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这是对实用书籍《Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents》（强化学习：智能体的工业应用）的推广帖子。该书涵盖强化学习基础，以及 Rainbow、PPO、TD3、SAC 等深度强化学习算法，并介绍这些方法在工业领域长期序贯决策问题中的应用。
PhysAttNet 是一种物理信息注意力框架，通过领域引导的正则化增强轻量级 CNN 预测器，以提高工业与天体物理时间序列预测的准确性和泛化能力。