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颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令condi
颠倒的强化学习（UDRL）是解决强化学习问题的有前途的框架，该问题着重于学习命令条件条件政策。在这项工作中，我们将UDRL扩展到学习深神经网络策略的命令条件发生器的任务。我们使用HyperNeTworks完成了这一点，这是一系列快速权重程序员，该程序学会解码输入命令，代表所需的预期返回到特定于命令的权重矩阵。我们的方法是通过策略生成器（UDRLPG）被称为颠倒的增强学习，通过消除评估者或评论家以更新生成器的权重来简化可比较的技术。为了抵消由于没有评估者而引起的最后回报的增加的差异，我们将缓冲液的采样概率与其中的绝对策略数量解脱出来，该策略与简单的权重策略一起改善了算法的经验收敛。与现有算法相比，UDRLPG实现了竞争性能和高回报，有时表现出色的架构更为复杂。我们的实验表明，受过训练的发电机可以概括以创建可实现零射击返回的策略。所提出的方法似乎有效缓解与学习高度模式功能相关的一些挑战。总的来说，我们认为UDRLPG代表了在RL中实现更高的经验样本效率方面迈出的前进一步。https://github.com/jacopod/udrlpg全面实现UDRLPG
研究椅着重于气候变化的影响
气候智能干预措施的影响评估研究主席将于2025年提出。拟议的椅子将解决气候变化对粮食系统和脆弱人群的影响。通过评估气候 - 智能农业实践，主席将评估某些干预措施的有效性，开发方法论并提供基于证据的政策建议。在核心上，椅子将增强弹性。
2025 年 1 月 9 日——星期四经济 2025 年预算应侧重于增加资本支出、控制财政赤字和减少债务占 GDP 比重：安永印度重点
2025 年 1 月 9 日——星期四经济 2025 年预算应侧重于增加资本支出、检查财政赤字和减少债务与 GDP 的比率：安永印度 全球咨询和专业服务公司安永印度声称，2025 年预算强调财政整顿、税收制度简化和投资驱动型增长，将为印度经济的持续发展奠定坚实基础。在印度为 2025-26 年联邦预算做准备之际，人们的期望集中在一系列能够推动经济向前发展的战略改革上。https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/infrastructure/budget-2025-should-focus-on-increasing- capex-checking-fiscal-deficit-reducing-debt-to-gdp-ey-india/articleshow/117050123.cms 农场工人、司机是增长最快的就业岗位；收银员人数下降最严重：研究周三的一项新研究显示，未来五年，农场工人和司机将成为增长最快的工作岗位之一，而收银员和售票员的人数将下降最严重。世界经济论坛 (WEF) 在其《2025 年未来就业报告》中还表示，到 2030 年，将创造 1.7 亿个新就业岗位，而预计将有 9200 万个就业岗位被取代，从而产生 7800 万个净新增就业岗位。该报告是在 1 月 20-25 日世界经济论坛达沃斯年会召开前几天发布的，报告称，到 2030 年，就业岗位将减少 22%。 https://www.business-standard.com/world-news/farm-workers-drivers-largest-growing-jobs-cashiers-most- declining-study-125010800455_1.html 金融中心将在即将出台的预算中简化实施数十年之久的所得税申报规则 印度政府计划简化所得税申报规则，使纳税人遵守法律的麻烦更少，并有助于减少过去十年中激增至 1200 多亿美元的纠纷。 据知情人士透露，一项对 1961 年《所得税法》的修改提案目前正在最后确定，并可能在 1 月中旬左右发布以征求公众意见。 由于信息不公开，这些知情人士要求不具名。他们表示，修订后的立法将在政府预算中发布，预计将于 2 月初发布。 https://www.business-standard.com/budget/news/centre-to-simplify-decades-old-income-tax-filing-rules-in- coming-budget-125010800443_1.html 银行、交易商希望印度储备银行 (RBI) 在流动性方面采取行动 银行和一级交易商敦促印度储备银行 (RBI) 在即将于 2 月 7 日举行的政策会议上通过外汇掉期或公开市场操作 (OMO) 向市场注入流动性，因为系统流动性自 12 月中旬以来一直出现赤字。 由于短期借贷成本处于三年来的高位，卢比远期溢价接近两年来的最高点，市场参与者预计印度储备银行将采取行动缓解当前的流动性紧缩。 更高的远期溢价损害了进口商的利益。 https://economictimes.indiatimes。com/industry/banking/finance/banking/banks-dealers-want-rbi-to-act-on-the-liquidity-front/articleshow/117063642.cms
IGCC对此咨询的回应侧重于拟议的监管指南，因为它适用于ASIC对前瞻性信息D
为投资者前瞻性陈述建立ASIC的监管指南草案指出，任何前瞻性信息都必须基于“合理理由”，并指AASB S2附录中的申请指南，该指南要求报告实体，要求报告要报告的估计假设，即概述任何概述的概述或概述的信息，并概述任何概述或求求的信息，并构成了各种信息，并构成了各种信息。5报告实体还必须保持足够的可持续性记录，以解释气候声明中所有前瞻性信息的方法，假设和证据。6
在全球背景下太阳能的未来方向，特别着重于沙特阿拉伯，中东和北非
在全球范围内的太阳能的发展是由世界上能源需求不断上升的驱动的，以及对继续使用化石燃料和气候变化的环境影响的日益担忧。抛开有关国际协议对化石燃料的适当性和有效性的辩论，现在太阳能作为可再生，丰富且清洁的能源能够为解决全球能源困境做出重要贡献的重要贡献而建立了良好的太阳能。太阳能电池（SC）在有效收集能量方面起着至关重要的功能。太阳能光伏技术对世界各地社会的范围和好处都是丰富的。本文旨在对SCS的潜在全球影响进行广泛讨论，然后重点关注KSA和MENA地区，由于人口不断增长和阳光，SC尤其有希望，并且必须克服相关的挑战。讨论了这些区域中SC的未来，如果适当平衡，技术，供应链和经济学如何推动进一步的采用。的目的是通过解决全球经常被忽视的地区并在全球环境中查看SC的发展和采用时检查其独特的机会和潜力来为现有文献做出贡献。
David 的开发主要侧重于……
DLR 是德意志联邦共和国的航空航天研究中心。我们在航空航天、空间、能源、交通、安全和数字化领域开展研究和开发活动。德国航天局在 DLR 负责规划和实施联邦政府的国家太空计划。两个 DLR 项目管理机构负责监督资助计划并支持知识转移。
数字化转型侧重于增强规模，安全性和卓越运营的标准
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's General Counsel, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall be binding on Fortinet。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
一项侧重于混合...
引言格林，Caracelli和Graham（1989）提供的混合方法方法（MMA）的定义强调将定量和定性方法结合在一起而不受任何特定研究范式的限制。上面提到的作者表明，MMA可以涉及适合解决研究问题的任何定量和定性方法。此外，他们主张将方法与哲学范式分开，表明可以在任何研究范式中进行MMA，这强调了混合方法研究中的灵活性和潜力。出现了一种混合方法来解决对复杂现象的不完全理解，这通常需要多方面的理解（Tashakkori＆Teddlie，2010年）。一种平衡和综合的方法，例如混合方法方法，通常更适合提供对复杂研究问题的全面和可靠的理解（Tashakkori and Creswell，2007年）。在更广泛的环境中，整合混合方法会引入一系列好处。它增强了研究环境，就像定量方法能够熟练地提供数值数据一样，它们通常缺乏掌握多样化研究问题所需的深度和上下文丰富性，尤其是那些深层嵌入定性复杂性中的研究问题（Tashakkori and Creswell，2007年）。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
ava ntium侧重于将其fdca的电位lim缩减...
塑料投资Groningen（BPIG）财团，Worley和Avantium N.V.）及其贷方，以支付预期的成本上涨，直到FDCA旗舰工厂运作。•为了涵盖其在Avantium Reenwable聚合物的融资方案中的份额，并保持适当的资本，直到FDCA旗舰工厂完全运营，Avantium打算筹集5000万欧元的股本资本。avantium首席执行官汤姆·范·阿肯（Tom van Aken）评论说：“在过去的两年中，avantium经历了一个了不起的过渡，从主要专注于研发的公司发展到具有大规模制造和商业化能力的浪斗。我们的FDCA旗舰工厂的建设即将完成，我们完全专注于达到2024年下半年开始生产的关键里程碑。我们希望这将释放我们的许可策略，并支持我们的雄心勃勃，将在2026年成为1亿欧元的收入和EBITDA正公司。“为了加强我们对FDCA和PEF商业化的战略关注，我们决定将Ray Technology™的进一步投资搁置，直到确保战略权益合作伙伴为止。这不是一个容易的决定，因为这意味着我们还将与一些才华横溢的员工分道扬ways。我们非常感谢他们对Avantium的贡献，并会尽力支持他们将来的努力。” “我们很高兴我们为我们的FDCA旗舰工厂提供了额外的融资计划，并高度重视战略合作伙伴和贷方的支持。我们正处于大弹药的显着拐点的边缘。通过这个有担保的融资套餐，以及成功的股权加薪，我们预计将保持良好的资本，直到我们的FDCA旗舰工厂完全商业运营为止。我们期待着将我们令人兴奋的创新产品PEF带到世界各地的众多大型市场上，从而为我们的股东创造了巨大的价值。”