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1（1）附件1号第1项关注... syllabus-i-i-to-iv-m.com-49233-652-276-354.pdf 学期-I 考试方案和教学大纲 B.Sc的日期表V学期考试，... 离线2024年12月 M. Tech-CSE - （人工智能与机器学习）
1。确认了22.2022举行的学术委员会上次会议的会议记录，并记录了行动。 2。 Neha Makkar女士已经在M.A. 中承认 经济学（最终）在远程教育局中出现在M.A. 中 经济学考试。 3。 已经采取了行动，以进入Swadeshi Swavlamban Nyas G.T Road，Panipat＆Kuk之间的谅解备忘录（MOU），执行委员会在其会议日期的会议上也批准了这一备忘录。 编号 32（1），共22.08.2023。 4。 已经采取行动进入库鲁克什拉大学Kurukshetra和Yushu Excellence Technologies Pvt之间的理解备忘录。 Ltd.运营办公室，孵化中心，比特·皮拉尼（Bits Pilani），皮拉尼（Pilani）等，执行委员会在其会议上也已批准了这一日期。 编号 32（2），共22.08.2023。 5。 已经通过承认Vikram Jeet先生S/O Late Sh采取了行动。 raghubir singh in M.A。 历史（最终）在远程教育局中完成他的硕士学位 历史学位作为特殊情况6。 院长委员会关于博士修正案的建议。执行委员会在其会议日期的会议上也批准了2022-23条例。 编号 32（3），共22.08.2023。 7。 被提名为入学委员会成员的人已获悉。 8。 被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。确认了22.2022举行的学术委员会上次会议的会议记录，并记录了行动。2。Neha Makkar女士已经在M.A. 中承认 经济学（最终）在远程教育局中出现在M.A. 中 经济学考试。 3。 已经采取了行动，以进入Swadeshi Swavlamban Nyas G.T Road，Panipat＆Kuk之间的谅解备忘录（MOU），执行委员会在其会议日期的会议上也批准了这一备忘录。 编号 32（1），共22.08.2023。 4。 已经采取行动进入库鲁克什拉大学Kurukshetra和Yushu Excellence Technologies Pvt之间的理解备忘录。 Ltd.运营办公室，孵化中心，比特·皮拉尼（Bits Pilani），皮拉尼（Pilani）等，执行委员会在其会议上也已批准了这一日期。 编号 32（2），共22.08.2023。 5。 已经通过承认Vikram Jeet先生S/O Late Sh采取了行动。 raghubir singh in M.A。 历史（最终）在远程教育局中完成他的硕士学位 历史学位作为特殊情况6。 院长委员会关于博士修正案的建议。执行委员会在其会议日期的会议上也批准了2022-23条例。 编号 32（3），共22.08.2023。 7。 被提名为入学委员会成员的人已获悉。 8。 被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。Neha Makkar女士已经在M.A.经济学（最终）在远程教育局中出现在M.A.经济学考试。3。已经采取了行动，以进入Swadeshi Swavlamban Nyas G.T Road，Panipat＆Kuk之间的谅解备忘录（MOU），执行委员会在其会议日期的会议上也批准了这一备忘录。编号32（1），共22.08.2023。 4。 已经采取行动进入库鲁克什拉大学Kurukshetra和Yushu Excellence Technologies Pvt之间的理解备忘录。 Ltd.运营办公室，孵化中心，比特·皮拉尼（Bits Pilani），皮拉尼（Pilani）等，执行委员会在其会议上也已批准了这一日期。 编号 32（2），共22.08.2023。 5。 已经通过承认Vikram Jeet先生S/O Late Sh采取了行动。 raghubir singh in M.A。 历史（最终）在远程教育局中完成他的硕士学位 历史学位作为特殊情况6。 院长委员会关于博士修正案的建议。执行委员会在其会议日期的会议上也批准了2022-23条例。 编号 32（3），共22.08.2023。 7。 被提名为入学委员会成员的人已获悉。 8。 被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。32（1），共22.08.2023。4。已经采取行动进入库鲁克什拉大学Kurukshetra和Yushu Excellence Technologies Pvt之间的理解备忘录。Ltd.运营办公室，孵化中心，比特·皮拉尼（Bits Pilani），皮拉尼（Pilani）等，执行委员会在其会议上也已批准了这一日期。编号32（2），共22.08.2023。 5。 已经通过承认Vikram Jeet先生S/O Late Sh采取了行动。 raghubir singh in M.A。 历史（最终）在远程教育局中完成他的硕士学位 历史学位作为特殊情况6。 院长委员会关于博士修正案的建议。执行委员会在其会议日期的会议上也批准了2022-23条例。 编号 32（3），共22.08.2023。 7。 被提名为入学委员会成员的人已获悉。 8。 被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。32（2），共22.08.2023。5。已经通过承认Vikram Jeet先生S/O Late Sh采取了行动。raghubir singh in M.A。历史（最终）在远程教育局中完成他的硕士学位历史学位作为特殊情况6。院长委员会关于博士修正案的建议。执行委员会在其会议日期的会议上也批准了2022-23条例。编号32（3），共22.08.2023。 7。 被提名为入学委员会成员的人已获悉。 8。 被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。32（3），共22.08.2023。7。被提名为入学委员会成员的人已获悉。8。被任命为居住委员会，卫生与纪律的成员。9。已经采取了行动，以进入库鲁克什拉大学，库鲁克谢特拉（KUK）和澳大利亚哈里兰维斯协会（AHA）乔治街，新南威尔士州帕拉马塔等之间的谅解备忘录（MOU）。编号32（4），共22.08.2023。10。有关批准各种考试计划和教学大纲的研究委员会的建议已分发给所有UTD/相关的附属学院/机构等。11。已通过批准大学日历（2014）第8.1条（2014）第II卷（A部分）的相关条款已采取，从2023年1月开始为所有UG课程开始，并将其纳入远程教育局。执行委员会的Res也批准了同样的批准。编号32（5），共22.08.2023。 12。 已通过允许根据K.U.的第199页的第XVII条允许根据第2条（III）第2条（iii）的相应修正案/删除采取行动。 日历 - 第一卷，2009年，执行委员会的资源也已批准。 编号 32（6），共22.08.2023。 13。 已经通过批准了日期为03.03.2023的等价委员会的建议，通过考虑特许会计师（CA）的资格（CA），公司秘书（CS）和成本和工作会计师（ICWA）的资格，等效于毕业后，仅在该大学14年的高等教育中毕业。32（5），共22.08.2023。12。已通过允许根据K.U.的第199页的第XVII条允许根据第2条（III）第2条（iii）的相应修正案/删除采取行动。日历 - 第一卷，2009年，执行委员会的资源也已批准。编号32（6），共22.08.2023。 13。 已经通过批准了日期为03.03.2023的等价委员会的建议，通过考虑特许会计师（CA）的资格（CA），公司秘书（CS）和成本和工作会计师（ICWA）的资格，等效于毕业后，仅在该大学14年的高等教育中毕业。32（6），共22.08.2023。13。已经通过批准了日期为03.03.2023的等价委员会的建议，通过考虑特许会计师（CA）的资格（CA），公司秘书（CS）和成本和工作会计师（ICWA）的资格，等效于毕业后，仅在该大学14年的高等教育中毕业。已经通过批准了日期为03.03.2023的等价委员会的建议，就shastri（3年）与B.A.（一般）仅在这所大学进行高等研究。
离线强化学习的隐式和明确的政策约束
离线增强学习（RL）旨在根据历史数据改善目标政策而不是行为政策。离线RL的一个主要问题是分配转移导致Q值估计的分布转移。大多数现有的作品都集中在行为克隆（BC）或最大化Q学习方法以抑制分布转移。BC方法试图通过将目标策略限制为离线数据来减轻转移，但它使学习的策略高度保守。另一方面，最大化Q学习方法采用悲观的机制来通过根据动作的不确定性来最大化Q值和惩罚Q值来产生动作。但是，生成的措施可能是算法的，从而导致预测的Q值高度不确定，这反过来又将误导该策略以生成下一个动作。为了减轻分配转移的不利影响，我们建议通过统一Q学习和行为克隆以应对探索和剥削难题来隐含和明确地限制政策。对于隐式约束方法，我们建议通过致力于使目标策略和行为策略的行动无法区分的生成对抗网络统一行动空间。对于显式约束方法，我们会提出多重重要性采样（MIS），以了解每个状态行动对的优势权重，然后将其用于抑制或充分使用每个状态行动对。D4RL数据集上的广泛实验表明，我们的方法可以实现出色的性能。MAZE2D数据上的结果表明，MIS与单个重要性采样更好地解决了异质数据。我们还发现MIS可以有效地稳定奖励曲线。关键字：Q学习，行为克隆，悲观机制，多重重要性采样。
Oracle零停机时间迁移 - 逻辑离线迁移到Oracle Database上的ADB-S@Google Cloud
zdmhost.zdm: Audit ID: 185 Job ID: 1 User: zdmuser Client: zdmhost Job Type: "EVAL" Scheduled job command: "zdmcli migrate database -rsp /home/zdmuser/logical_offline_adb/logical_offline_adb.rsp - sourcenode onphost -sourcesid oradb -srcauth ZDMAUTH -SRCARG1用户：Onpuser -Srcarg2 Identity_file：/home/ZDMUSER/.ssh/ID_RSA -SRCARG3 sudo_location：/usr/usr/bin/bin/bin/sudo -eval“计划工作执行时间开始：等效的本地时间：2024-10-18 11:00:52当前状态：成功结果文件路径：“/home/zdmuser/zdm/zdm/zdmbase/chkbase/chkbase/scheduled/scheduled/job-1-1-2024-10-10-18-18-11:01:01:21.log”计量路径： "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-2024-10-18-11:01:21.json" Excluded objects file path: "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-filtered-objects-2024-10-18T11: 05：34.879。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
可扩展的多代理离线增强学习和信息的作用
离线增强学习（RL）专注于仅从一批先前收集的数据中学习政策。有可能有效利用此类数据集的潜力，而无需进行昂贵或冒险的主动探索。虽然最近的离线多代理RL（MARL）的最新进展表现出了承诺，但大多数现有方法依赖于所有代理商共同收集的大型数据集，或者是独立收集的特定于特定于代理的数据集。前者的方法确保了强大的性能，但提出了可扩展性的问题，而后者则强调可伸缩性以牺牲性能保证为代价。在这项工作中，我们为数据集收集和离线学习提出了一个新颖的可扩展程序。代理首先通过预先指定的信息共享网络一致地收集了不同的数据集，随后学习了连贯的局限性策略，而无需完全可观察到或倒退以完全分散。从理论上讲，这种结构化方法允许精确拟合的Q-材料（FQI）算法[7]的多代理扩展，以高可能性地汇聚到全球范围内，以降至ϵ-Optimal策略。收敛性受到依赖共享信息信息性的错误术语。此外，我们还展示了这种方法如何将FQI监督学习阶段的固有错误与共享信息和未共享信息之间的共同信息绑定。我们的算法，可扩展的多代理FQI（SCAM-FQI），然后在分布式决策问题上评估。经验结果与我们的理论发现一致，这支持了Scam-FQI在达到可伸缩性和政策绩效之间取得平衡的有效性。
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
统计和序列学习可以让孩子在一年离线期后获得持久记忆
环境模式的提取是人类整个生命周期学习的基础，不仅在认知技能中发挥着至关重要的作用，而且在感知、运动和社交技能中也发挥着至关重要的作用。至少有两种类型的规律有助于获得技能：（1）统计、基于概率的规律，以及（2）基于序列顺序的规律。基于概率和/或基于序列顺序的规律在短时间内（从几分钟到几周）的记忆表现已在整个生命周期中得到广泛研究。然而，这种知识的长期（数月或一年）记忆表现受到的关注相对较少，而且尚未在儿童中进行评估。在这里，我们旨在测试 9 至 15 岁之间的神经典型儿童在 1 年离线期间对基于概率和基于序列顺序的规律的长期记忆表现。参与者执行了视觉运动四选一反应时间任务，旨在同时测量基于概率和基于序列顺序的规律的习得。通过在 5 小时延迟后重新测试其表现来控制短期巩固效应。一年后，他们又在同一任务上接受了重新测试，两次测试之间没有任何练习。参与者成功地掌握了基于概率和基于序列顺序的规律，并在一年的时间里保留了这两种类型的知识。成功的保留与年龄无关。我们的研究表明，基于概率和基于序列顺序的规律的表征在很长一段时间内保持稳定。这些发现为技能巩固的发展不变性模型提供了间接证据。
灵长类动物的离线经颅超声刺激引起的早期神经塑性
在低强度TU的快速增长的领域中，使用“离线”经颅超声刺激（TUS）方案特别感兴趣。离线TU可以在刺激后长达几个小时调节神经活动，这表明诱导早期神经塑性。对人类和非人类灵长类动物的研究都显示了神经调节靶标和与之相关的区域的分布式网络的空间特定变化。这些变化表明兴奋性或抑制作用是所用方案与基础大脑区域和状态之间复杂相互作用的结果。了解如何通过离线诱导早期神经塑性，可以为在广泛的脑部疾病中影响晚期神经塑性和治疗应用开放途径。
具有软短路故障模式的 SiC 功率 MOSFET 中的栅极损伤积累和离线恢复
摘要 – 本文详细分析了特定类型的碳化硅 (SiC) 功率 MOSFET 的短路故障机制，该 MOSFET 具有安全的开路故障类型特征。结果基于广泛的实验测试，包括晶体管的功能和结构特性，专门设计用于实现逐渐退化和逐渐累积的损伤。结果表明，软故障特征与栅极源结构的退化和最终部分短路有关。此外，在退化的组件上观察到由临时离线偏置引起的部分恢复。结果表明，这是一种现实的新选择，可在应用中部署，以提高系统级稳健性和系统级跳转运行模式能力，这在许多可靠性关键领域（例如运输）中非常重要。