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离线安全加固学习的数据集和基准
本文介绍了一个全面的基准测试套件，该套件是针对离线安全增强学习（RL）挑战的全面的，旨在促进培训和部署阶段中安全学习算法的发展和评估。我们的基准套件包含三个包：1）精心制作的安全政策，2）D4RL风格的数据集以及环境包装器，以及3）高质量的离线安全RL基线实施。我们采用有条不紊的数据收集管道，该管道由先进的安全RL算法启动，该管道有助于从机器人控制到自动驾驶的38个流行的安全RL任务中跨38个流行的安全RL任务的不同数据集的生成。我们进一步引入了一系列数据后处理过滤器，能够修改每个数据集的多样性，从而模拟各种数据收集条件。此外，我们还提供了普遍的离线安全RL算法的优雅且可扩展的实现，以加速该领域的研究。通过超过50000个CPU和800 GPU小时计算的广泛实验，我们评估和比较了这些基线算法在收集的数据集中的性能，从而提供了有关其优势，局限性和潜在改进领域的见解。我们的基准测试框架是研究人员和从业人员的宝贵资源，促进了在安全性应用中开发更健壮和可靠的离线安全RL解决方案。基准网站可在www.offline-saferl.org上找到。
CS 59200：加固学习课程描述
自主获得技能的能力是智能代理的标志。这可以通过称为强化学习的机器学习范式来实现，其中代理通过反复与环境进行互动来学习。本课程将探讨与强化学习有关的主题，包括深入的强化学习，基于模型和无模型的学习，本质上动机的学习，应用程序和公开挑战。本课程的结构是介绍加强学习中的方法和研究主题。它由讲座，学生演讲和课程项目组成。您将有望在小组中工作，以制定和执行与强化学习有关的短期研究项目。此外，您将在整个学期中单独阅读，进行批判性分析和介绍研究论文。
石墨烯加固对风力涡轮刀片的静态弯曲，游离振动和扭转的影响
摘要：可再生能源市场，尤其是风能，经历了显着的增长，主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展，涡轮机的尺寸增加，对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中，石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究，该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板（GPLS）增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较，使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性（例如自由振动，弯曲和扭转变形）的影响。此外，在玻璃纤维，CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后，从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性，从其机械性能和重量减轻方面。
电力系统控制的安全加固学习
摘要 - 间歇性更新能源资源的大规模整合引入了对电力系统供应方面的不确定性和波动性的增加，从而弥补了系统的操作和控制。最近，数据驱动的AP-PARACHES，尤其是加强学习（RL）在解决电力系统中的复杂控制挑战方面表现出了巨大的希望，因为RL可以从交互式反馈中学习而无需对系统模型的先验知识。然而，无模型RL方法的训练过程在很大程度上依赖于探索的随机决策，这可能会导致“不良”决策，违反了关键的安全限制并导致灾难性的控制结果。由于RL方法无法理论上确保电力系统中的决策安全，因此直接在现实世界中部署传统的RL算法是无法接受的。因此，近年来RL应用中的安全问题（称为安全RL）引起了广泛关注，导致了许多重要的发展。本文对最先进的安全RL技术进行了全面审查，并讨论了如何将这些技术应用于电力系统控制问题，例如频率调节，电压控制和能量管理。然后，我们就关键挑战和未来的研究方向提出了与融合和最佳，培训效率，普遍性和现实世界部署有关的讨论。
加固对AL MMC机械行为的影响 - 关键审查
复合材料目前的需求量很高，因为它们的重量低，耐磨性，刚度和高强度。响应工业需求而增强了功能和结构特征。金属基质复合材料（MMC）由于其高特异性强度而在工程结构应用中很受欢迎，并且迅速被视为传统材料的可行替代品，尤其是在汽车行业中。颗粒加固是改善复合材料的强度，延展性和韧性的方法之一。铝混合金属基质复合材料的市场近年来由于其改善的机械特性而上升，满足了复杂技术应用的需求。选择适当的加固材料组合对这些材料的性能有重大影响。碳纳米管，碳化硅，碳化物碳化物是加固材料中最好的。在这项研究中对这五项增援的机械，形态和摩擦学评估进行了彻底研究。
Lipschitz终身加固学习
•MDP空间中V ∗和Q ∗的Lipschitz连续性的理论研究； •根据MDP之间的局部距离提出的实用，非负转移方法； •在终身RL设置中应用此转移方法的PAC-MDP算法的建议和研究。
使用令牌级的加固学习，用于可控文本生成
为了满足现实世界应用的要求，控制几代大语言模型（LLMS）至关重要。先前的研究试图将强化学习（RL）引入可控制的文本生成中，而大多数现有的方法都遭受了过度拟合问题（基于芬太尼的方法）或半崩溃（后处理方法）。但是，当前的RL方法通常由粗粒（句子/段落级）的反馈引导，这可能导致由于语义曲折或句子中的序言而导致次优的表现。为了解决这个问题，我们提供了一种新颖的增强学习算法，名为Tole，该算法为Kenle Vel Rewards制定了可控的文本生成，并采用了“首次量化 - 涉及的”范式来增强RL算法的鲁棒性。此外，TOLE可以灵活地扩展到多个约束，而计算费用很少。实验结果表明，我们的算法可以在单属性和多属性控制任务上实现出色的性能。我们已在https://github.com/windylee0822/ctg上发布了代码。
数据驱动的加固学习，用于洗衣机最佳电机控制
摘要 - 在本文中，我们解决了为现代洗衣机开发先进的电机控制系统的挑战，这是在各种条件下运行所需的。传统系统的设计通常依赖于手动反复试验方法，从而限制了增强性能的潜力。为了克服这一点，我们提出了一种新型的持续增强钢筋学习框架，该框架是针对洗衣机的脱水周期期间的平衡维持而定制的。我们的方法引入了延迟的在线更新机制，该机制利用在线互动的某些时期利用了过渡数据。此方法有效地规避了在局部增强学习中通常遇到的分布转移问题。我们的经验结果表明，在各种任务中，包括涉及不同类型的洗衣店的载荷平衡效率的平均平均增加了近16％。这项研究不仅增强了工业环境中强化学习的适用性，而且还代表了智能设备技术开发的重要一步。
