adaptive passes did not converge based on specified criteria

您好，根据指定的标准，自适应通行证没有收敛。这意味着在尝试使用自适应通行证时，系统没有达到预期的收敛状态。通常情况下，这可能是由于所选择的收敛标准过于严格或者系统本身存在一些问题导致的。

要解决这个问题，首先需要检查所选择的收敛标准是否合理，是否需要进行适当的调整。同时也需要对系统进行更深入的分析，找出可能导致收敛失败的原因。可能需要查看系统的输入数据，检查模型的稳定性和准确性，以及系统运行过程中的各个参数是否符合预期。

此外，还可以尝试使用不同的收敛标准或者调整系统参数，以寻求能够使自适应通行证收敛的解决方案。在这个过程中，可能需要进行多次尝试和调整，以找到最适合系统的参数和设置。

总的来说，解决自适应通行证没有收敛的问题需要仔细分析系统的情况，并进行适当的调整和优化。通过持续的努力和尝试，相信最终可以找到合适的解决方案，使自适应通行证能够根据指定的标准成功收敛。

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research on adaptive job shop scheduling problems based on dueling double dq

适应性作业车间调度问题是一个极具挑战性的领域，在现代制造业中具有重要的应用价值。而Dueling Double DQN是一种强化学习算法，被广泛应用于多种资源调度问题中。

近年来，研究学者们将强化学习与适应性作业车间调度问题相结合，利用Dueling Double DQN算法解决该问题已成为研究热点。研究表明，采用该算法解决该问题能够极大提高车间的生产效率与生产质量。

其工作原理是，首先通过对不断变化的车间状态进行建模与预测，得到每个作业流程的最佳调度方案，然后根据车间中设备的状态，动态调整作业的顺序，以达到最佳生产效果。

然而，该方法仍存在着一些挑战，如调整与控制算法的复杂性、模型建立的精度等。尽管如此，作为一种新兴的研究领域，还需要更多的研究来完善其理论与方法，真正实现在生产实践中的应用。

image dehazing by an artificial image fusion method based on adaptive struct

为了对图像去雾，基于自适应结构的人工图像融合方法是一种有效的技术。这种方法利用图像处理算法来合并原始图像中的多个版本，从而去除或减少雾霾效果，提高图像的清晰度和质量。首先，该方法使用自适应结构来识别原始图像中的不同特征和层次，然后通过人工智能和图像分析技术对这些特征进行处理和融合。这种方法可以根据具体的图像和环境特征来动态调整，从而更好地适应不同的去雾需求。通过这种图像去雾方法，可以有效地改善图像的可视化效果，提升图像的清晰度和对比度，使得图像更加真实、自然和易于理解。

该方法的优势在于其基于自适应结构的特点，使得去雾效果更加精准和有效。同时，利用人工图像融合方法可以对原始图像进行细致的处理和优化，进一步提高图像的质量和清晰度。此外，该方法还可以根据具体需求对不同图像进行个性化处理，从而更好地满足用户的需求。因此，基于自适应结构的人工图像融合方法是一种有效的去雾技术，能够在图像处理领域发挥重要作用。