XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重播
预测学习规则产生了概率感官体验的类似皮质的重播
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年7月29日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.02.17.528958 doi：Biorxiv Preprint
Kioxia FIPS TC58NC1137GTC/TC58NC1138GTC加密...
- 过去，由于薄弱或缺失的重播保护，我们曾经看到过许多实用和严重的脆弱性。高层协议通常是基于在下层中强烈重放保护的假设而设计的。下层中缺少或弱重播保护通常会损害较高层的机密性，完整性和可用性，即整个中央情报局三合会。重播保护应是所有现代安全协议中的强制性要求。
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强化学习条目检查策略...
体验重播，在每次步骤e t =（s t，a t，r t，s t+ 1）中存储代理商的经验，其中e是一步的经验，s是状态，a是所采取的动作，r是收到的奖励。代理商选择基于适当动作的操作-SelectionsTrategy。随后重播各州，以学习算法的增强算法。dqn使用经验重播，通过从存储的体验池中抽样在Minibatches中学习。代理商将决定采取行动，观察环境的过渡并获得相关的奖励。因此，代理的目标是采取适当的动作，以最大程度地提高长期的termumulativereward。奖励。recults
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。