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通过奖励模型彩排持续的多目标增强学习
多目标加固学习（MORL）方法通过学习最大化的政策来解决现实世界中的问题，以不同的用户偏好加权。典型方法假定目标在整个代理人的寿命中都没有变化。，在某些现实情况下，代理商可能会遇到动态改变学习的方法，即在不同的学习阶段，不同的矢量值奖励功能。在概率公式或算法设计中尚未考虑这个发展目标的问题。为了解决这个问题，我们首次将设置作为连续的MORL（CMORL）问题，这是为了通过学习过程的目标发展。随后，我们提出了通过Re Ward Model Re re Hearsal（Cor E 3）学习的c ontinual多O型信息，从而使动态代理网络不合转，以快速适应新目标。此外，我们开发了一种奖励模型彩排技术，以恢复以前目标的重新信号，从而减轻灾难性的遗忘。在四个CMORL基准测试基准上进行的实验展示了Cor E 3有效地学习满足所有遇到的目标的不同偏好的政策，并以171％的态度表现出最佳的基线，突显了Cor E 3的能力，可以处理具有渐进目标的情况。
光照不变的物体分割
常见的通用分割方法会因照明突然变化而受阻。由于打开灯而导致的亮度显著增加以及物体投射的阴影通常会导致这些方法产生错误的分类。为了实现照明不变分割，本文讨论的共线向量模型从局部像素邻域构建 RGB 颜色向量。亮度变化只会对这些向量的长度产生标量值的影响。因此，可以采用正交距离测量来确定照明不变下的局部颜色相似性。在存在加性噪声的情况下，通过找到从向量到未知无噪声信号的最小正交距离来估计向量共线。距离最小化可以定义为最小特征值问题。该最小值被纳入贝叶斯框架，从而允许最大化决策的后验概率 (MAP)。将结果值与静态和自适应阈值进行比较。分类标签被认为是通过马尔可夫随机场 (MRF) 采样的，以对像素相互依赖性进行建模。相应的能量函数定义为证据在空间邻域上的积分。这会导致前景蒙版的空间紧凑性和平滑边缘。使用 PETS 2001 数据集和特定照明测试集来衡量性能。
pmol/mol 级碳氢化合物气体标准，支持环境大气测量
气候变化研究越来越多地认识到碳氢化合物对大气产生的各种影响，包括对颗粒物和臭氧形成的影响。对主要非甲烷碳氢化合物 (NMHC) 的测量表明，大气浓度范围从低 pmol/mol 到 nmol/mol，具体取决于位置和化合物。为了准确地确定浓度趋势并关联来自众多实验室和研究人员的测量记录，必须有良好的校准标准。世界上的几个国家计量研究院 (NMI) 正在开发 nmol/mol 级的一级和二级参考气体标准。虽然美国 NMI，即国家标准与技术研究院 (NIST) 已经为卤代烃和一些挥发性有机物制定了 pmol/mol 标准，但尚未确定为 pmol/mol 级的 NMHC 制定良好特性的稳定标准。 NIST 最近通过重量稀释法开发了一套一级标准，其中包含 18 种 NMHC，浓度范围为 60 pmol/mol 至 230 pmol/mol。考虑到 NMHC 在用于制备的高纯度稀释剂氮中的贡献虽小但化学意义重大，这些 NMHC 在一级标准中的相对浓度和短期稳定性（2 至 3 个月）已通过色谱分析确认。从用于制备材料的方法和分析浓度分配的重量值
含硬脂基甲基丙烯酸酯和乙烯基吡咯烷酮的生物相容性多功能水凝胶的设计
摘要：当用聚合物基材料补充或替换组织或器官时，生物功能性和生物相容性至关重要。在这里，我们制备了基于硬脂基甲基丙烯酸酯 (SM) 和乙烯基吡咯烷酮 (VP) 的生物相容性 SM- x 网络，它们具有自修复和形状记忆特性。摩尔比在 10% 到 90% 之间逐渐从亲水单元变为疏水单元，以获得满足各种潜在生物应用要求的凝胶。除了具有随时间变化的粘弹性之外，凝胶的机械性能还可以通过引入反应介质的 SM 量来控制。低 SM 含量的凝胶不能完全恢复到其初始模量值，而浓度 ≥ 60% 时形成的凝胶由于动态疏水相互作用而完全可逆，这对自修复行为也很有效。此外，所有网络都可以在几秒钟内完全恢复其永久形状。接种在 SM-x 水凝胶上的人体皮肤成纤维细胞的活力与结构的水接触角密切相关，在所有 x 值下均超过 82%。根据这些发现，SM-x 凝胶样品的广泛特性可能显示出满足各种生物医学应用需求的巨大潜力。关键词：自修复、形状记忆、硬脂基甲基丙烯酸酯、乙烯基吡咯烷酮、生物相容性
探索我们的内置计算器：对算术运算相关脑区进行非侵入性脑刺激研究的系统叙述性回顾
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件（33 篇来自健康参与者，4 篇来自患者）。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致，即顶内沟既保存量值代码，又参与需要数值操作的运算，如减法。然而，大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突，即左侧角回用于算术事实检索，如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限，即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外，对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示，双侧缘上回参与在线计算和检索，左颞叶皮层参与检索，双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明，多个皮层区域有助于算术技能。
气候变化对南部高卢南部农业和经济的影响：基于代理的建模的新观点
罗马气候最佳（RCO）和后期的古董小冰河时代（Lalia）对罗马帝国的兴衰产生了什么影响？我们的文章提出了一种基于代理的建模（ABM）方法，以评估气候变化对南部高卢南部葡萄园，橄榄树和谷物农场的利润的影响，这是罗马时期的主要财富来源。该ABM模拟了一个农业生态系统模型，该模型从古气候数据中处理潜在的农业产量值。该模型计算出销售农作物的农业剥削的收入，其年度体积根据气候和市场价格而变化。通过从收入中扣除运营和运输成本来计算不同农业剥削的潜在利润。我们得出的结论是，罗马时期的温暖和潮湿的气候可能对公元前2世纪和公元3世纪之间的葡萄酒和橄榄农场的盈利能力产生了极为有益的影响，但对谷物生产的影响较小。随后，在古董晚期的冰河时代晚期（公元4世纪），农场的潜在盈利能力显着下降。将我们的模型结果与考古数据进行比较，使我们能够讨论这些气候波动对农业和经济增长的影响，然后从古物的开始到结束。
INAS - AL混合设备中的干涉测量学单拍测量
非阿布莱安人的融合是仅测量拓扑量子计算中的基本操作1。在一维拓扑超导体（1DTSS）2–4中，融合量相当于确定Majorana零模式（MZMS）的共享费米亚奇偶校验。在这里，我们介绍了与Fusion规则未来测试兼容的设备体系结构5。我们在砷氧化胺 - 铝 - 铝异源结构中实施了单次干涉测量，并具有栅极定义的超导纳米线12-14。干涉仪是通过将邻近的纳米线与量子点耦合形成的。纳米线导致这些量子点的量子电容的状态依赖性转移高达1 ff。我们的量子电气测量值显示了通量H /2 e - 周期性双峰性，其信噪比（SNR）在最佳通量值下为1.6μm。从量子电气压测量的时间迹线开始，我们在两个相关状态中提取了一个相关状态的停留时间，在大约2 t的平面磁场时长度超过1 ms。我们讨论了根据拓扑上的微不足道和非本质起源的测量的解释。较大的电容偏移和较长的中毒时间可实现奇偶校验测量，分配误差概率为1％。
超越方法论上一句话：在...
抽象的固醇以250种不同的结构而闻名。在5％至10％之间通常发生以不同的丰度比（〜4个数量级）和样品中的总量（0.4-1000 mg/100 g油）。然而，定量数据主要仅限于作为参考标准的少数主要固醇。在这里，我们开发了一种以选定的离子监测模式（GC/MS-SIM）操作的质谱法的气相色谱法，该方法启用了30（硅胶）固醇的定量，尽管只有十种作为参考标准可用。这可以通过研究这十种固醇标准的全扫描质谱以及在七个油中测得的另外20个固醇来获得。在下一步中，将固醇分配给不同的组。定量值。一个固醇基团内的响应因子的偏差通常低于±10％，而另外则约为±11-12％。使用所有固醇的平均响应因子，新型的GC/MS-SIM定量方法优于GC/FID，该方法被典型地应用于两种油。在30种研究的固醇中，有8至21个在18种植物油和两种植物脂肪中检测到了30个研究的固醇中的8至21个。可以量化的固醇数量更高，导致固醇量较高，方法和数据可能对食物身份验证有用。
提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新
时间：2025 年 1 月 1 日至 10 日
1.1 降雨情况 2025 年 1 月上旬，全国出现零星降雨。在大部分 Shire 高地、该国北部和中部地区，记录的降雨量通常在历史十年量的正常到高于正常范围内，而 Shire Valley 地区和南部地区西部地区的降雨量处于正常到低于正常水平。更多信息请参见图 1 中的地图 1。自 2024 年 10 月上旬降雨监测季节开始以来，该国累计经历了正常到低于正常的状况，北部湖岸地区出现了正常到高于正常的部分状况。以下站在 2025 年 1 月上旬记录了至少 150 毫米的降雨；恩科塔科塔德旺瓦糖业公司记录了7个雨天的降雨量为306毫米，恩科塔科塔气象站记录了8个雨天的降雨量为205.3毫米，萨利马利富乌站记录了8个雨天的降雨量为188.8毫米，奇坎加瓦森林记录了9个雨天的降雨量为164.9毫米，文图库图农业记录了3个雨天的降雨量为162毫米。实际记录降雨量值的空间分布如下图2所示。