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关于蒙特卡洛乐观政策迭代的收敛性
蒙特卡洛（MC）方法是一种用于增强学习问题的技术。它们通过平均与环境相互作用的完整互动中的所有状态平均样本回报来工作。尽管有应用，但尚未完全理解它们的收敛性。操作性策略迭代是MC方法的一种变体，具有一些附加约束，可以保证融合到最佳解决方案。但是，现有的证据不是最直接的证据，通常是从难以访问的出版物中引用的结果。本论文是对该主题的文献回顾，在一个地方完全介绍了融合的原始证明。它还讨论了简化证明的尝试的尝试，为将来的研究提供了可能的方向。
识别在数据驱动的策略迭代中的作用：...
本文的目的是研究未知系统所谓的间接和直接数据驱动控制背后的基本机制。特别是，我们考虑应用于线性二次调节器问题的策略迭代。考虑了两个迭代过程，其中考虑了从系统中收集的数据来计算所需的最佳控制器的新估计。在间接策略迭代中，数据用于通过递归标识方案获得更新的模型估计，该方案以确定的方式使用，以执行经典的策略迭代更新。通过将并发模型识别和控制设计作为两个算法系统之间的反馈互连，我们提供了一个闭环分析，该分析显示了数据中任意激发的收敛性和稳健性。在直接策略迭代中，数据用于近似值函数并设计关联的控制器，而无需中间标识步骤。在提出了克服潜在的身份能力问题的最近提议的方案的扩展后，我们确定了在哪些条件下保证该程序提供最佳控制器。基于这些分析，我们能够比较两种方法的优势和局限性，突出了所需的样本，收敛属性和激发要求等方面。模拟以说明结果。
关于阿克塞尔罗德的迭代囚徒困境 (IPD) 锦标赛的注释
• 生态锦标赛：第二届锦标赛的参赛者（加上随机）用作由 1000“代”组成的“进化”锦标赛的初始条件。第 G 代开始时种群池中 T 类策略的数量设置为等于上一代 G-1 中 T 类策略赢得的总分数。
AI-mole：未知非线性动力学的自主迭代运动学习，具有广泛的实验验证*
摘要 - 这项工作提出了自主迭代运动学习（AI-mole），该方法使具有未知的非线性动力学系统可以自主学习解决参考跟踪任务。该方法迭代地将输入轨迹应用于未知动力学，基于实验数据训练高斯过程模型，并利用该模型更新输入轨迹，直到达到所需的跟踪效果为止。与现有方法不同，所提出的方法会自动确定必要的参数，即ai-mole Works插件播放，而无需手动参数调整。此外，AI-mole仅需要输入/输出信息，但也可以利用可用的状态信息来加速学习。通常仅在模拟或使用手动调谐参数的单个现实世界测试床上验证其他方法，但我们介绍了在三个不同的现实世界机器人上验证所提出的方法的前所未有的结果，总共九个不同的参考跟踪任务而无需任何先前的模型信息或手动参数调谐。在所有系统和任务上，AI摩尔迅速学习以跟踪参考文献，而无需任何手动参数调整，即使仅提供输入/输出信息。
自动招标的轨迹迭代增强学习框架
在在线广告中，广告商通常通过使用需求端平台（DSP）提供的自动铸造工具参加广告拍卖的广告广告机会。当前的自动铸造算法通常采用强化学习（RL）。然而，由于安全问题，大多数基于RL的自动竞标政策都经过模拟培训，从而在在线环境中部署时会导致性能退化。要缩小此差距，我们可以并行部署多个自动竞标代理，以收集大型交互数据集。然后可以利用离线RL算法来培训新的政策。随后可以部署训练有素的策略以进行进一步的数据收集，从而产生了迭代培训框架，我们将其称为迭代的离线RL。在这项工作中，我们确定了这种迭代离线RL框架的瓶颈，该框架源自离线RL算法固有的保守主义引起的无效探索和剥削。为了克服这种瓶颈，我们提出了轨迹探索和外观（TEE），它引入了一种新颖的数据收集和数据利用方法，用于从轨迹有偏见的迭代离线RL。此外，为了在保留TEE的数据集质量的同时确保在线探索的安全性，我们建议通过自适应行动选择（SEAS）进行安全探索。在阿里巴巴展示广告平台上的离线实验和现实世界实验都证明了我们提出的方法的有效性。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
teemi：一种迭代设计建筑测试循环的开源识字编程方法
1 Novo Nordisk生物可持续性基金会，丹麦技术大学，公里。Lyngby，丹麦2号生物技术与生物医学系，丹麦技术大学，公里。Lyngby，丹麦，丹麦技术大学应用数学与计算机科学系3。Lyngby，丹麦，4联合生物能源研究所，加利福尼亚州埃默里维尔，美国，美国5个生物系统与工程部，劳伦斯·伯克利国家实验室，伯克利，美国加利福尼亚州伯克利，美国6化学和生物分子工程系6深圳高级技术学院合成生物学研究所，中国深圳
使用迭代学习控制加速基于 P300 的神经反馈训练以增强注意力：一项随机对照试验
摘要 目的：通过脑机接口进行的神经反馈 (NFB) 训练已被证明可有效治疗神经系统缺陷和疾病，并提高健康个体的认知能力。之前的研究显示，使用 P300 拼写器的基于事件相关电位 (ERP) 的 NFB 训练可以通过逐步增加拼写任务的难度来提高健康成年人的注意力。本研究旨在评估任务难度适应对健康成人基于 ERP 的注意力训练的影响。为此，我们引入了一种采用迭代学习控制 (ILC) 的新型适应方法，并将其与现有方法和具有随机任务难度变化的对照组进行比较。方法：该研究涉及 45 名健康参与者，为一项单盲、三组随机对照试验。每组接受一次 NFB 训练，使用不同的方法来调整 P300 拼写任务中的任务难度：两组采用个性化难度调整（我们提出的 ILC 和现有方法），一组采用随机难度。我们使用视觉空间注意任务在训练课程之前和之后评估认知表现，并通过问卷收集参与者的反馈。主要结果。所有组在训练后的空间注意任务中都表现出显著的表现提高，平均增加了 12.63%。值得注意的是，使用所提出的迭代学习控制器的组在训练期间实现了 P300 幅度增加 22%，训练后 alpha 功率降低 17%，同时与其他组相比显著加快了训练过程。意义。我们的结果表明，使用 P300 拼写器的基于 ERP 的 NFB 训练可有效增强健康成年人的注意力，一次课程后即可观察到显著的改善。使用 ILC 的个性化任务难度调整不仅可以加速训练，还可以增强训练期间的 ERP。加速 NFB 训练，同时保持其有效性，对于最终用户和临床医生的接受度至关重要。
亚洲设置中的迭代共同设计方法
背景：评估中国公共精神病医院的非肥胖患者NAFLD患者的患病率和危险因素。方法：这项回顾性研究包括2019年共有1,305名精神分裂症的成人住院患者。体重指数（BMI）≥25kg/m 2被认为是肥胖的，而BMI <25 kg/m 2被认为是非肥胖的。我们从广州医科大学附属脑医院的电子记录中获得了数据。结果：本研究中总共包括1,045例非肥胖患者和260名肥胖患者。非肥胖患者中NAFLD的患病率为25.0％，肥胖患者的患者比肥胖患者（25.0％vs 64.6％，p <0.001）要低得多。在非肥胖患者中，年龄，BMI，丙氨酸氨基转移酶（ALT），代谢指数以及NAFLD患者与没有NAFLD的患者之间的患病率以及高血压的患病率和高血压存在显着差异。根据二元逻辑回归分析的结果，非肥胖患者的精神分裂症患者的NAFLD与NAFLD显着相关。相反，非肥胖患者的HDL-C与NAFLD负相关。结论：这项研究表明，即使在精神分裂症患者中，NAFLD在精神分裂症患者中也很常见。在精神分裂症，年龄，BMI，ALT，TG和糖尿病的非肥胖患者中，NAFLD显着相关。此外，HDL-C水平是针对NAFLD的独立保护因素。关键字：精神分裂症，NAFLD，非肥胖，肥胖，危险因素，中国鉴于NAFLD的不良结果，有必要提高精神分裂症患者的NAFLD认识，尤其是在非肥胖患者的精神分裂症患者中。