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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。
策略迭代的格理论观点 - DROPS
策略迭代是双人游戏中常用的一种技术，用于确定获胜者或计算收益，但据我们所知，尚未考虑过策略迭代的通用框架。受之前对简单随机游戏的研究启发，我们提出了一种基于 MV 链的策略迭代的通用形式化方法，用于在合适的完整格类上求解最小不动点方程。我们设计了可用于非扩展不动点函数的算法，这些函数分别表示为所谓的最小和最大分解。相应地，我们开发了两种不同的技术：从上方进行的策略迭代，它必须解决迭代可能达到的不动点不是最小的问题；从下方进行的策略迭代，它在算法上更简单，但需要更复杂的正确性论证。我们将我们的方法应用于解决能量游戏并计算概率自动机的行为指标。
在并发设计标准下的机器人群的自动设计：基于迭代的F-Race
自动设计是实现机器人群的一种吸引人的方法。在这种方法中，设计师指定了群体必须执行的任务，而优化算法搜索了控制软件，该控制软件使机器人能够执行给定的任务。传统上，自动设计的研究集中在单个设计标准指定的任务上，采用基于单目标优化算法的方法。在这项研究中，我们研究是否可以适应现有的方法来解决并发设计标准指定的任务。我们专注于双标准案例。我们用一群E-Puck机器人进行实验，必须执行两个任务的序列：序列中的每个任务都是独立的设计准则，自动方法在优化过程中必须处理。我们考虑通过加权总和，超音速或l 2 -norm聚集并发标准的模块化和神经进化方法。我们将它们的性能与一种原始自动模块化设计方法的Cansarina进行了比较。普通话将迭代的F-race作为优化算法整合，以在不汇总设计标准的情况下进行设计过程。通过物理机器人进行现实的模拟和演示的结果表明，最佳结果是通过模块化方法以及设计标准未汇总的。
心脏疾病预测 - 使用 - 式 - 光学学习 - ...
在我们的工作中，我们还实施了交叉验证，以提高模型的准确性。交叉验证是用于评估模型性能的机器学习中的一种技术。它有助于确保预测模型对看不见的数据的概括。它涉及将数据分配到不同的集合中，并将结果从不同的分区集获得。有不同类型的交叉验证，例如分层的k折交叉验证，k折的交叉验证，遗留一个交叉验证等[10]。是工作，我们使用了k折的交叉验证。在k折的交叉验证中，数据集分为k折，每个倍数用作验证集，并且测量了每次迭代的精度，最终精度是所有k迭代的平均值[11]。
Orbit Fab 演示清洁空间工业日 2024.pdf
● 已进行多次迭代的面包板测试，包括空气轴承测试和耦合测试。目前正在建造 EM，将使用 RAFTI、传感器和驱动电子设备进行更高级别的对接测试
TechSeal 部门概况
我们的应用工程团队可以为最苛刻的应用开发定制的密封解决方案。使用非线性弹性有限元分析 (FEA) 软件，我们可以根据材料测试数据对密封性能进行精确模拟。这些模拟消除了对昂贵原型进行多次迭代的需要，并缩短了开发时间。最先进的技术支持只是我们众多增值服务之一。
第7年 - 计算机科学简介
●了解算法是什么，以及它们在计划解决方案中的重要性●了解流程图，并能够确定算法中的输入，处理和输出在哪里进行，●扩展对序列，选择和迭代的关键结构的理解，以及它们如何适合算法。●了解用于搜索和排序值的设置算法的使用●了解某些算法比其他算法更有效，什么使它们有效。