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内存健身房：朝着无尽的任务进行基准测试代理的记忆能力
记忆体育馆展示了一套由2D部分可观察到的环境，即迫击炮混乱，神秘路径和灼热的聚光灯，旨在基于决策代理中的记忆能力。这些环境最初具有有限的任务，将其扩展为创新的，无尽的格式，反映了诸如“我打包我的书包”之类的累积内存游戏的不断挑战。任务设计中的这种进展将重点从仅评估样本效率转变为探测动态，延长场景中的记忆效果水平。为了解决可用的基于内存的深钢筋学习基线中的差距，我们在开源清洁库中介绍了一个实现，该库将变形金刚-XL（TRXL）与近端的pol-Pol-Pol-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cy-Cyizatization中进行了实现。这种方法采用滑动窗口技术利用TRXL作为情节内存的一种形式。我们在封闭式复发单元（GRU）和TRXL之间的比较研究揭示了我们有限和无尽任务的各种表现。trxl在有限的环境上表现出优于GRU的效果，但仅在利用辅助损失来重建观测值时。值得注意的是，Gru在所有无尽的任务中都表现出色，始终优于显着的边距TRXL。网站和源代码：https：//marcometer.github.io/jmlr_2024.github.io/关键字：深增强学习，actor-Critic-Critic，记忆，内存，变形金刚，重复
SMA的GFM功能视角...
重要的法律通知本介绍不构成或不构成，也不应解释为订阅或邀请的要约或邀请，以承销或以其他方式获得SMA Solar Technology AG（“公司”）的任何证券（“公司”）（“公司”）或公司的任何当前或未来的子公司（与公司的任何一部分或任何一部分），或与任何一部分相关的任何一部分，或与任何一部分相关，或与任何一部分相关，或与任何一部分相关，以与任何一部分相关，以订立或与任何一部分相关，以与其订立的任何一部分，或者与任何一部分相关，以与其订立的任何一部分，或者与任何一部分相关，以订立或与该公司的任何一部分相关联。公司或SMA集团的任何成员或承诺。本文包含的所有信息均已仔细准备。尽管如此，我们不保证其准确性或完整性，本文中没有任何内容被解释为代表这种保证。除非有意或通过公司的严重疏忽造成损害，否则公司对本文档中包含的错误不承担任何责任。此外，公司应对从本演示文稿提供的数据和信息的基础上演变的活动的影响承担任何责任。本演示文稿中包含的信息符合修订，修订和更新，这并不是公司事先公告的基础。本演讲中包含的某些陈述可能是基于管理层当前的观点和假设的未来期望和其他前瞻性陈述的陈述，并涉及已知和未知的风险和不确定性。这些因素和其他因素可能会对本文所述的计划和事件的结果和财务影响产生不利影响。演示文稿的包含信息是公司的财产。实际结果，绩效或事件可能与此类陈述中的实际结果有所不同，因为因素，不断变化的业务或其他市场状况以及公司管理层预期的增长前景。公司不承担更新或修改任何前瞻性陈述的任何义务，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。您不应过分依赖前瞻性陈述，这些陈述仅在本演讲之日起说明。本演示文稿仅用于信息目的，并且不得仅在公司事先同意后才进一步分发或传递给本介绍的任何一方。除了为其提供给收件人的目的外，本节目的任何部分都必须由此处的收件人复制，复制或引用。本演示文稿的内容，意味着所有文本，图片和声音都受版权保护。本文件不是美国出售的证券提供。证券不得在美国没有注册或根据1933年《美国证券法》修订的注册提供或出售证券。
NIS2指令：执行网络安全功能
Bitdefender的集成端点风险分析（ERA）解决方案考虑了大量风险指标，可以通过安全风险扫描（通过策略安排的按需或安排通过策略安排）确定，评估和补救Windows端点弱点。在扫描网络以获取风险指标后，通过风险管理仪表板进行网络风险状态的概述。风险管理生成每个组织独有的风险评分，并在合并的安全姿势概述中对各种端点错误配置，应用程序漏洞和与用户相关的风险提供见解。优先的列表使安全团队能够专注于将组织暴露于网络风险的基本项目。该平台根据组织行业中已经利用的漏洞动态调整公司风险评分。
反太空能力为合作带来新希望...
Almudena Azcárate Ortega 是联合国裁军研究所 (UNIDIR) 空间安全和大规模杀伤性武器项目的研究员。她的研究重点是空间安全和导弹，目前她领导着 UNIDIR 参与联合国大会第 76/231 号决议设立的减少空间威胁不限成员名额工作组。在加入 UNIDIR 之前，Almudena 是乔治城大学法学院的研究助理，目前是该学院的法学博士候选人。她还拥有该学院的国家安全法法学硕士学位。Almudena 获得了纳瓦拉大学的法学学士学位。她被允许在西班牙执业，在乔治城大学学习之前，她是一名专门从事国际仲裁和诉讼的执业律师。
最终容量拍卖结果-FCAR2829T -4
以及全岛要求，在此拍卖中设置了许多位置限制区域和相关的位置所需数量。这次拍卖的地区是北爱尔兰，爱尔兰（不包括大都柏林）和大都柏林地区。包含这些领域的原因是传输系统有限制，可以将电力流限制为需求领域。拍卖中针对这些领域的所需数量基于系统运营商的分析，使用详细的批准方法，其最终值在监管机构设定的拍卖中使用。与需求曲线相似，每个位置区域的最终拍卖所需的数量都需要根据储量，非参与能力和其他考虑因素进行调整。
锂电池容量衰减实验分析...
摘要 — 本研究对循环实验过程中两种锂离子电池的电气性能变化进行了比较。实验包括一系列完全充电/完全放电循环，充电和放电阶段为恒定电流和恒定电压。对这两种电池进行的测试的主要区别在于每次循环充电后的休息时间。对于一个电池，这个时间为 1 小时，而对于另一个电池，这个时间为 1 分钟。分析包括容量、充放电时间、休息期间的电压变化和内阻。结果表明，就分析的特性而言，这两种电池的退化行为没有显著差异，这可能主要是由于相对于与容量恢复等现象相关的时间常数，休息时间相对较短。索引词 — 电池老化、循环测试、内阻、休息时间、效率、电压弛豫。
2024 年容量研究报告
德克萨斯 A&M 大学是美国最大的大学之一。其地理位置、主校区的规模以及对 Aggie 学位的不断增长的需求（仅今年一年就有超过 65,000 名新生申请）为该大学的发展提供了独特的优势。近年来，教职员工和学生都表达了对增长的担忧，最近一项关于学生体验的研究发现，基础设施和服务差距是高质量学生体验的潜在威胁。2023 年 10 月，校长 Mark A. Welsh III 宣布需要对大学的能力进行全面分析，以了解德克萨斯 A&M 的发展得到了怎样的支持，并探索其持续增长的门槛。一个跨职能委员会探讨了大学的能力，并对当前挑战进行了评估，并提出了缓解这些挑战的建议。
深层生成模型的统计能力-ARXIV
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。
深层生成模型的统计能力
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。