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多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning,MARL）是机器学习中的一个领域，研究多个智能体如何在共享环境中学习最优的交互方式。这一领域在现代生活中有着广泛的应用，包括自动驾驶、多机器人工厂、自动化交易和能源网络管理等。本书是一部系统阐述多智能体强化学习理论与技术的权威著作，清晰

一个高中生可以创建深度的Q-learning代码来控制她的机器人，却不了解"深度"或"Q"的含义，也不知道为什么代码有时会失败。本书旨在以具有微积分和矩阵代数背景的学生可以理解的方式，解释强化学习和优化控制背后的科学。本书的一个独特重点是算法设计，以获得学习算法的快收敛速度，以及对强化学习有时失败的原因的洞察。一开始就

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本书深入探讨了如何使用AI大模型技术全方位优化小程序的开发流程。全书涵盖了从需求分析、系统设计、编码到调试与测试的完整开发过程，强调大模型工具不仅能提升项目的开发效率，还减少了人为错误。既讲解了小程序开发的基础知识，如前端技术栈、云函数、数据库设计等，也介绍了大模型辅助编程方法和开发技巧。本书既可以帮助有经验的小程序开

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本书为十二五普通高等教育本科国家级规划教材、山东省精品课程教材，是高等学校电气工程类专业电机学课程的教学用书。全书共11章，前8章为电机的稳态分析，包括：电机的基本原理、变压器、直流电机、交流电机的共同问题、感应电机、同步电机、特殊电机、电机的发热与冷却；后3章为电机的动态分析与控制，包括：直流电机的动态分析与运动控制

本书是一本系统介绍软件测试基本理论和实践的教程，全书共7章：第1章介绍软件测试基本理论，第2章介绍软件质量与软件测试，第3章介绍软件测试的方法，第4章介绍软件测试管理，第5章至第7章介绍不同平台系统的测试理论和测试实践案例。本书涵盖了软件测试的基本理论、软件质量与测试的关系、不同应用系统的测试方法以及测试管理等多方面的

为推动国家能源安全战略、助力实现“双碳”目标，我国提出要加快构建以新能源为主体的新型电力系统。随着相关建设的深入开展，电力系统结构与形态呈现前所未有的转变，置信度低的新能源大规模入市势在必行，导致参与市场的经营主体风险增大，系统运营安全也面临重大挑战。总体看来，形成可兼容新能源发电特性的电力市场体制，提高系统保障能力和

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