XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System马尔
皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军简介 皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军于 1996 年毕业于圣西尔特别军事学校，获得高等军事教育文凭，即英国高级指挥和参谋课程第 16 班，其大部分职业生涯是在第 35 伞兵炮兵团度过的（曾任分队长、部队指挥官、BOI 负责人、军团指挥官）。他还曾在 EMO-Terre 和第 3 师的参谋部、陆军人力资源局和国际关系领域任职。 2015 年至 2017 年，在担任第 35 陆军航空队指挥官期间，他被任命为美国陆军联络官，驻扎在美国莱文沃思堡联合兵种中心。 2020年至2021年担任俄罗斯高级军事研究中心第70届、俄罗斯高级国防研究中心第73届旁听生。 2021年至2024年，他担任马赛第三师参谋长。 2024年8月1日，他被任命为炮兵学校指挥官。他被部署到吉布提、圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 上校于 1996 年毕业于法国圣西尔军事学院，2009 年毕业于 Ecole de Guerre（英国高级指挥与参谋课程）。他的大部分职业生涯是在第 35 空降炮兵团度过的（排长、炮兵连长、S3 组长、指挥官）。他曾被派往陆军作战总部、法国第 3 师总部、法国陆军人力资源司令部和国际关系区。 2015 年至 2017 年担任第 35 空降炮兵团指挥官后，他被派往美国堪萨斯州莱文沃思堡，担任美国陆军联合兵种中心的法国陆军联络官。 2020年至2021年，他是第70届高等军事研究中心成员和第73届国防研究所成员。 2021 年至 2024 年，他担任马赛第三师参谋长。自 2024 年 8 月 1 日起，他担任法国炮兵学院 (火力卓越中心) 的总司令。他曾被派往吉布提、法属圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。
皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军简介 皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 将军于 1996 年毕业于圣西尔特别军事学校，获得高等军事教育文凭，即英国高级指挥和参谋课程第 16 班，其大部分职业生涯是在第 35 伞兵炮兵团度过的（曾任分队长、部队指挥官、BOI 负责人、军团指挥官）。他还曾在 EMO-Terre 和第 3 师的参谋部、陆军人力资源局和国际关系领域任职。 2015 年至 2017 年，在担任第 35 陆军航空队指挥官期间，他被任命为美国陆军联络官，驻扎在美国莱文沃思堡联合兵种中心。 2020年至2021年担任俄罗斯高级军事研究中心第70届、俄罗斯高级国防研究中心第73届旁听生。 2021年至2024年，他担任马赛第三师参谋长。 2024年8月1日，他被任命为炮兵学校指挥官。他被部署到吉布提、圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。皮埃尔-奥利维尔·马尔尚 (Pierre-Olivier MARCHAND) 上校于 1996 年毕业于法国圣西尔军事学院，2009 年毕业于 Ecole de Guerre（英国高级指挥与参谋课程）。他的大部分职业生涯是在第 35 空降炮兵团度过的（排长、炮兵连长、S3 组长、指挥官）。他曾被派往陆军作战总部、法国第 3 师总部、法国陆军人力资源司令部和国际关系区。 2015 年至 2017 年担任第 35 空降炮兵团指挥官后，他被派往美国堪萨斯州莱文沃思堡，担任美国陆军联合兵种中心的法国陆军联络官。 2020年至2021年，他是第70届高等军事研究中心成员和第73届国防研究所成员。 2021 年至 2024 年，他担任马赛第三师参谋长。自 2024 年 8 月 1 日起，他担任法国炮兵学院 (火力卓越中心) 的总司令。他曾被派往吉布提、法属圭亚那、科索沃、科特迪瓦、阿富汗和萨赫勒地区。他已婚，有四个孩子。
58290-001：撒马尔罕1太阳能PV和Bess Project
由ACWA Power为亚洲开发银行（ADB）准备。本环境和社会影响评估报告是借款人的文件。本文所表达的观点不一定代表ADB董事会，管理层或员工的观点，并且本质上可能是初步的。您的注意力集中在ADB网站的“使用条款”部分。在准备任何国家计划或策略，为任何项目提供资金，或通过对本文档中特定领域或地理区域的任何指定或参考，ADB不打算就任何领土或地区的法律或其他地位做出任何判断。
博士斯沃鲁普·库马尔·达斯
2020年2月15日至16日，在印度奥里萨邦贝尔汉普尔国家科学技术学院（自治）主办的“数学分析与计算全国研讨会暨奥里萨邦数学学会第47届年会”上，发表了题为“关于一类Toeplitz算子和小Hankel算子”的研究论文。
COL Stephen Magner 来自马萨诸塞州马尔登，于 2000 年获得尼科尔斯学院信息系统管理理学学士学位，同时
斯蒂芬·马格纳上校来自马萨诸塞州马尔登，2000 年获得尼科尔斯学院信息系统管理理学学士学位，同时获得伍斯特理工学院陆军预备役军官训练计划二级中尉军衔。2013 年，他获得军事行动文学硕士学位。最近，2019 年，他获得了尼科尔斯学院恐怖主义和反恐理学硕士学位。他毕业于美国陆军指挥参谋学院（堪萨斯州莱文沃斯堡）、美国陆军高级军事研究学院（堪萨斯州莱文沃斯堡）和美国海军战争学院（罗德岛州纽波特）高级领导课程。
马尔代夫经济 2019-2022 年实际 GDP ...
MBS 马尔代夫统计局 GDP 国内生产总值 UVI 单位价值指数 CMI 建筑材料指数 CPI 消费者价格指数 GVA 增加值总额 IPD 隐性价格平减指数 GDP(E) 国内生产总值（支出） NPISH 为家庭服务的非营利机构 HFCE 家庭最终消费支出 GFCF 固定资本形成总额 GFCE 政府最终消费支出 GNI 国民总收入 GNDI 国民可支配总收入 GNS 国民储蓄总额 IMF 国际货币基金组织 RGDP 实际国内生产总值（不包括）
拉曼·库马尔·比斯瓦斯
Raman Kumar Biswas 博士 外国研究员（自 2023 年 10 月起至 2024 年 10 月） 山口大学创新科学技术研究生院，山口市吉田 1677-1 邮政编码；753-0841，日本前。信州大学助理教授，日本长野县松本（硕士和博士学位（日本东北大学））环境科学与灾害管理学院灾害恢复力与工程系教授兼主席（前）孟加拉国帕图阿卡利 Dumki 帕图阿卡利技术大学 - 8602。电子邮件：rkb07_jh@yahoo.com 和 ramanbiswas@pstu.ac.bd 手机：+8801300841136（BD）https://orcid.org/0000-0002-9741-9988 网站：https://www.pstu.ac.bd/teachers/mr.ramankumarbiswas LInkedin：https://www.linkedin.com/in/raman-kumar-biswas-82981597/ https://about.me/ramankumarbiswas?fbclid=IwAR0gySiyPmZTbRQ396XcY8ALZxMhembe T4EYMClOOrIBP5sNEq-0XpyckOY Google Scholar：https://scholar.google.co.jp/citations?user=jFr-pBgAAAAJ&hl=en 网站：https://colorgeo.com/ 教育
对马尔可夫决策过程的Q学习方法的审查
本文讨论了如何将Q学习和深度Q-Networks（DQN）应用于马尔可夫决策过程（MDP）描述的状态行动问题。这些是机器学习方法，用于在每个时间步骤中找到最佳的动作选择，从而导致最佳策略。讨论了这两种方法的局限性和优势，主要局限性是Q学习无法用于无限状态空间的问题。Q-学习在算法的简单性方面具有优势，从而更好地理解了该算法实际上在做什么。Q学习确实设法找到了本文研究的简单问题的最佳策略，但无法解决高级问题。深层Q-NETWORK（DQN）方法能够解决这两个问题，因此很难理解算法实际上在做什么。
在新生儿重症监护室中的塞拉蒂亚·马尔斯森斯（Serratia Marcescens）簇中减少三种机会病原体的消毒以减少三种机会性病原体的来源
每年，与医疗保健相关的感染（HAIS）[1]每年都会复杂化，这会增加发病率和死亡率，延长医院住院，并膨胀医疗费用[2-5]。新生儿重症监护病房（NICUS）的新生儿是一个脆弱的人口，由于其出生体重低，早产和对众多侵入性程序的暴露，风险增加了[6-8]。在过去的几十年中，Hais成为全球的重大负担，这加剧了多药耐药病原体的惊人增加。在响应中，在医院环境中实施强大的感染预防和控制措施已成为必要。医疗设施中微型ISM的一个突出来源是水槽排水管，由于存在具有水源性机会病原体的生物膜（OPS）[9-14]，因此可以充当储层。细菌病原体的大量非疾病爆发已与位于病房中的水槽排水管联系起来[3、6、12、15-21]。当个人洗手或将液体倒入水槽中时，溅起是常见的情况，尤其是在排水管附近[3，22 - 25]。这一事件导致近距离材料和表面的潜在污染，以及附近患者和医疗保健人员的皮肤或衣服。此外，这些飞溅可以产生周围空气中含有潜在有害污染物的气溶胶[12，26，27]，构成患者造成吸毒的风险。清洁和消毒是减少排水细菌负荷并消除疫情中涉及的操作的基本策略。消毒的有效性取决于几个因素，包括消毒剂的类型，其浓度，暴露时间，应用频率以及与生物膜相关细菌对消毒剂的耐受性。生物膜为细菌提供了保护环境[28，29]，使暴露时间和动作模式对于确保有效渗透消毒剂至关重要。使用泡沫代替液体产品或使用保留P-trap中消毒剂的专用设备会导致更长的暴露时间，从而减少排水液的细菌负荷[30 - 34]。在减少排水量的细菌载荷（例如氯[35]，蒸汽[16]，乙酸[36，37]，臭氧水[34]和过氧化氢[38-40]时，已经对各种消毒剂进行了有限的测试。但是，如果进行了单一治疗，几天后，OPS通常会在排水管中收割[16、33、38、41]。因此，建立经常性清洁和消毒常规对于防止在爆发后的水槽排水管中的OP复活至关重要。更昂贵但显然更有效的替代方法是安装自distin的排水装置，以产生高温，振动和/或发射紫外线射线以防止生物膜形成[18，27，42]。
•罗伯特·桑德斯（Robert Saunders）博士 - 卫生保健转型高级研究总监，兼职副教授兼核心教职员工，杜克 - 马尔戈利斯Inst
•从研究中，如果基准低/具有挑战性，组织可能不会加入VBP模型，并且如果随着时间的推移，基准rebass/棘轮降低了，组织可能会留下VBP模型（因此，满足越来越具有挑战性）。•基准测试对医师领导的与医院主导的ACO的参与不同。•安全网组织和类似的编码文化可能没有降低其有效基准的编码文化。•只有一些VBP计划在其基准测试中说明了与医学和社会服务不足的人群有关的因素（例如，ACO Reach的健康权益基准调整）。•总体激励措施的差异（基准，风险调整，停止损失的组合）可以使一些计划（例如MA）在财务上可持续比许多VBP计划更可持续。
马尔可夫决策过程的因果模仿：部分...
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况，并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战，已追求因果模仿学习的最新进步。但是，这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构，从而带来实际挑战。在本文中，我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程（MDP）内的强大模仿学习，即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下，也允许代理商实现专家性能。特定的，首先，我们从理论上证明，当MDP中存在未观察到的混杂因素（UCS）时，学习者通常无法模仿专家的表现。然后，我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中，转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法（Ho＆Ermon，2016年），我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法，这些算法可以获得有效的政策，以确保实现专家绩效。