通信电子电路 课后答案 清华大学出版社 于洪珍版

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利用面向可视化的自然语言界面(V-NLI)作为直接操作可视化分析的补充输入方式，可以提供吸引人的用户体验。它使用户能够专注于他们的任务，而不是担心操作可视化工具的界面。在过去的二十年中，特别是最近几年，利用先进的自然语言处理技术，许多V-NLI系统在学术研究和商业软件中得到了开发。

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微机原理与接口技术(清华版)答案 冯博琴 吴宁 等

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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL） [1] ，以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL） [2] 。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习 [1] 。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数 [3] 。