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集成报告2022
凯瑟琳·麦格雷戈（Catherine MacGregor）：2021年对恩吉（Engie）来说是一个不错的一年！我为我们在这么短的时间内完成的一切感到自豪。与董事会达成协议，我们重新定位了恩吉，并将我们的活动重新调整了四个核心业务：可再生能源；能源解决方案；网络；和能量供应的热产生。我们重申了该集团的工业方法以及我们在卓越运营方面的优先事项。我们加快了对可再生能源和能源解决方案的增长投资。当我们从事极其雄心勃勃的转变时，我们的团队在大流行的挑战性背景下表现出模范动员。我想对他们表示最深切的感谢。但是，我后悔我们在健康和安全方面的不良结果。，我们已经完全动员了，目前与团队和承包商一起在任何地方加强了我们的行动。
人道主义实施计划 (HIP) 救援欧盟
大规模灾难发生后，有关紧急需求的精确信息可能非常稀缺。为了解决这一问题，欧洲人道主义援助司利用其资源（如现场网络和历史数据）预测人道主义供应链中的紧急缺口，并调动预先部署的储备和专业知识。欧洲人道主义援助司还持续监测正在开展业务的国家和未来可能需要援助的地区，以确定是否应启动、增加、继续或停止 ReliefEU 的支持。根据过去的经验，欧洲人道主义援助司将在必要时采取“不后悔”的行动，以快速部署必要的 ReliefEU 能力来帮助有需要的民众。尊重与欧洲人道主义援助司地理和/或区域 HIP 互补的原则，ReliefEU 的资金不会重复现有资金，并将严格遵守上述 HIP 的目标，并尽可能以欧洲团队方式进行协调。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
Landsat 的持久遗产：开创从太空进行全球陆地观测的先河
Landsat 诞生于二战后的研究、工业和工程领域，是监测地球陆地面积的先驱。Landsat 最初被命名为“ERTS”（地球资源技术卫星），在卫星数据收集方面实现了多项“第一”：首次从太空平台获取数字编码的地球数据、首次在同一地方太阳时以固定间隔重复拍摄的场景图像、首次在多个光谱带中以足够的几何保真度对地面进行成像，从而可以对这些通道的响应进行有意义的比较。聪明的用户从数据中收集了大量信息，并获得了全球视野。农业清单、精确地图、地质线分类和灾害损失评估也随之而来。完全依赖个人在地面上徒步走遍每个方格并目测每片种植地以及依靠飞机飞行有限航线的时代已经一去不复返。我们怀着怀旧之情回忆那些日子，但并不后悔。
MTEP21 附录 - LRTP 第 1 部分报告（附...）
远程输电规划 (LRTP) 第 1 部分组合报告介绍了与开发区域输电解决方案相关的研究结果和效益分析，这些解决方案是提供可靠且经济的能源输送所必需的。该报告提出了一组最不后悔的输电项目，这些项目将有助于确保在资源结构不断变化的情况下建立可靠、有弹性且具有成本效益的输电系统，并且代表了 MISO 历史上规模最大、最复杂的输电研究工作。自 2011 年批准上一组主要区域覆盖项目以来，朝着更多可变可再生能源发电的方向迈进的步伐已经加快。MISO 成员公用事业公司设定的无碳和清洁能源目标、州和市政府政策以及客户偏好继续推动风能、太阳能、电池和混合项目的增长。事实上，预期的格局变化要大得多，需要以比 2011 年之前的项目组合更快的速度进行转型变革。
方向性策略
团队改变了思路，不再担心路透社应该变成什么样子，而是设定了方向，并遵循了一系列基本信念：行业的未来瞬息万变；路透社需要在短期内提高盈利能力才能生存；它需要加强和扩大客户群以确保未来的增长。在这些指导信念的推动下，路透社制定了一系列“不会后悔”的举措，这些举措将使公司在任何可能的将来都更具竞争力。该公司削减了成本，更新了技术平台，并推出了一系列旨在提高其当前细分市场份额的新产品。它没有试图决定要开发哪些其他客户群。最后，路透社确实接触了新市场的客户——但前提是先采取其他行动。路透社没有公开宣布目标利润率或每股收益。到 2005 年，公司再次增长，利润比上一年增长了 28%，客户满意度上升了 2.5%。
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应该在大风天发生吗？该县将如何通过抑制火灾和/或撤离计划做出回应？在该项目的35年寿命中，我们会期望发生多少次大火？就我而言，即使一个人也太多了。有毒羽流会影响我的邻居吗？如果是这样，我是否能够回到我的家（我对化学敏感，所以任何有毒的暴露对我来说非常困难）？根据CleanErgyCoalitionsfc.org网站上的信息，一项为期六年的研究得出的结论是，内部电池容器集装箱火灾检测和这种项目中的抑制系统的失败超过25％。还有用水问题。在这里，我正在将水配给我的珍贵树木并限制我的淋浴，但是AES允许申请每年运营高达1,000,000加仑的水。所有这些水将来自哪里？我们已经在工业毒素县遇到了一种情况。一旦发生这种情况，显然就无法补救。安全比后悔要好。谢谢您对这个问题的关注。dara mark
300万美元
人的一生中，皮层下大脑是大脑中非思考性的、反应性部分——“爬行动物”大脑对经历做出“反应”，而皮层则根据对经历的解读而“行动”。生存本能——战斗/逃跑，一种“爬行动物”大脑的本能——被战斗部署中的日常事件高度激活，导致一种高度兴奋的状态，这在战区是有利的。当军人回国时，问题变得更加严重。从战区到美国的地理转移的识别发生在皮层中，但皮层下爬行动物大脑中高度兴奋的杏仁核无法识别地理位置，因此它会继续在高度兴奋的状态下解读所有传入的感官数据。重点强调的是，杏仁核对感官刺激的反应比皮质更快，会引发非思考性反应——在烟花爆炸或汽车回火后寻找掩护，对没有真正威胁的情况感到非常恼火——无论军人是否愿意。了解他们为什么会对情况做出反应（通常是后悔），有助于减少担心自己疯了或受伤的焦虑。再次强调的是，他们的反应是对异常情况的正常反应。
Adam N. Elmachtoub
我们在市场上研究持续的时间平均变化投资组合选择，这些市场是由可观察的因素驱动的股价扩散过程，这些因素也是扩散过程，但这些过程的系数尚不清楚。基于最近开发的扩散过程的强化学习理论（RL）理论，我们提出了一种通用数据驱动的RL算法，该算法直接学习了预先合同的投资策略，而无需尝试学习或估计市场系数。对于没有因素的多股黑色 - choles市场，我们进一步设计了一种基线算法，并通过在Sharpe比率方面获得了Sublinear后悔来证明其性能保证。为了提高性能和实践实施，我们将基线算法修改为四种变体，并进行了广泛的经验研究，以与许多共同指标相比，将其绩效与大量广泛使用的投资组合分配策略在S＆P 500成分上进行比较。结果表明，连续的RL策略始终是最佳的，尤其是在动荡的熊市中，并且果断地超过了基于模型的连续时间对应物的大幅度利润率。
机器学习的基础
我们首先介绍了分类和预测的近似正确的学习理论。然后，我们考虑调谐参数的正则化和数据驱动的选择。我们将讨论如何使用Python和Scikit-Learn软件包执行监督的学习任务。我们将讨论规范正常手段模型。在此模型中，我们将以不同的方式激励收缩估计器，并证明收缩估计器可以统一地主导常规估计器的著名结果。我们接下来将引入深度神经网，这是一种非常成功的监督学习方法。在这种情况下，我们还将考虑用于训练神经网的数值方法，例如随机梯度下降。我们通过讨论变压器和（大型）语言模型来完成课程的这一部分，这是深度神经网的应用，最近在最近受到了特别关注。课程的下一部分将涵盖在线和自适应学习的不同框架。我们将从对抗性在线学习设置开始，那里根本没有对数据生成的概率假设。我们将接下来考虑多臂匪徒，并回顾一些理论结果，为在土匪设置中用于学习的算法提供性能保证（后悔界限）。