XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System试用试验
沿进球轨迹组织的地点领域通过增强学习
当啮齿动物学习目标导航时，在奖励地点形成了位置场的高度确定性，并且该田地的宽度和偏向运动方向而增加。但是，在任务学习过程中表征现场分布的规范框架仍然难以捉摸。我们假设观察到的位置场动力学是国家表示学习的一个特征，该学习有助于政策学习最大化强化学习。我们开发了一种使用高斯基函数的代理来对直接突触到策略网络的位置字段进行建模。每个字段的中心，宽度和幅度均可通过试用试验更新策略参数，以最大程度地提高累积折扣奖励。当经纪人学习在具有障碍的一维轨道或二维环境中导航到目标时，较高数量的高斯田地在目标附近组织起来，而其余的田地则在宽度上增加了目标轨迹。我们表明，如有效的编码假设所指出的那样，该位置在位置的频率与该位置的田间密度之间的相关性增加。此外，高斯磁场沿着目标轨迹聚集的位置伸长，具有相似的作用，类似于成功的映射。我们进一步表明，当基本函数的数量较低时，该学到的地图有助于更快的策略收敛。得出结论，我们开发了一个规范模型，该模型概括了几个hip-pocampus位置领域学习动力学，并统一替代建议，以为未来的实验提供可测试的预测。
法院模型手册的朋友密歇根州安阿伯市
亲爱的行政顾问：我写信表示反对拟议的修正案，以删除MCR 7.202（6）（a）（v）的自动上诉，这是否认政府免疫力的权利。这项拟议的修正案将通过要求他们支出其他款项和不必要的扩展诉讼的努力来大大增加市政当局和纳税人的诉讼成本。应拒绝拟议的修正案。避免公众增加诉讼成本的基础是许多其他司法管辖区（包括美国最高法院在合格的豁免方面）所承认的原则，即免疫是免于诉讼的豁免权，而不仅仅是责任辩护的豁免权，并且如果案件被错误地允许去试用试验，则有效丢失了这种豁免权。参见Mitchell V Forsyth，472 US 511，526-27（1985）； Walsh诉Taylor，263 Mich App 618，624; 689 NW2d 506（2004）（“如果初审法院必须简单地让案件在原告声称有意侵权涉及免疫力的情况下继续前进”）。MCR 7.202（6）（a）（v）阻止案件错误地进行审判，从而避免了市政当局和纳税人带来不必要的延长诉讼的成本和负担。MCR 7.202（6）（a）（v）的建议删除将删除该保护。值得注意的是，由于无法立即上诉政府免疫力，诉讼成本增加了，不仅包括增加的国防费用，而且还包括市政员工的关注以及其他为公共利益服务的事务的努力的转移。对于试验准备过程也是如此。尤其如此，考虑到通常需要市政员工的努力和时间的发现过程既昂贵又耗时。此外，如果删除了MCR 7.202（6）（a）（a）（a）（a）（a）（a）（a）（v），则通过在等待最终判决的情况下提出“重大危害”所需的申请，以在接受MCR 7.205（b）（1）的上诉之前，无法充分保护政府实体的利益及其纳税人的利益。