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基于公用事业的强化学习：统一单个...
多目标增强学习（MORL）已成为强化学习（RL）的重要子场[13，24]。到目前为止，知识主要从单目标RL（SORL）流向Morl，SORL算法创新适应了多个目标的背景[2，6，22，34]。本文反驳了这种趋势，正如我们认为，基于公用事业的范式广泛用于Morl [5,13,21]，与SORL具有相关性和好处。我们提出了一个基于公用事业的RL（UBRL），统一SORL和MORL的一般框架，并讨论了单目标问题的好处 - 特别是多政策学习的潜力，可以更大的灵活性和对代理行为的决策者控制。我们还从Morl研究中突出了有关基于公用事业方法的算法含义的经验教训，作为未来单目标UBRL研究的指南。
可再生能源技术 第一单元
太阳能应用以环保的方式满足了数百万印度人的烹饪、照明和其他能源需求，使之受益匪浅。在太阳能解决方案方面取得巨大成功后，印度率先成立了国际太阳能联盟 (ISA)，这是一个以行动为导向、以成员为驱动力的协作平台，旨在增加太阳能技术的部署。ISA 的成员资格对联合国所有成员国开放，目前已有 107 个国家签署了 ISA 框架协议。该联盟旨在有效利用太阳能，减少对化石燃料的依赖，从而创造一个更加绿色的地球。
第一单元-重组DNA技术
赫伯特·韦恩·“赫伯”·博耶 (Herbert Wayne 'Herb' Boyer，1936 年 7 月 10 日出生) 是生物技术研究员和企业家。赫伯·博耶来自宾夕法尼亚州德里。博耶毕业于匹兹堡大学，主修微生物遗传学。经过 1973 年的初步实验，科恩-博耶团队能够切开一种细菌的质粒环，插入来自不同细菌物种的基因并关闭质粒。这创造了一个重组质粒，其中包含来自两个不同来源的重组 DNA。该团队创造了第一个转基因生物。他是 1990 年国家科学奖章的获得者、1996 年 Lemelson-MIT 奖的共同获得者，也是 Genentech 的联合创始人。他曾是加州大学旧金山分校 (UCSF) 的教授，后来从 1976 年开始担任 Genentech 副总裁，直到 1991 年退休。
第一单元 化石燃料和替代能源
风能是一种环保而高效的可再生能源。它不需要经常性开支来生产电力。但是利用风能有很多限制。首先，风力发电场只能建立在一年中大部分时间都有风的地方。风速还应高于 15 公里/小时，以保持涡轮机所需的速度。此外，还应有一些备用设施（如蓄电池）来满足无风时期的能源需求。建立风力发电场需要大面积的土地。对于 1 兆瓦发电机，发电场需要大约 2 公顷的土地。建立发电场的初始成本相当高。此外，由于塔架和叶片会受到雨水、阳光、风暴和飓风等自然变化的影响，因此需要高水平的维护。
第一单元 智能能源简介
智能能源是使用设备提高能源效率的方法。它专注于强大且可持续的可再生能源，这些能源在降低成本的同时，促进了对环境的更大尊重。最近引入了“智能能源”和“智能能源系统”这两个词，以扩大“智能电网”的概念。虽然智能电网主要关注电力部门，但智能能源系统（或智能能源电网）也涵盖供暖、制冷、工业、建筑和交通。智能能源区域被定义为通过整合基础设施（能源、移动性、交通、通信等）为居民提供最高生活质量同时消耗尽可能少的能源的区域。实现这一点可能需要一个强大的通信基础设施，以便在传感器和执行器之间进行广泛而可靠的信息传输。（Matthew NO Sadiku，2021 年）目标学习本单元后，您应该能够：• 定义太阳能。• 解释智能能源。• 描述太阳能在智能城市中的应用。• 解释太阳能路灯、太阳能电池板和太阳能浮动光伏板。智能能源的定义是通过改进设计、高效技术和节约能源来有效利用能源，以及使用清洁的可再生资源来发电、供热和运输燃料。智能能源网络是电力系统的一个组成部分，电力系统是支持各种关键和非关键基础设施的关键基础设施。它将是一个在逆境中坚韧不拔、能够从灾难中快速恢复的系统。智能能源系统和智能电表是智能能源管理的两个主要组成部分。智能能源有可能减少家庭和企业的能源开支。它还减少了对石油和天然气的需求，同时创造了新的绿色就业。它将为太阳能和风能等分布式零排放能源创造新的市场。高效的能源使用对于实现智能能源目标（以及土地保护、水质和其他环境目标）至关重要，因为它可以节省长期成本，并增加通过可再生能源满足我们未来能源需求的可能性。通过使用智能能源技术，传统建筑可以转变为智能建筑，从而产生可持续能源。智能能源系统将包括新的
第一单元：太阳辐射 Q) 太阳作为能源
太阳是地球的终极能源。太阳是地球上生命的源泉，直接（或）间接地为大多数可再生系统提供燃料。太阳发出的辐射能称为太阳能，它是一种可再生能源。地球以热和光的形式从太阳接收能量。每天早晨太阳升起，晚上太阳落下，然后太阳释放出大量的能量。所以，太阳是生命形式最重要的能量来源之一。在太阳核心深处，氢原子通过热核聚变反应，然后产生大量能量。这种能量传播 9300 万英里，在 8 分钟内到达地球。地球上不同形式的能量可能都来自太阳。
ubrain：一单位脑电脑接口
大脑计算机界面（BCIS）已被广泛采用，以通过具有丰富的空间时间动力学（例如脑电图（EEG））来增强人类感知。近年来，BCI算法正在从经典的功能工程转变为新兴的深神经网络（DNN），从而可以以提高精度识别时空动力学。但是，省BCI体系结构并没有利用这种动力来实现硬件。在这项工作中，我们提出了ubrain，这是一种具有级联卷积和经常性神经网络的DNN模型的一级计算bci架构，以实现高任务能力和硬性功能。ubrain共同设计算法和硬件：DNN体系结构和硬件体系结构分别通过自定义的单一操作和传感后的即时信号处理进行了优化。实验表明，由于精确的准确性损失可忽略不计，超过了CPU，收缩期阵列和固定计算基线的基准，在片上功率的效率上超过了9。0⇥，6。2⇥和2。0⇥。
第一单元：计算机简介 - Sir Syed College
计算机中的内存可根据速度和用途分为五个级别/层次。处理器可以根据其需求从一个级别移动到另一个级别。内存中的五个层次是寄存器、缓存、主存储器、磁盘和磁带。前三个层次是易失性存储器，而后两个层次是非易失性存储器。内存层次分为两种类型