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离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
精神分裂症中奖励的自适应编码，其随着时间的变化和与冷漠的关系
奖励的自适应编码是神经元对可用补偿背景的反应的过程。较高的奖励会导致更强的大脑反应，但是响应的增加取决于可用奖励的范围。在狭窄范围内观察到更陡峭的增加，并且在更广泛的范围内逐渐逐渐增加。在精神分裂症中，自适应编码似乎在不同领域，尤其是在奖励领域中受到影响。在这里，我们测试了大量精神分裂症患者（n = 86）和对照组（n = 66）的奖励的自适应编码。我们评估了：（i）自适应编码缺陷和症状之间的关联； （ii）缺陷的纵向稳定性（相同的任务相同3个月）； （iii）两个实验部位之间结果的稳定性。我们使用功能性MRI和货币激励延迟任务来评估参与者对两个不同的奖励范围的适应：狭窄范围和广泛范围。我们使用利率分析来评估纹状体和视觉区域内的适应性。患者和对照受试者接受了全面的人口统计和临床评估。我们发现患者的自适应编码降低，在狭窄的奖励范围内，相对于对照参与者，纹状体但没有视觉区域的奖励范围降低。在两个研究地点都观察到了这种模式。进行重新测试后，患者增加了狭窄的斜率，显示了改善的自适应编码，而对照受试者则略微降低了它们。在重新测试时，狭窄范围内斜坡过高的患者也显示出更高水平的负症状。我们的数据证实了精神分裂症奖励适应的缺陷，并揭示了患者实践的影响，从而改善了改善，重新测试时坡度较高。但是，在某些患者中，由于大脑反应的早期饱和，坡度过高可能导致更大的奖励可区分性。一起，在新的（第一次接触，适应不足）和更熟悉的（重新测试，过度适应）情况下丧失奖励表示的损失可能会导致精神分裂症的多种动机症状。
自适应进化：细菌和癌细胞如何生存...
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使用模块化生态系统的自主发现在LHC触发器中进行自适应异常检测
异常检测（AD）代表了一种从根本上进行数据驱动发现的新工具。最初的努力集中在将强大的离线算法调整到这些高通量流系统中，但这种算法应如何适应不断发展的检测器条件的问题仍然是一个重大挑战。在这项工作中，我们引入了一个模块化生态系统，以制定和评估自主发现的策略，其中包含了不同的组件，包括：具有时间依赖性效果的数据集，复杂的触发菜单，实时控制机制和成本感知的优化标准。我们通过使用公共CMS数据集的AD触发器进行了基于强化学习的新基准来说明这一框架，旨在鼓励以社区为导向的发展发展新一代智能和适应性触发器。
对复杂犯罪现场对象的自适应深度学习...
犯罪现场调查通常发生在复杂的环境中，在复杂的环境中，可能会隐藏，遮挡或分散在混乱的背景中。传统的对象检测方法经常面临此类挑战，导致错过或不准确地识别关键的法医元素。本研究提出了一个自适应深度学习框架，旨在在复杂的犯罪现场中精确的对象检测。通过利用高级卷积神经网络（CNN），基于区域的CNN（R-CNN）和注意机制，提出的模型动态适应了不同的犯罪现场条件，无论大小，方向或遮挡，都可以有效地识别对象。框架集成了多尺度特征提取，上下文感知学习和自适应学习率，以提高准确性和鲁棒性。将Yolov8和掩码R-CNN合并用于实时检测和实例分段，该系统可确保对象定位和分类的高精度。对各种犯罪现场数据集进行了广泛的测试，证明了该模型的出色表现，平均平均精度（MAP）为92.5％，同时显着降低了误报和负面因素。这种适应性方法不仅简化了法医研究，而且还可以最大程度地减少人为错误，为执法机构提供了可靠，有效的工具。未来的研究将着重于将系统的功能扩展到3D犯罪现场重建和跨域法医分析。
自适应免疫和动脉粥样硬化：十字路口衰老
具有最佳能量分辨率的低能X射线对低能X射线的有效检测需要应用硅漂移检测器（SDDS）和高级应用程序特定的集成电路（ASIC）。与专门的基础科学项目一起，它们在物质科学中的广泛使用长期以来仅限于在低温下工作的单个选择的SDD元素。这是因为在相当详尽的平面技术生产过程中产生的限制，并且需要达到非常低的泄漏电流水平，以及对高度专业化的读取电子产品的需求。我们在这项审查工作中描述了RedSox合作的努力的具体结果，以开发基于多像素单片硅漂移探测器和定制设计的高级读数电子设备，能够处理用于高光谱的高光谱，但适用于应用程序的高光谱，但可用于代表各种应用程序。
NISQ设备的自适应量子电路汇编
Abhishek khot 1 , Omkar Potadar 2 , Prof. Pavan Mitragotri 3 1, 2 Students, 3 Proffessor, Department of MCA, KLS Gogte Institute of Technology, Belagavi 590008 Abstract: Artificial Intelligence (AI) has become integral to cybersecurity, offering advanced solutions for monitoring, detecting, reporting, and countering cyber threats.随着网络攻击的数量和复杂性，传统的安全措施证明不足。AI快速适应和学习的能力使其成为防御这些不断发展的威胁的重要工具。它可以自动执行常规任务，加速威胁检测和响应，并提高安全措施的准确性。但是，AI还带来了风险，例如网络犯罪分子的潜在滥用，需要持续的人类监督。网络攻击的发生率的日益增强凸显了需要强大的AI支持网络安全系统来保护整个行业敏感数据的必要性。关键字：人工智能，网络安全，机器学习，深度学习，人工神经网络（ANN），智能代理（IAS），专家系统
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
Anuj Jalwal先生，Garima Kumawat女士摘要：社交媒体的出现彻底改变了信息的传播和社会话语的动态。具有快速传播内容的能力，数字平台已成为塑造性别和种姓叙事，影响公众舆论，政策框架和基层行动主义的强大工具。社交媒体用作双刃剑 - 一方面，它为边缘化，促进意识和动员提供了声音；另一方面，它构成了诸如错误信息，在线骚扰和数字排除等挑战。本文深入研究了社交媒体对性别和种姓叙事的深远影响，强调了它如何成为当代社会运动的基本力量。数字平台，包括Twitter，Facebook和Instagram，使历史上被压迫的群体挑战了主导的叙事并要求正义。#METOO，#DalitlivesMatter和#AmbedKariteMovements之类的动作已获得前所未有的动力，引起人们对系统性问题的关注并促使社会和法律改革。社交媒体内容的病毒性质可确保即使本地化问题也可以受到全球关注，从而加强集体行动主义。此外，本文研究了算法，数字素养差距和状态干预措施如何影响这些讨论的轨迹。虽然数字平台声称可以促进自由表达，但人工智能和算法偏见的作用通常会以可能加强现有功率结构的方式来策划内容。关键字：数字起义，社交媒体，性别，种姓，行动主义，在线话语由于数字划分进一步加剧了在线话语中的不平等，因此排除了边缘化社区。尽管具有变革性的潜力，但社交媒体充满了风险，包括网络欺凌，错误信息和有针对性的骚扰。妇女和达利特活动家经常成为在线虐待的受害者，沉默的声音并阻碍进步。此外，国家监视和审查制度对数字行动主义的真实性和可持续性构成了重大威胁。本文探讨了政策和法规如何在保留言论自由和民主参与原则的同时确保更安全的数字空间。使用混合方法方法，本研究整合了定性案例研究和定量数据分析，以评估社交媒体在放大性别和种姓叙事方面的有效性。批判性地评估了这些数字运动是否会导致切实的社会变化，还是仅限于现实世界影响有限的在线空间。本文结束了，强调需要一个包容性的数字生态系统，在这种生态系统中，不仅听到边缘化的声音，而且受到了保护。增强数字素养，实施强大的反骚扰政策以及确保公平的互联网访问对于维持有意义的话语至关重要。随着社交媒体的不断发展，其作为性别催化剂和种姓正义的潜力取决于优先考虑包容性，道德监管和民主参与的积极措施。
设计使用自适应隐形的无人机
为了进一步阐明自旋，山谷和Minivalley自由度之间的相互作用，研究人员在外部磁场下进行了磁转运测量。这些测量结果提供了对自旋和山谷填充序列的见解，表明旋转填充序列可以从“ 2 + 2 + 4 + 4”变为“ 6 + 6”。这种过渡表明，可以利用Minivalley的自由度来电气操纵自由度，这一发现对量子控制和对电子状态的操纵产生了深远的影响。
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。