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深度强化学习协助无人机路径计划依靠累积奖励模式和区域细分
摘要近年来，已经考虑了许多应用程序，例如预防灾难和控制，物流和运输以及无线通信。大多数无人机需要使用遥控器手动控制，这在许多环境中可能具有挑战性。因此，自主无人机引起了重大的研究兴趣，在这些研究中，大多数现有的自主导航算法都遭受了长时间的计算时间和不满意的性能。因此，我们提出了基于累积奖励和区域细分的深入加固学习（DRL）无人机路径计划算法。我们提出的区域分割旨在减少DRL药物落入局部最佳陷阱的可能性，而我们提出的累积奖励模型考虑了从节点到目的地到目的地的距离以及在节点附近的障碍物的密度，这解决了DRL算法在路径计划任务中面临的稀疏训练数据的问题。已在不同的DRL技术中测试了所提出的区域分割算法和累积奖励模型，我们表明累积奖励模型可以提高30个深神经网络的训练效率。8％和区域分割算法使深Q-Network代理避免局部最佳陷阱的99％，并协助深层确定性策略梯度代理，以避免92％的局部最佳陷阱。
某种情况下的英国战略
这篇论文准确地预测了意大利将加入对英国的战争；事实上，墨索里尼于 6 月 10 日宣战，希望从轴心国盟友法国的失败中获得物质利益。正如论文所指出的，这使得英国在地中海和中东的战略地位变得极为复杂，因为法国对西地中海的控制终止，意大利的地位因此得到加强，相对于英国在马耳他的基地以及英国对埃及和苏伊士运河的控制，两者都受到威胁。此后，地中海和北非沿海地区成为未来三年英国大部分战争努力的中心。地中海平衡的这种变化反过来又使日本在远东的局势变得复杂。英国在马来亚的地位现在很大程度上取决于美国，因为一旦日本入侵，现在没有舰队可以向东派遣，这是正确的。然而，它错误地认为西班牙和葡萄牙将落入轴心国的控制之下，这可能会导致直布罗陀的丧失。事实上，在佛朗哥大元帅领导下的法西斯西班牙虽然同情轴心国，但他们谨慎地寻求平衡这种同情与持续的中立。葡萄牙自始至终保持坚定的中立立场。作者认为美国将广泛同情英国，这一假设基本上是正确的，尽管在珍珠港事件之前，罗斯福总统不得不在该国和美国国会强烈的孤立主义情绪面前谨慎行事。
已发表版本的引文（APA）：van den Wildenberg, WPM、van Wouwe, NC、Ridderinkhof, KR、Neimat, JS、Elias, WJ、Bashore, TR
先前使用经典停止信号任务的研究结果表明，丘脑底核 (STN) 在抑制运动动作的能力中起着重要作用。在这里，我们使用停止-改变任务扩展了这些发现，该任务需要自愿的动作覆盖来停止正在进行的运动反应并转变为替代反应。16 名被诊断为帕金森病 (PD) 的患者和 16 名健康对照参与者 (HC) 执行了停止-改变任务。PD 患者在 STN 的深部脑刺激 (DBS) 开启和关闭时完成任务。行为结果表明，在 STN DBS 期间，PD 患者的去、停止和改变延迟显著缩短，前两者的减少重复了先前使用经典停止信号任务的 DBS 研究的发现。在 PD 患者中观察到的缩短的去延迟在控制范围内。相反，PD 患者的停止延迟虽然显著减少，但仍然明显长于 HC。与前进延迟一样，PD 患者的停止变化延迟也显著缩短，使其落入控制范围内，这是一项新发现。总之，STN DBS 提高了 PD 患者控制运动动作的能力，但存在差异。前进、停止和停止变化延迟均缩短，但只有前进和停止变化延迟恢复正常。
助理国务卿 CS Eliot Kang 的证词
金主席、贝拉高级成员、尊敬的小组委员会成员们，感谢你们邀请我和我的同事今天来作证。国务院国际安全和不扩散局 (ISN) 的使命是防止、阻止和扭转大规模杀伤性武器 (WMD)、相关运载系统、破坏稳定的先进常规武器和相关两用技术的扩散。保护关键和新兴技术是一个至关重要的国家安全问题。这些技术可用于开发或改进大规模杀伤性武器和其他武器计划，如果落入我们的对手手中，则可能被用来对付我们；保护这些技术是一个国家安全问题，而不是贸易问题。促进和平民用核合作是我们使命的另一个关键组成部分；重要的是，民用核计划必须在最高安全、保障和不扩散标准下进行，以确保核材料不会被转用于武器计划。 ISN 在领导国防部塑造和维护安全的国际格局、促进稳定、减轻扩散威胁以及通过保护关键和新兴技术及其供应链来支持美国国家安全利益方面发挥着重要作用。ISN 利用战略伙伴关系，谈判和执行防扩散协议和条约，开展出口管制外交——包括领导美国各部门代表团参加多边出口管制机制——实施制裁，领导拦截
导弹防御局-小企业项目办公室
您可能已经知道，网络安全如今已成为大事。只要看看新闻，您就会发现各种通过黑客攻击政府和民用信息系统获取敏感信息的恐怖故事。如果您是受害者，就像我和数百万其他政府雇员一样，您就会知道，当您知道自己的个人身份信息在网络空间中四处流传，可能落入某些人手中，他们会利用这些数据对我们造成伤害时，您会感到多么沮丧。现在，让我们从更广阔的视角来思考我们国家的防御以及我们为防御做好准备的方式。毫无疑问，所有参与这一过程的人都严重依赖计算机和电子数据来完成他们的工作。当我们过渡到网络空间开展业务和传递信息时，我们带来了 20 年前不存在的独特安全问题。美国国防部 (DoD) 开始意识到我们在这个网络世界中的脆弱程度，并正在采取措施保护我们的信息免受世界各地不法分子的攻击，这些人会窃取这些数据来增强他们的军事能力，同时损害我们的军事能力。许多需要保护的数据不一定是机密数据。对于机密数据，我们已经拥有相当强大的系统来保护其未经授权的披露。国防部现在意识到，有大量数据不是机密的，但这些数据可以为潜在对手提供有关我们运营和系统的大量信息。这让我想到了本期通讯的主题，以及作为国防承包商您需要了解的信息。
数字 Konnekt x32
1 阅读这些说明。2 保留这些说明。3 注意所有警告。4 遵循所有说明。5 请勿在水边使用此设备。6 仅用干布清洁。7 请勿堵塞任何通风口。按照制造商的说明进行安装。8 请勿安装在任何热源附近，例如散热器、热调节器、炉灶或其他产生热量的设备（包括放大器）。9 不要破坏极化或接地型插头的安全目的。极化插头有两个插片，其中一个比另一个宽。接地型插头有两个插片和第三个接地插脚。宽插片或第三个插脚是为了您的安全而提供的。如果提供的插头无法插入您的插座，请咨询电工更换旧插座。10 保护电源线，防止被踩踏或挤压，特别是在插头、便利插座和设备出口处。11 仅使用制造商指定的附件/配件。12 仅与制造商指定的或与设备一起出售的推车、支架、三脚架、托架或桌子一起使用。使用推车时，移动推车/设备组合时要小心，以免翻倒造成伤害。13 在雷雨天气或长时间不使用时，请拔下设备插头。14 将所有维修事宜转交给合格的维修人员。如果设备以任何方式受损，例如电源线或插头损坏、液体溅入或物体落入设备、设备暴露在雨中或潮湿环境中、无法正常运行或掉落，则需要进行维修。
DOE 2024 财年预算申请第 1 卷 NNSA
美国国家核安全局 (NNSA) 2024 财年预算请求为 23,845,000,000 美元，比 2023 财年颁布的水平增加 1,682,436,000 美元（7.6%），用于支持国家安全。NNSA 的 2024 财年预算请求追求五项主要国家安全努力：（1）维护安全、可靠和有效的核武器库存；（2）减少全球核威胁，防止核和放射性材料落入恐怖分子手中；（3）加强关键科学、技术和工程能力，以支持认证、评估以及当前和未来的寿命延长计划；（4）为美国海军提供安全且军事上有效的综合核推进系统；（5）实现核安全基础设施的现代化。所有这些努力的关键是联邦政府对不断增长的任务要求进行必要的监督。 NNSA 一直奉行严谨的程序，以满足核安全和不扩散政策目标和要求，支持海军，并支持高技能的联邦劳动力。NNSA 的 2024 财年预算请求充分参考并支持 2022 年核态势评估 (NPR) 和国家安全战略。它包括全力支持对核三位一体的所有三个支柱进行现代化改造，并利用国家威慑能力的各个方面。这包括对军备控制、风险降低措施和核保障措施以及反恐和反扩散措施的持久支持。2024 财年预算请求将提供维持和证明国家核威慑有效性所需的资源，支持 NNSA 的尖端科学和技术计划。
论大脑、行为和人工神经网络的逻辑推理
摘要 在认知、计算和神经科学领域，从业者经常推理计算模型代表或学习什么，以及实例化什么算法。这种推理的假定目标是将有关所讨论模型的主张概括为有关思维和大脑以及这些系统的神经认知能力的主张。这种推理通常基于模型在任务上的表现，以及该表现是否接近人类行为或大脑活动。在这里，我们展示了这种论证如何使模型与其目标之间的关系复杂化；我们强调人工神经网络 (ANN)，尽管任何落入相同推理模式的理论-大脑关系都存在风险。在本文中，我们在一个正式框架——元理论演算——内对从 ANN 到大脑再返回的推理进行建模，以便就如何广泛理解和使用模型以及如何最好地正式描述它们及其功能展开对话。为此，我们从已发表的记录中表达了关于模型在一阶逻辑中的成功和失败的主张。我们提出的形式化方法描述了科学家在裁决理论时制定的决策过程。我们证明，将文献中的论证形式化可以揭示理论与现象之间关系的潜在深层问题。我们讨论了这对认知科学、神经科学和心理学研究的广泛意义；当模型失去以有意义的方式在理论和数据之间进行调解的能力时，这意味着什么；以及这对我们的领域在进行高级科学推理时部署的元理论演算意味着什么。
使用机器学习对移动价格进行分类
摘要要理解预测和预测价格以制定成功的消费者战略至关重要。产品的市场性能取决于适当的价格。这项研究的目标是根据包括存储，显示，电池寿命，RAM，相机等的规格确定手机的定价范围。购买适合其需求和预算的电话时，它将有助于消费者做出明智的决定。在手头这么多资源中，做出最佳选择可能很困难。使用手机的重要方面提供指导的模型已开发出来解决此问题。要对手机的价格进行分类和估计，本研究操纵五个机器学习（ML）技术：支持向量机（SVM），随机森林（RF），决策树（DT），Logistic Remission（LR）和K-Nearest Neighbors（KNN）。这些模型经过训练，可以创建落入低，中，高或极高类别的结果。本文的数据是从kaggle.com获得的。评估发现以达到最高水平的精度，同时选择手机最期望的功能。这项研究的发现将对消费者和制造商都具有实际影响。消费者可以根据确定的有影响力的特征做出明智的决定，考虑到他们的偏好和预算限制。制造商可以使用见解来优化产品产品，强调对更高价格范围贡献的功能。这种战略一致性可以提高市场竞争力和消费者满意度。本文还以最低的价格确定了手机功能最多的最佳选择。
靶向与脱靶效应的药物抑制了SARS-COV-2
摘要由严重的急性呼吸综合症冠状病毒-2（SARS-COV-2）引起的冠状病毒疾病19（COVID-19）的当前流行呼吁开发病毒复制抑制剂。在这里，我们对包括伊马替尼梅赛酸酯在内的已发表和声称的SARS-COV-2抗病毒药进行了生物信息学分析，我们发现，我们发现对Vero E6细胞的SARS-COV-2复制抑制了SARS-COV-2复制，并根据有关其他冠状病毒的文献来抑制其他关于其他冠状病毒的文献，这可能会以酪氨酸动物学酶为酪氨酸动物酶抗抑制剂。我们确定了具有溶酶体剂特征的SARS-COV-2抗病毒药簇，这意味着它们是能够渗透到细胞中的亲脂性弱碱基。These agents include cepharentine, chloroquine, chlorpromazine, clemastine, cloperastine, emetine, hydroxychloroquine, haloperidol, ML240, PB28, ponatinib, siramesine, and zotati fi n (eFT226) all of which are likely to inhibit SARS-CoV-2 replication by non-speci fi c（脱靶）的效果，这意味着它们可能不对其“官方”药理学靶标作用，而是通过对包括自噬体，内体和溶酶体在内的嗜酸细胞器的非特征作用来干扰病毒复制。伊马替尼梅赛酸盐并未落入该簇。总而言之，我们根据其理化特征提出了将SARS-COV-2抗病人的初步分类与特异性（靶）与非特殊（非目标）（非目标）药物的特定分类。