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使用深钢筋学习的非线性最佳控制
摘要，我们根据深钢筋学习的应用（DRL）提出了范式控制流体流体的转变。此策略正在迅速在机器学习社区中传播，并且以与非线性控制理论的联系而闻名。DRL的起源可以追溯到最佳控制对非线性问题的概括，在连续公式中引导到Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，DRL旨在提供离散的，数据驱动的近似值。DRL中唯一的先验要求是定义瞬时奖励，以衡量系统处于给定状态时动作的相关性。然后将值函数定义为预期的累积奖励，这是最大化的目标。通过神经网络近似控制动作和值函数。在这项工作中，我们通过参数分析在一维[4]中控制了DRL和重新发现我们最近控制Kuramoto-Sivashinsky（KS）方程的结果。
使用深钢筋的动态迷宫拼图导航
在移动机器人技术中实施深度强化学习是为开发自动移动机器人开发以充分完成任务和运输对象的绝佳解决方案。强化学习通过自我学习和生物学上的合理性继续在机器人应用中表现出令人印象深刻的潜力。尽管取得了进步，但仍在在动态环境中应用这些机器学习技术。本论文探讨了使用图像作为输入的深Q-Networks（DQN）的性能，用于动态迷宫难题中的移动机器人导航，并旨在为模拟和现实生活中的机器人系统的深入强化学习应用程序的进步做出贡献。此项目是在基于硬件的系统中实现的一步。
手术机器人技术中的深钢筋学习
使用各种成像方式获得了手术图像，超声（US）扫描是与机器人技术结合进行广泛研究的扫描。在过去的二十年中，研究人员已经开始探索机器人技术在应用美国扫描中的潜力。通过将机器人臂配备探针，机器人可以移动探针以对我们进行扫描。机器人操纵器的准确性，一致性，技巧和可操作性可用于改善实时超声的获取和实用性[25]。但是，要获得高质量的超声图像，至关重要的是，将美国探测到正确的扫描平面[26]并保持合理且一致的探针皮肤接触力[27]，如图5。因此，标准扫描平面定位和接触力控制是机器人美国的两个主要挑战，到目前为止，已经进行了一些研究，利用DRL来解决它们。在表1中，列出了本节中9个审核论文中使用的方法，指标和结果。
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1 Wellcome Sanger Institute，Wellcome Genome Campus，英国剑桥； 2个开放目标，英国欣克斯顿的惠康基因组校园； 3欧洲生物信息学研究所（Embl-ebi），欧洲分子生物学实验室，英国剑桥市惠康基因组校园； 4美国剑桥市的布里斯托尔·迈尔斯·斯奎布（Bristol-Myers Squibb）； 5英国布里斯托尔布里斯托尔大学人口健康科学系的医学研究委员会（MRC）综合流行病学部门； 6 NUF领域人口健康系临床试验服务部门和流行病学研究部门（CTSU），牛津大学，牛津大学，英国； 7医学研究委员会人口健康研究部（MRC PHRU），NUF领域人口卫生系，牛津大学，牛津大学，英国； 8冰岛心脏协会，冰岛Kopavogur； 9冰岛冰岛大学医学院，冰岛雷克雅未克； 10约克生物医学研究所生物学系，赫尔约克医学院，约克大学，约克大学，英国
CNC机器控制使用深钢筋学习
摘要。优化工业过程（例如制造或处理特定材料的加工）构成了许多研究人员的兴趣，并且其应用不仅可以导致加快相关过程的加快，还可以减少它们在它们期间产生的能源成本。本文介绍了一种优化计算机数字控件（CNC）计算机主轴运动的新方法。提出的解决方案是使用深度学习并加强绘制行业中使用的参考点实现优化（RPRO）算法的性能。进行了一项详细的研究，以查看所提出的方法执行目标任务的程度。此外，研究了许多不同因素和学习过程的超参数对训练剂的性能的影响。提出的解决方案取得了非常好的结果，不仅令人满意地复制了基准算法的性能，而且还可以加快加速过程并提供更高的准确性。
对交易策略的深钢筋学习算法的比较
摘要。股票交易策略是指用于在金融市场上购买，出售或持有股票的明智决定的结构化方法。这些策略在管理风险的同时最大程度地提高回报方面起着至关重要的作用。多年来，交易策略已从专家驱动的，时间密集型的方法转变为合并机器学习算法，这些算法获得了大量的历史数据。股票交易策略已经从专家驱动的方法演变为结合机器学习算法以及最近的人工智能和深度学习技术。本文深入研究了对贸易中深厚的增强学习的利用。它概述了深入强化学习（DRL）原则及其与交易的相关性，随后探索了交易策略中使用的五个特定机器学习模型。每个模型都根据其特征，原理，优势和局限性详细介绍。此外，本文讨论了评估指标，并简要了解了同一股票内的潜在结果差异。讨论部分分析了所提出的模型的优势和弱点，并突出了其潜力。结论总结了所采用的方法以及观察到的结果，并提出了将DRL用于交易策略的未来研发的大概。
通过深钢筋学习和两相浸入冷却
到目前为止，统治计算范式一直是云计算，其设施集中在大型和偏远地区。具有关键潜伏期和带宽约束的新型数据密集型服务，例如自主驾驶和远程健康，将在一个令人饱和的网络下进行。相反，边缘计算使计算设施更接近最终用户，即在边缘数据中心（EDCS）中的OAD工作负载。然而，Edge compling compling combut compland compling compland complos 诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。 本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。 为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。 这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。 我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
通过深钢筋学习发现量子错误校正代码
相关工作：QEC代码构建的先前计算方法仅限于找到与图形[3]相关的代码子类（但不是编码电路）的子类，或者基于昂贵的数值贪婪搜索查找稳定器代码[4]。也已经开发了基于ML的方法，例如[5 - 8]。[7]还设定了寻找代码及其编码电路的任务，但这是使用涉及连续参数化门的各种量子电路完成的，这导致了更为昂贵的数值模拟，最终仅是近似QEC方案。我们基于RL的方法不依赖于任何人提供的电路Ansatz，可以直接使用任何给定的离散门集，并且能够利用高效的Clifford模拟。特别是，我们能够发现较大量子数（14 vs 15）和较大的代码距离（4 vs 5）的代码和编码电路。