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World File Search System马尔恰
用于可重复使用的基于人工智能的应用程序的可扩展端到端管理的网络架构
∗ 爱立信 AB，斯德哥尔摩，瑞典 电子邮件：flavio.brito、josue.castaneda.cisneros、neiva.linder@ericsson.com † 马尔凯理工大学，罗马，意大利 电子邮件：r.riggio@staff.univpm.it ‡ i2CAT 基金会，巴塞罗那，西班牙 电子邮件：estefania.coronado、javier.palomares@i2cat.com § 高性能网络和架构，卡斯蒂利亚-拉曼恰大学，阿尔瓦塞特，西班牙 电子邮件：estefania.coronado@uclm.es ¶ 意大利电信 SpA，都灵，意大利 电子邮件：jovanka.adzic@telecomitalia.it ∥ ATOS 研究与创新部门 (ARI)，Atos Spain SAE，马德里，西班牙；电子邮件：fco.renart@atos.net ∗∗ RISE Research Institutes of Sweden AB，瑞典斯德哥尔摩 电子邮件：anders.lindgren@ri.se †† Aerotools，西班牙马德里 电子邮件：miguel.rosa@aerotools-uav.es ‡‡ 隆德大学，瑞典隆德；电子邮件：per.odling@eit.lth.se
工程领域报告（马尔帕斯报告）
在 20 世纪，工程学从相对少数明确界定的学科发展为种类繁多的活动，包括新兴的电信和信息系统领域。此外，工程学越来越多地应用于各种通常与工程学无关的职业和组织。此外，通过工程过程创造的技术现在被政府和企业视为盈利增长和维持发达社会的主要驱动力，工程学渗透到社会和经济中变得显而易见。值得注意的是，经济学家已将技术与劳动力、资本和材料一起作为经济的基本投入。美国经济学家罗伯特·索洛 (Robert Solow) 因这一发现于 20 世纪 50 年代获得诺贝尔奖。
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。
博士坦迈·库马尔·戈莱
教授，IGNTU，阿马尔坎塔克，MP 化学系（2019 年 3 月 29 日 - 继续） GGV 学术委员会主任兼成员，比拉斯布尔（2020 年 2 月 14 日 - 2020 年 11 月 27 日）（留置权） 教授，Guru Ghasidas Vishwavidyalaya 化学系，比拉斯布尔，CG，印度（2020 年 1 月 15 日 - 2020 年 11 月 27 日）（留置权） BOS 主席，IGNTU，阿马尔坎塔克化学系（2016 年 11 月 15 日 - 2020 年 1 月 14 日） 学术委员会成员，IGNTU，阿马尔坎塔克（2016 年 4 月 18 日 - 2020 年 1 月 14 IGNTU（2016 年 4 月 18 日 - 2020 年 1 月 14 日） 印度中央邦阿马尔坎塔克 IGNTU 化学系副教授（2016 年 3 月 29 日 - 2019 年 3 月 28 日） 印度西孟加拉邦马尔达 Gour Banga 大学化学系副教授（2014 年 8 月 1 日 - 2016 年 3 月 28 日） 印度西孟加拉邦巴拉萨特西孟加拉邦大学化学系助理教授（2009 年 3 月 17 日 - 2014 年 7 月 31 日） 印度西孟加拉邦 Purba Medinipur Bajkul Milani Mahavidyalaya 化学系化学讲师（助理教授）（2005 年 5 月 6 日 - 16.03.2009） 助理教师，DBGST 机构，Keshiary，Paschim Midnapore，WB，印度，（15.07.2002 – 05.05.2005）
隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
与博士交谈阿伦·库马尔·巴格特
Nikunj Bhagat 博士：谢谢，我很高兴加入 IIT 坎普尔分校并成为 MFCEM 的一员。我在高中时学习生物学，对人体及其各个器官的功能非常着迷。在本科期间，我越来越好奇如何应用我的工程技能来制造医疗设备，如假肢、人造器官等。我的 M.Tech 论文让我亲身体验了处理生物医学问题，当时我设计了一款智能手套来测量显微手术期间外科医生手部的震颤。获得 M.Tech 学位后，我在韩国担任图像引导机器人手术研究员，这进一步加深了我对医疗应用医疗器械的热情。这些早期的职业经历非常有助于激励我在生物医学领域，特别是神经工程和康复领域攻读博士学位。
第十一届国际高温会议...
西米翁·阿加托普洛斯 尤尔根·布里洛 马里奥·卡恰 奥利维尔·德泽勒斯 乔兰塔·扬扎克-拉什 乔治·卡普泰 李俊豪 松下泰志 哈维尔·纳西索 尤里·普莱瓦丘克 尤金·拉布金 娜塔莉亚·索布扎克 鲍里斯·斯特劳马尔 田中俊弘 法布里齐奥·瓦伦扎 乔安娜·沃耶沃达-布德卡
不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
马尔凯大区区域议会 致各市政府...
致马尔凯大区各市镇贸易协会其总部主题：区域法 22/21 和区域条例 3/22 - 关于制定与公共区域贸易相关的排名的操作说明。根据部分大区市镇和行业协会的要求，现对市场、独立停车场、集市等进行排名作出规定。区域法规编号3/2022 规定了市场、独立停车位和集市停车位的分配标准。特别是艺术中规定的标准。 rr 3/2022 的第 20 条必须用于多年期任务（十年等），而第 3/2022 条中提到的标准必须适用于。 rr 3/2022 第 21 条用于编制贸易展览会展位年度分配排名。在艺术上。 rr 3/2022 的第 20 条规定，引入了与报价或服务质量相关的评分 - 第 20 条第 1 款 b)、c) d) 项 - 目的是促进竞争并响应与欧洲政策部和增长总司本身进行比较后出现的要求。在从事艺术的同时。根据上述规定第21条的规定，评分主要依据公司资历及专业程度，通过将聘用期限缩短至一年，在一定程度上保证了竞争。因此，重要的是要记住始终按顺序应用资历和专业水平标准的重要性，而与要约和服务相关的额外分数的应用是可选的（关于第 21 条 rr 3/2022），并使用时间顺序标准作为残差，并限于不同竞争对手之间得分相等的假设。以下是两篇有趣的文章：