这项研究中，在设计的样本学校中考虑了日光系统的物理特性设计，包括窗户尺寸，形状，尺寸和材料，并分析了日光指标，以实现更具可信赖和适用的日光系统。grasshopper（Honeybee-ladybug）作为一种参数控制方法，以基于平均“日光自主权”，“有用的日光照明”和“年度阳光暴露”的“日光自主权”，“日光自治”，“有用的日光照明”，模拟Sanandaj City中一所中学的各种教育空间的日光质量。检查了这些指标，以发现窗口尺寸与视觉舒适度的位置之间的关系。结果表明日光评估是在主要设计阶段修改建筑设计错误的坚实方法。建筑师和其他建筑设计师或能源消耗评估员可以应用设计改进
血液学肿瘤中同种异体干细胞移植的个性化时间：使用多层建模和微仿真的目标试验仿真方法
患者预科用根据决策过程中的临床相关性所选择的关键因素（对于MDS：年龄：IPSS-R/IPSS-M）所选择的关键因素。7，8目的是通过使用不同的移植策略计算质量调整后的平均生存时间来确定最佳策略，并在每个患者中进行比较。出于这个原因，多层建模框架用于考虑治疗前和治疗后的疾病状态，并根据治疗性治疗和治疗后结果调整可能的混杂因素。这个多态疾病模型描述了该疾病的自然史，并估算了感兴趣的协变量的影响。最后，实施了基于微观仿真的决策模型，以确定与最高生存时间相关的过程的最佳时机。
800 V 电动汽车转型：HIL 仿真的关键作用
关于电池化学，目前电动汽车电池组使用的是具有液体电解质的锂离子 (Li-ion) 电池。固态电池是另一种选择。锂仍然是必需的，但对于相同的电池能量密度，锂的数量较少，而且由于电解质不是液体，因此火灾风险降低。充电也很快，需要注意的是，许多电动汽车制造商都提到“充电 80% 的时间”，原因是最后 20% 的充电可能需要很长时间。事实上，随着电池的退化，它们可能永远无法接受最后 20% 的电量——而无法接受超过 80% 的电量在汽车领域被认为是锂离子电池的寿命终结。事实上，固态电池是锂离子电池的有力替代品，2023 年，丰田宣布计划在 2027 年前大规模生产电动汽车固态电池。钠离子电池是另一种替代电池技术。尽管现阶段尚未开发，但预测到 2033 年钠离子电池将占全球电动汽车市场的 6%。
基于仿真的基于电线弧添加剂制造的过程参数优化
摘要在制造组件中使用电弧添加剂制造，需要特定的冷却时间来防止结构和几何畸变过热。目前，这些冷却时间是根据某些层间温度下的经验插入的，从而降低了可重复性，导致不需要的组件特性并增加了过程时间。在此贡献中，使用无效元素方法来计算添加性制造组件的温度演化。这允许优化过程参数，这些过程参数（在我们在此处的考虑中）是焊接速度和每一层的冷却时间，以减少总过程时间，同时实现了足够的组件属性。优化是使用无梯度的Nelder-Mead-Mead-Mead算法进行的，其中通过惩罚函数考虑了过程参数的某些约束。为了获得合理的仿真结果，预先使用实验数据对实验设置的温度依赖性传热进行了建模和校准。很明显，与无梯度优化过程结合使用的热元素模拟是对线弧添加剂制造进行优化的过程参数的合适数值工具。优化的过程参数满足了有关制造成分冷却的某些要求。此外，与手动选择的参数相比，优化参数可以显着减少过程时间。在我们的示例中，这约为48％。