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欧洲爆发大规模抗议活动，抗议生活成本上涨
尽管如此，发表声明和召见大使似乎还不够，外交部应该采取更严肃的态度。Ghoreishi 告诉《德黑兰时报》，“外交部的职责是组建一支非常强大的法律团队，但不幸的是，外交部并没有关注这个问题。在我看来，不关注舆论对伊朗来说是一场危机。这既指国内媒体，也指国家媒体，以及在处理危害国家安全的情报机构媒体方面。外交部至少可以与法律专家团队协商，对这些媒体提出质疑。这些媒体每天都在违反欧洲和英国的法律。至少可以做的是，一个律师团队记录和归档这些违法行为，并将它们发送给 Ofcom（英国通信监管机构）等机构，该机构负责监控媒体和电视频道，并有权关闭它们。”
元逆约束增强...
逆增强学习（IRL）由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性，因此一直在接受大量的研究工作，这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中，约束无处不在，与一组约束相比，奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为（Malik等，2021）。因此，提出了逆约束强化学习（ICRL）以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前（Fu等，2018; Imani＆Ghoreishi，2021）和ICRL（Scobee＆Sastry，2019年）可以在不受约束的环境中学习奖励功能，或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战，提出了分布式ICRL（Liu＆Zhu，2022）来学习专家的奖励功能和约束。在本文中，我们遵循（Liu＆Zhu，2022）中的ICRL的定义，这意味着学习专家的奖励功能和约束。