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在合作多机构强化学习中分散执行的集中式培训简介
4个集中批评方法16 4.1预赛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.2基本的集中评论家方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 4.3 Maddpg。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.4昏迷。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.5 Mappo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 4.6基于州的批评家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 4.7选择不同类型的分散和集中批评家。。。。。。。。。。24 4.8结合策略梯度和价值分解的方法。。。。。。。。。。。。25 4.9其他集中批评方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
ai-art-prize.pdf - Golan Levin 的课程
一些评论家认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品。而是它们的工作方式。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像来构建的，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
AI 生成的艺术作品获奖。艺术家们并不高兴。
一些评论家认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品。而是它们的工作方式。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像来构建的，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
汽车行业的可持续发展目标：告诉他人你有多好
referênciasbibliográficas[1] Asante，D。等。2022。取消策略，以消除加纳可再生能源采用和发展的障碍：一种评论家模糊的Topsis方法。可再生能源，195。[2] Caliskan，A。等。2022.根据Promethee和Vikor方法，根据可持续性报告对负责任的汽车制造商进行范围。高级可持续系统，6（6）。[3] Chen，Y-H。等。2011。使用模糊的Promethee进行的战略决策是外包。具有应用程序的专家系统，38（10）。[4]联合国。2021. 17个进球。联合国经济和社会事务部。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
供应链弹性面对大流行中断的关键决定因素：解释性三重螺旋框架
今天，与过去相比，供应链（SC）网络面临更多的干扰。虽然很少有干扰，但它们可能会产生灾难性的长期经济或社会影响，并且恢复过程可能很漫长。这些在COVID-19大流行期间观察到的，这些可能会极大地影响SC并使之脆弱。对这些问题的识别已通过发展弹性，敏捷和自适应SC来促使人们对改善破坏管理的需求。本研究的目的是引入评估框架，以确定和评估供应链弹性（SCR）的决定因素（SCR）。为了分析经验数据，通过间隔相关性（模糊评论家）和模糊技术来分析经验数据，以相似性（模糊的topsis）（模糊topsis）进行了模糊技术。模糊的评论家方法用于识别关键决定因素，并应用模糊的Topsis方法来确定某些现实世界中的相对排名。最后，通过制定命题，提出了解释性三重螺旋框架来实现SCR。这项研究在方法论和含义上都引人注目。通过在评估决定因素的SCR和借助解释性三重螺旋框架来建立有弹性SC的决定因素和应用这些决定因素的评估中引入模糊评论家和模糊的上衣的新型组合，为SCR领域提供了独特而有价值的贡献。关键发现表明“响应能力”，然后是“管理协调和信息集成”是实现SCR的最重要决定因素。这项工作的结果可以帮助人士以提高敏捷性和适应性来实现SCR。
慕尼黑工业大学 2030 年可持续未来战略
因为我们需要协调循环经济的新技术、新工艺、新产品和新模式，以及经济目标与生态要求和社会因素之间的关系。为了实现这一目标，我们不能把游戏留给昨天的捍卫者、许多裁判或不负责任的评论家，而必须果断地动员我们的下一代学生作为可持续未来变革的领导者。我们必须赋予他们专业知识，以及必要的敏感性和新技能，使他们能够做出明智的决定，说服他人，为可持续的未来制定有效的政策，并通过可扩展的创新有力地付诸实践。我们希望与学生、员工和社会共同探讨，以可持续的方式塑造未来。
询问澳大利亚专家的观点
这是一种国家背景，在过去的10 - 15年中，住房系统绩效变得越来越有争议。住房负担能力在过去的五个澳大利亚大选中的三个中构成了主要的争论，从以前的历史开始，这很少是正确的（Pawson等人。2020）。我们的工作也是在长期以来柔和的国家经济生产力增长的背景下进行的，这同样引起了官方圈子以及政府以外的专业经济学家和经济评论家的关注程度（Gittins 2016，2020； 2020年；生产力委员会； 2020年生产力委员会； Garnaut 2021）。
