金融界2025年2月22日消息，国家知识产权局信息显示，江苏星昊包装科技有限公司申请一项名为“一种优化标签关键指标的近端策略优化强化学习方法”的专利，公开号CN 119494360 A，申请日期为2024年11月。

本文源自:金融界

金融界2025年2月22日消息，国家知识产权局信息显示，贵州电网有限责任公司申请一项名为“一种基于深度强化学习的电动汽车集群调度策略及系统”的专利，公开号CN 119494485 A，申请日期为2024年9月。

强化学习之父Richard Sutton悄悄搞了个大的，提出了一个简单思路：奖励聚中。这思路简单效果却不简单，等于是给几乎所有的强化学习算法上了一个增强buff，所以这篇论文已经入选了首届强化学习会议（RLC 2024），对于强化学习领域的同学来说，非常值得一读。

今天分享给大家的是二十届三中全会内容心得体会精彩范文，作者从事写作十余年，经常听到身边笔友说写作的时候没有范文作参考，没有思路搭框架，尤其是遇到单位领导催的比较急的稿子，心里如热锅上的蚂蚁急得团团转。我们在这里给大家分享精彩范文，让大家告别加班熬夜，请大家多多指点。全文框架如下：

强化学习是一种机器学习方法，用于通过学习如何做出决策来解决目标导向的问题。在强化学习中，一个代理与环境交互，通过尝试不同的动作来最大化它所接收到的奖励。

强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。如图1.1 所示，强化学习由两部分组成：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action），这个动作也称为决策（decision）。然后这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。

导读

商汤绝影发布了基于世界模型协同交互的端到端技术路线R-UniAD，这一技术路线从模仿学习发展到强化学习，预计将超越人类驾驶表现。商汤绝影将在上海车展上重磅发布R-UniAD的实车部署计划。