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Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
长链非编码RNA 编码的微肽研究进展
[摘要]长的非编码RNA（LNCRNA）是由200多个核苷酸构成的RNA分子，表现出相对较低的序列保护。很长一段时间以来，它们被视为“转录噪声”，即在生物领域中的非功能性RNA分子。近年来，随着研究的进步，科学家们在lncrnas中揭示了许多小型开放式阅读框（SORF），其中一些可以编码微肽。这些微肽已被证实参与了各种细胞过程和基因表达调节网络，扮演着至关重要的作用。这一发现为进一步探索生活活动以及临床诊断和疾病治疗的新研究方向开辟了新的研究方向。本综述总结了LNCRNA编码的菌根在病理和生理过程中的作用，微肽的亚细胞定位和功能机制以及微肽研究方法的进展，旨在为新型积分基于磨性的诊断诊断和治疗方法提供洞察力和参考。[关键词]长的非编码RNA；小开放阅读框；微肽；肿瘤
国王长奥隆龙无人驾驶巴士 - 网络
由Baidu Apollo自动驾驶打开平台和国王Long IOV大数据平台授权，Apolong可以独立完成一系列驾驶表演，例如退出停车位，汽车跟随，避免障碍，转过身，停车和停车等等。此外，在驾驶过程中，Apolong可以积极收集并报告其状况数据。在云中完成了程序算法的优化后，OTA升级用于在车辆端更新程序，从而实现了自主驾驶能力的升级。
龙创新
第 82 空降师在远征部署中明确展示了基于 DragonCloud 的 MC 的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问所需的数据和资源，从而比对手更快地做出决策。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步，部署到严酷地点的第一梯队部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 空降师在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE)，而无需花费数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”；尽管如此，以数据为中心的战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力，通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖，可以加速部队部署并节省飞机空间
龙创新
DragonCloud MC 在远征部署中的价值。基于云的 MC 系统允许指挥官访问做出决策所需的数据和资源，速度远超对手。结合 Starlink 等 LEO 技术提供的令人兴奋的战术网络进步，部署到严酷地点的第一批部队可以迅速实现决策主导地位。第 82 联队在几分钟内即可连接到云端的指挥所计算环境 (CPCE)，而不是需要数小时来传输和将现场物理服务器上线。云端的 CPCE 等传统应用程序揭示了“可能的艺术”；尽管如此，数据中心战争仍然需要云原生应用程序。这代表了一种改变游戏规则的能力，通过打破对后勤密集型遗留系统的依赖，可以加速部队部署并节省飞机空间。这种创新而直观的功能使
龙对抗太阳：
Toshi Yoshihara 是 CSBA 的高级研究员。他曾担任 John A. van Beuren 亚太研究主席，并曾担任美国海军战争学院战略学教授。Yoshihara 博士曾担任塔夫茨大学弗莱彻法律与外交学院、加州大学圣地亚哥分校全球政策与战略学院和美国航空战争学院战略系的客座教授。他目前在乔治城大学外交学院教授印度太平洋海权研究生课程。他与 James R. Holmes 合著的最新著作是《太平洋上的红星：中国的崛起与对美国海上战略的挑战》（海军学院出版社，2019 年）第二版。该书被列入美国海军作战部长专业阅读计划和印度太平洋司令部专业发展阅读清单。 2016 年，他被授予海军功绩文职服务奖，以表彰他在海军战争学院在海事和战略事务方面取得的学术成就。
