由于运营流程经常受到干扰而导致运营不正常,因此图 1 中显示的一个非常重要的子目标是管理干扰。在发生干扰时应进行管理,但仍要确保提供优质服务、成本效益高,并尽量减少对航班时刻表的影响。干扰管理的责任和最终决策在于履行运营控制角色的值班经理,但图 2 中所示的 AOCC 的所有子角色之间会进行协作决策,以找到最佳解决方案。图 2 还显示了管理干扰的子目标。管理干扰的不同方面由子目标“获得态势感知”、“优化解决方案”和“执行解决方案”及其各自的低级子目标表示。表 III 显示了干扰管理的激励场景。
层次结构的增强学习通常涉及人类在定义多个子目标中以将复杂的目标分解为相关子任务。但是,手动指定这些子目标是劳动密集型,昂贵的,并且容易引入偏见或误导代理商。为了克服这些挑战,我们提出了一个协作的人类委员会,该协作无缝地与层次模型无缝集成,以自动更新先验知识并优化CAN-DICATE-DIDATE子目标。我们的算法可以轻松地将其纳入广泛的目标条件框架中。与相关基线相比,我们评估了我们的方法,我们证明了算法在解决和预防因混淆或冲突的子目标引起的负面推论方面的有效性。此外,我们的算法在不同水平的人类知识中显示出巨大的性能,加速了趋于偏向最佳的亚目标空间和高级政策。
● 限制单一计算的(非附件 IX)中间作物不计入 RES-T 目标,例如将其纳入食品和饲料上限(第 2.3 节) ● 要求经济运营者提供更多有关遵守生物燃料可持续性标准的信息,并披露每个燃料供应商的信息以提高透明度(第 1.1 节) ● 将先进生物燃料的子目标保持在 3.5%,将 RFNBO 的子目标提高到 2%(第 3.2 节) ● 限制或排除有问题的附件 IX 原料,如中间作物、在严重退化的土地上种植的作物、林业残留物等,不计入子目标或可再生能源目标(第 3.2 节) ● 将动物脂肪类别 3、棕榈脂肪酸馏出物(PFAD)、糖蜜和皂脚及其衍生物、以及 UCO 和动物脂肪类别 1 和 2 的进口排除在运输可再生能源目标之外 ● 确定国内先进和废弃生物燃料的供应,特别关注废弃物分级、级联原则、生物多样性和生态系统服务(第 3.2 节)● 通过全面审查生物燃料认证体系打击欺诈行为(第 3.2 节)● 直接电气化和专门的信用机制(包括私人充电)用于奖励交通运输中使用可再生电力应成为道路部门脱碳的优先事项。对于较难电气化的行业,如航空和长途运输,应进一步推广氢基燃料。(第 3.1 节)
纽约市卫生局的战略重点直接支持“健康纽约”——纽约市为实现更健康、更长寿而开展的运动。战略重点的进展对于实现该运动到 2030 年至少 83 岁的预期寿命目标以及潜在的死亡率子目标至关重要。有关更多信息,请访问 nyc.gov/health/healthynyc 。
摘要:体现的AI正在逐步探索大型语言模型(LLMS),以进行机器人技术的有效计划。体现AI的最新进展使LLMS能够将视觉观察和高级目标提示解析为可执行子任务。但是,这些现有方法通常完全基于环境的初始状态执行计划,从而导致生成更长的计划时的基础弱化。通过以语言的形式纳入环境反馈来结合循环的一些最新指示。与这些方法不同,我们介绍了计划扩散器,这是一种新颖的“闭环”方法,用于逐步计划,并在循环的每个步骤中进行视觉反馈伴奏。具体来说,我们的方法自动加入采用LLM来生成单步文本子目标和扩散模型,以将其转化为可视觉子目标,用于后续计划。最后,一个能够实现这些亚目标图像的目标政策将其执行。对Ravens基准套件的全面评估表明,计划扩散器超过了最先进的方法,尤其是在长期任务中。此外,我们的方法在分发场景中证明了强大的概括性 - 可轻松处理看不见的颜色,对象和增加任务复杂性。
RED III 为先进生物燃料(源自非食品原料的生物燃料)和 RFNBO(主要是可再生氢和基于氢的合成燃料)设定了 5.5% 的综合子目标。在此目标范围内,到 2030 年,RFNBO 在运输部门供应的可再生能源中所占份额至少应为 1%。除此之外,RED III 的第 72 条规定,“拥有海港的成员国应努力确保从 2030 年起,RFNBO 在海运部门供应的总能源中所占份额至少为 1.2%”。
从 2034-35 年开始,《欧盟燃料条例》将对使用替代燃料(如非生物来源的可再生燃料 (RFNBO) 和低碳氨)提供更明确的激励措施。委员会将监测和报告属于本条例范围的船舶每年使用的能源中 RFNBO 的份额。如果 2031 年 RFNBO(如可再生氨)的份额低于 1%,则从 2034 年开始,这些燃料将适用 2% 的子目标。同时,二氧化碳强度减排目标将在 2035 年提高到 14.5%。