一名侦探调查了一起与“心灵控制”相关的案件，涉及Operant公司。案件始于一名私家侦探在办公室安装设备，随后发生了一系列神秘事件，包括一名员工死亡和可疑监控记录。调查揭示公司利用时间操控行为，最终发现与“推力”相关的技术和规则。

通过比较分析法和机器学习方法，本研究建立了一个数据集，其中包含了大约三百万种不同时间和燃料优化控制问题的传输方式，对于长传输，机器学习方法显示出更好的性能，这对于在小行星带中的任务机会的有效探索具有重要意义。

本文提出了一个基于深度强化学习的模块化框架，用于控制内陆水路上的自主表面船舶。框架包括高级本地路径规划和低级路径跟踪单元，每个单元都有一个DRL代理。代理在仿真环境中进行了验证。