matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关： 作者：伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士，2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是： MIMIC-III： eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集： 队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者： 该存储库包含： I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb） 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m） 三， Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m） IV。 Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以： 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型； 从针对MIMI

强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版配套代码，本书分为三大部分，共十七章，对其简介和框架做了扼要介绍

Sutton＆Barto撰写的《强化学习：简介》 （第2版）包括本章练习。 该资料库存储了我在理解强化学习过程中对这些练习的尝试。 所有练习均在Rmarkdown中完成，并按章节分开。 章节： 1：简介 第一部分：表格求解方法 2：多臂匪 3：有限马尔可夫决策过程 4：动态编程 5：蒙特卡洛方法 6：时差学习 7：n步自举 8：使用表格方法进行计划和学习 第二部分：近似解法 9：基于策略的预测 10：基于策略的近似控制 11：近似的非策略方法 12：资格跟踪 13：政策梯度法 第三节：深入了解 14：心理学 15：神经科学 16：应用和案例研究 17：边疆

参考资料，https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089487，本实现参考借鉴了该资源，本实现的立体四子棋为落子有限制版的立体四子棋(qubic),必须先下下层的棋子，上层的相关棋子才能继续落子，经过3500次的训练，ai水平基本可以了，模型为best_policy.model，python human_play.py即可对战。训练使用python train.py. python版本2

IJCAI2023会议作者工具包（word/latex模板）

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：这是本书的第二版，旨在为所有相关学科的读者提供一个清晰的、简单的强化学习关键思想&算法的说明。书籍在第一版的基础上，增加了近些年新的研究主题，内容重点放在核心的算法上。 ◉ 目录： 介绍 多臂老虎机 有限马尔可夫决策过程 动态规划 蒙特卡罗方法 时差学习 n-step Bootstrapping 使用表格方法进行规划和学习 带近似的策略预测 带近似的策略控制 带近似的离策略方法 资格痕迹 策略梯度方法 心理学 神经科学 应用与案例研究 前沿

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1.2 边缘计算网络 边缘计算在网络边缘融合网络、计算、存储、应用等能力， 网络是边缘计算的核心能力之一，边缘计算系统的部署也 会对相关网络的能力与架构产生重要影响。 为了更好地描述边缘计算网络基础设施，本白皮书定义如 下三个名词（ECA、ECN、ECI），来分别描述边缘计算网 络的三个部分： » ECA（Edge Computing Access，边缘计算接入网络）： 从用户系统到边缘计算系统所经过的网络基础设施； » ECN（Edge Computing Network，边缘计算内部网 络）：边缘计算系统内部网络基础设施； » ECI（Edge Computing Interconnect，边缘计算互联 网络）：从边缘计算系统到云计算系统（如公有云、 私有云、通信云、用户自建云等）、其它边缘计算系统、 各类数据中心所经过的网络基础设施； 边缘计算网络基础设施示意图如下所示： 图 2 边缘计算网络基础设施 数据中心 （含客户自建云） 云计算系统其他边缘计算系统 边界网关 接入网 园区网 边缘计算系统 ECN ECA ECI 无线回传网/骨干网/城域网等

非常适合初学者的一些例程，如基于强化学习的动态规划、资源分配、路径选择等。

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法.pdf