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温暖：关于体重平均奖励模型的好处
通过加强学习（RLHF）将大型语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，可以导致奖励黑客，在这种情况下，LLMS在奖励模型（RM）中利用失败（RM）以实现看似高的奖励，而无需实现基本的目标。我们在设计RMS时确定了两个主要挑战以减轻奖励黑客黑客：在RL过程中的分配变化以及人类偏好的不一致。作为解决方案，我们提出了平均奖励模型（温暖），首先对多个RM进行细调，然后在重量空间中平均它们。此策略遵循以下观察结果：在共享相同的预训练时，微调权重保持线性模式。通过平均权重，与传统的预测结合相比，温暖提高了效率，同时提高了分配变化和偏好不一致的鲁棒性的可靠性。使用最佳和RL方法，我们对摘要任务的实验表明，温暖可以提高LLM预测的总体质量和一致性；例如，用温暖调整的策略RL对单个RM进行微调的政策RL的胜利率为79.4％。
N.半球海冰范围。年平均
GFDL模拟了冰范围的数学期望，观察到了冰范围1901-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到线性趋势1953-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到冰范围1979-97，Parkinson等人。（1999）帕金森等人观察到线性趋势1979-97。（1999）哈德利中心对冰范围数学期望建模
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
特朗普的关税计划将增加平均水平...
这些关税还通过导致美国生产商供应链依赖于受关税的进口原材料而提高价格，从而影响国内生产的商品价格。美国汽车制造商就是一个很好的例子，因为他们在美国的制造厂依靠来自加拿大和墨西哥的某些进口汽车零件。此外，如果进口商品的价格上涨，国内生产商可以提高自己的商品价格。这发生在2018年，特朗普对进口洗衣机的关税征收关税，因为惠而浦和通用电气等美国制造商不受关税的限制。
生产率和成本，第四季度和年平均2024年，初步（PDF）
修订的措施表B1介绍了2024年第三季度的业务，非农业业务和制造业的生产率和相关措施。表A2为非财务公司提供了这些措施。2024年第三季度的非农业业务部门的生产率增长了2.3％，而不是先前的增长2.2％的估计，这反映了对产出的0.1％上升的上升点，并且在工作时间上向上转移了0.1％的修订点。单位人工成本被修订了0.3个百分点，反映了劳动生产率的0.1％向上修订，以及0.2个百分点向下修订到小时补偿。制造业的生产率下降了0.4个百分点，在2024年第三季度增加了0.5％，反映了输出的0.4％的下调点，并在工作时间上向上修订0.1％。生产率下降了0.2个百分点，并在不可策划的制造业中修订了0.5个百分点。（请参阅表B1。）在非金融公司部门中，在2024年第三季度的生产率下降了0.4个百分点，提高到3.0％。此修订版反映了对输出的0.3％的下降修订，并在工作时间上向上修订0.1％。（请参阅表A2。）
选择平均与边际碳强度信号对碳感知优化的含义
网格供电的电力的碳强度取决于用于满足其需求的生成来源的组合，并且随着时间的推移和整个位置的变化很大。有两种类型的碳强度信号：平均和边缘。这两个信号都提供了有关网格操作的差异信息，并以不同的方式影响电网的短期和长期功能。不幸的是，关于碳意识优化的“右”信号缺乏共识，跨域之间的脱碳工作已经使用两个信号来决定何时和何时转移需求。了解信号选择对碳感知优化的含义，本文使用平均碳强度和边缘碳强度进行了数据驱动分析。我们对65个区域的分析揭示了多种见解，包括i）两个信号在统计上均不同，它们之间的相关性非常低，ii）对一个信号进行优化可能会导致从另一个信号的角度来看更多的碳发射，而iii）每个区域的信号特性差异都会导致不同的电力使用激励。
2025年1月 - 加拿大夏洛来品种的平均水平，百分位数和趋势
加拿大美国联合评估2025年1月的评估是AICA和CCA遗传评估的历史步骤。遗传评估是由Angus Genetics Incorporated（AGI）进行的，并使用了更新的遗传性值，改进的模型，并将来自美国国际夏洛伊国际夏罗莱协会和加拿大夏洛来群岛协会的谱系，性能和基因组数据集结合在一起。这意味着所产生的EPD和准确性在AICA和CCA种群之间是可比的。重要的是要注意，品种平均值，百分位数和趋势是根据国家特定的，无法直接比较人口之间的。本文档中提出的表可用于确定美国或加拿大的牛适合相关人群的位置。
美国电力系统中可再生能源和电池存储的平均和边际容量信用值
摘要 随着未来几十年可变可再生能源技术和存储的部署继续大幅增长，这些技术将在维持电力系统资源充足性方面发挥越来越重要的作用。到目前为止，很少有分析对美国可变可再生能源和存储的前瞻性平均和边际容量信用进行全面比较，涵盖各种可能的未来。为了填补这一研究空白，我们估计了 2026 年至 2050 年美国相邻电力系统的太阳能光伏 (PV)、陆上和海上风电以及电池存储的平均和边际容量信用，以研究这两种容量认证方法之间的时间趋势、空间模式和权衡。在各种技术中，太阳能光伏的容量信用最明显地呈现随时间下降的趋势，反映了太阳能光伏发电份额在美国电网预测的未来中的显着上升。虽然电池存储的发电份额也会随着时间的推移而显着上升，但由于它们能够在关键时期进行战略调度，因此它们的容量信用仍然很高。另一方面，风电技术的容量信用总体上呈略微上升的趋势。不同技术的平均和边际容量信用值在空间上存在很大差异，其中太阳能光伏的容量信用值呈现出最明显的空间模式，高值集中在 SPP、PJM 和 MISO 中风能丰富、太阳能匮乏的地区，这表明可再生能源部署的互连规划可能带来资源充足性优势。此外，除海上风电外，所有其他可再生能源技术的平均容量信用值往往高于其边际容量信用值，这表明现有可再生资源的信用值往往高于新资源。