XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System首选项
增强人类偏好的学习
设计奖励功能的复杂性一直是深入强化学习（RL）技术的广泛应用的主要障碍。描述代理商的所需行为和属性也可能很困难。一种新的范式，称为从人类优先（或基于偏好的RL）学习的强化学习已成为有前途的解决方案，其中从BE-HAVIOR轨迹之间从人类偏好标签中学到了奖励功能。但是，现有的基于首选项的RL的方法受到准确的Oracle首选项标签的限制。本文通过开发一种从各种人类偏好中学习的方法来限制这种局限性。关键思想是通过在潜在空间中的规范和纠正来稳定奖励学习。为了确保时间一致性，对奖励模型施加了强大的限制，该模型迫使其范围的空间接近非参数分配。此外，基于置信的奖励模型结合方法旨在产生更稳定和可靠的预测。对DMCON-trol和Meta-World中的各种任务进行了测试，并在从不同的反馈中学习时，对现有基于首选项的RL算法显示出一致且显着的改进，为RL方法的现实世界应用铺平了道路。
可追溯的身份曝光SAAS用户指南
简化中文，西班牙语和传统中文。可使用的身份曝光用户界面可提供英语，法语，德语，日语，韩语，简化中文，西班牙语和传统中文。要更改用户界面语言，请参阅用户首选项。
用户指南和建议
ACAP（应用程序配置访问协议）：ACAP 是应用程序配置访问协议，是一种用于远程访问客户端程序选项、配置和首选项信息的互联网协议。ACAP 是解决互联网上客户端移动性问题的解决方案。目前，几乎所有互联网应用程序都将用户首选项、选项、服务器位置和其他个人数据存储在本地磁盘文件中。这导致用户每次更改物理位置时都必须重新创建配置设置、订阅列表、地址簿、书签文件、文件夹存储位置等令人不快的问题。ACAP 最初源自互联网消息支持协议 (IMSP)。IMSP 在服务器和客户端级别都得到了全面实施，但由于 IETF 标准流程中提出的建议，它已演变为 ACAP。虽然 ACAP 最初设计用于与 IMAP4 结合支持互联网邮件客户端，但它可以完全独立于 IMAP 和消息传递运行。[ACAP：应用程序配置访问协议]
上核（SCN）是人脑和身体的“主时钟”。对我们昼夜节律的最大外部影响是轻
通过单击工具栏中的图标，您可以查看通量的首选项。您可以移动滑块以设置屏幕的构图。您可以看到我始终将我的矿山设置为更黄。它知道我在凌晨6:30醒来，并假定我的就寝时间是晚上10:30。您可以看到，当我们接近邮政编码的日落时，它将改变我的屏幕的组成，甚至在过去的睡前时更加急剧。
IQon 光谱 CT
扫描选项................................................................................................................................ 61 光谱首选项.................................................................................................................................... 62 重建.................................................................................................................................... 64 检查摘要.................................................................................................................................... 64 心脏....................................................................................................................................... 65 剂量管理....................................................................................................................................... 66 患者数据....................................................................................................................................... 66 连接性....................................................................................................................................... 67 患者目录....................................................................................................................................... 67 窗口预设.................................................................................................................................... 68 图像标题.................................................................................................................................... 69 测量.................................................................................................................................... 70 保存图像.................................................................................................................................... 70 分割预设.................................................................................................................................... 71 报告.................................................................................................................................... 71 胶片页眉/页脚信息................................................................................................................... 72 查看应用程序................................................................................................................................ 72 机构信息................................................................................................................................... 74 许可................................................................................................................................................... 74 区域设置................................................................................................................................... 74 中文 DICOM 支持...................................................................................................................... 75
使用机器学习的课程建议
然后使用用户分析来确定个人偏好和学习行为。该技术使用K-Nearest邻居（KNN）根据他们与课程的互动方式来识别可比用户。非负矩阵分解（NMF）用于从用户互动中提取潜在组件，从而根据用户的偏好和学习历史记录提出个性化建议。课程推荐系统已集成到一个名为Spartlit的用户友好的Web界面中，该界面允许用户输入首选项，浏览推荐课程并提供注释。用户研究和比较分析表明，该系统有效地提供相关和多样化的课程建议，从而改善了不同主题和能力水平的学习经验。