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该文分享发表于IEEETVT的科研成果：提出APS-POMDP与APS-MA-A3C算法，解耦状态预测与策略优化，先无扰动训练基础策略，再以PGD对抗训练GRU预测网络重构真实状态，规避端到端对抗训练的信用分配错乱与过拟合，增强多AUV目标跟踪对观测扰动的鲁棒性；基于真实海流地形的仿真表明其在对抗扰动、噪声及观测缺失下均优于现有算法，局限是未考虑动作层扰动且缺实测验证。

本文提出风险自适应运行时策略引擎(RARPE),针对LLM智能体在动态环境中的安全防护问题,将运行时安全建模为约束POMDP,设计可学习的风险评分函数与分层策略架构,兼顾可证明安全性与适应性,并防御策略投毒,提供工程实现与评估框架。

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本文提出RainbowDelayCompensation框架，通过DSID-POMDP建模多智能体系统中随机个体延迟观测问题，并利用补偿器、延迟一致化Critic、课程学习Actor和知识蒸馏等组件，使现有MARL算法在延迟条件下恢复接近无延迟环境的性能。实验在MPE和SMAC基准上验证了有效性。

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多注册中心Nacos准备运行模式数据存储启动Nacos集成Spring Bootspring-boot-dubbo-demo-apispring-boot-du

0x0 前言
查阅了网上的Shiro权限绕过的文章，感觉讲得比较乱也比较杂，利用和成因点都没有很明朗的时间线,利用方式更是各种各样，导致没办法很好地学习到多次B