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船上碳捕获利用率和存储
本报告提供了与零碳燃料监测仪中使用的相同方法，以评估零碳燃料的准备。整个供应链受到审查，从三个角度评估准备水平：技术（TRL），投资（IRL）和社区（CRL）。TRL遵循从概念阶段（1级）到扩大到扩大（6-8级）到完全运行（9级）的技术的发展。irl表示从初始业务思想（1级）到扩大到扩大（2-3级）到可靠投资（6级）的解决方案的商业成熟度。crl指示了从社会挑战（1级）到在相关环境中证明的解决方案的解决方案的社会成熟度（6级）。CRL涵盖了一系列方面，例如监管发展，可持续性标准和社区接受。
CAMP EDI历史
CAMP EDI历史ED和Gloria Hirsch营地为糖尿病荣誉儿童而庆祝，并庆祝一个致力于改善糖尿病儿童生活的家庭。当埃德（Ed）和格洛里亚（Gloria）的长子伊尔（Irl）在1960年代被诊断出患有1型糖尿病时，格洛里亚（Gloria）恐惧和忧虑，成为儿子的倡导者和冠军。在美国糖尿病协会（ADA）的信息和支持的情况下，格洛里亚（Gloria）对自己及其家人进行了有关疾病的教育。通过ADA，Gloria和Ed学习CAMP EDI（运动，饮食和胰岛素），当时他在一年级时就加入了IRL。这使一个很小的孩子能够了解他的疾病，有能力管理它，也许最重要的是，有机会与其他像他一样的孩子在一起。
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。
漏洞检测的大型语言模型逆增强学习而无需加强学习
逆增强学习（IRL）是一组模仿学习的技术，旨在学习合理的专家演示的奖励功能。不幸的是，传统的IRL方法患有计算弱点：他们需要反复解决艰苦的执行学习（RL）问题作为子例程。从降低的角度来看，这是反直觉的：我们减少了模仿学习的更简单问题，以反复解决RL的更困难问题。另一个工作线索证明，访问强大政策花费时间的状态分布的侧面信息可以大大减少解决RL问题的样本和计算复杂性。在这项工作中，我们首次证明了更明智的模仿学习减少，我们利用了前面的状态分布来减轻RL子例程的全球勘探部分，从而提供了指数的速度。实际上，我们发现我们能够在连续的控制任务上显着加快先前的艺术。
纺织品咨询小组 TAG #4 会议
● 告知并验证当前正式收集方法、当前分类、再利用和回收能力以及 PCT 当前终端市场的基线数据，并就各种收集方案 (CGR IRL) 的潜在有效性提供反馈 ● 确定需要哪些监管增强、执法（等）才能实现首选的“收集选项” ● 讨论为当地准备再利用、再利用和回收而设定的国家目标
心脏移植革命
1. 泌尿科，克雷加文地区医院，克雷加文，英国 2. 内科，阿拉马伊克巴尔医学院，拉合尔，巴基斯坦 3. 普通外科、心脏病学和内科，第比利斯国立医科大学，第比利斯，GEO 4. 外科，贝勒医学院，休斯顿，美国 5. 内科，圣家红新月医学院暨医院，达卡，BGD 6. 医学和外科，梅奥医院，拉合尔，巴基斯坦 7. 外科，国立科技大学，拉瓦尔品第，巴基斯坦 8. 内科，女子医学和牙科学院，阿伯塔巴德，巴基斯坦 9. 内科，陆军医学院，拉瓦尔品第，巴基斯坦 10. 内科，萨马医院及研究中心私人有限公司有限公司，贾纳克布尔，NPL 11. 内科，孟加拉国社区医学院，迈门辛，BGD 12. 内科，喀土穆大学，喀土穆，SDN 13. 重症监护室，易卜拉欣马利克教学医院，喀土穆，SDN 14. 心脏重症监护，阿卜杜勒阿齐兹国王医疗城，利雅得，SAU 15. 神经肿瘤学，纽约理工学院，骨科医学院，纽约，美国 16. 骨科，圣詹姆斯医院，都柏林，IRL 17. 普通外科，卡文综合医院，卡文，IRL 18. 内科，梅奥医院，拉合尔，PAK
理学学士一年级晚间课程招生-2022
17 环境研究 ENV 45.27 54.27 52.64 18 金融数学 (文科/商科/DAE/医学预科组) FMAT 51.00 61.91 85.82 19 金融数学 (工程预科组) FMAT 50.64 66.09 63.27 20 食品科学与技术 FST 81.73 - - - - - - 21 健康、体育与运动科学 (文科/商科) HPE 45.36 58.00 73.36 22 健康、体育与运动科学 (普通科学) HPE 48.73 63.55 45.45 23 健康、体育与体育科学（工程预科） HPE 45.27 54.91 47.09 24 健康、体育与体育科学（医学预科） HPE 45.64 62.55 51.36 25 历史 GHS 45.27 45.73 45.55 26 国际关系（艺术与 CIV、GHS、ECO、SCL、LOG） IRL 45.45 75.09 46.27 27 国际关系（商业组） IRL 71.00 - - - - - - 28 国际关系（科学组） IRL 60.00 87.45 - - - 29 卡拉奇大学商学院 BBA 84.82 - - - - - - 30 大众传播 MCD 73.18 - - - - - - 31 大众传播（DAE） MCD 71.48 - - - - - - 32 数学 MAT 50.36 62.45 58.55 33 医学实验室技术 MLT 52.45 - - - - - - 34 微生物学 MBI 62.55 - - - - - - 35 物理学 PHY 45.27 53.73 53.27 36 物理学（DAE） PHY 62.93 - - - - - - 37 生理学 PHZ 45.45 60.36 46.82 38 政治学（中级公民教育） POL 45.45 51.27 53.18 39 政治学 (中级科学/商业组) POL 45.18 85.27 - - - 40 心理学 PSY 68.36 - - - - - - 41 公共管理 BSPA 76.27 - - - - - - 42 公共管理 (DAE / DBA) BSPA 72.32 - - - - - - 43 公共政策 BPP 45.18 69.00 52.73 44 社会学 SCL 45.00 49.55 62.91 45 空间科学与技术 ISP 45.27 57.91 48.45 46 统计学 (DAE 与数学) STA 58.38 - - - 71.03 47 统计学 (科学/ 艺术组（含数学） STA 45.00 52.09 45.36 48 教师教育 B.Ed. (H) TED 50.18 66.64 - - - 49 乌尔都语 URD 45.36 66.91 46.27 50 动物学 ZOO 45.45 65.91 51.82
深度学习中的博士候选人
2023年8月 - 12月 - 12月，Ualberta访问了艾伯塔大学，加入了Matthew Taylor的智能机器人学习（IRL）实验室，并在艾伯塔省机器情报学院（AMII）加入。 2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。 2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。2023年8月 - 12月 - 12月，Ualberta访问了艾伯塔大学，加入了Matthew Taylor的智能机器人学习（IRL）实验室，并在艾伯塔省机器情报学院（AMII）加入。2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。 2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。2023 DLRL在Mila，Jul，Dlrl.ca接受了深度学习强化学习暑期学校的接受，该学校在加拿大蒙特利尔的MILA Research Institute举行。2022年7月-JUL欧洲暑期学校参加了三所机器学习暑期学校：MLSS，EEML和M2L。
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
理学学士一年级晚间课程招生-2023
19 环境研究 ENV 45.00 54.27 46.55 20 金融数学 (文科/商科/DAE/医学预科组) FMAT 50.09 70.73 70.91 21 金融数学 (工程预科组) FMAT 54.18 70.00 67.00 22 食品科学与技术 FST 73.09 - - - - - - 23 健康、体育与运动科学 (文科/商科) HPE 53.73 - - - 45.36 24 健康、体育与运动科学 (普通科学) HPE 45.45 56.36 45.18 25 健康、体育与运动科学（工程预科） HPE 45.55 68.00 51.91 26 健康、体育与运动科学（医学预科） HPE 49.64 65.73 46.36 27 历史 GHS 45.09 50.00 53.00 28 国际关系（艺术与 CIV、GHS、ECO、SCL、LOG） IRL 45.00 50.45 60.64 29 国际关系（商业组） IRL 60.45 70.18 60.00 30 国际关系（科学组） IRL 60.00 76.91 - - - 31 卡拉奇大学商学院 BBA 76.36 - - - - - - 32 图书馆与情报学 LSC 46.73 50.82 45.64 33 大众传播 MCD 68.91 - - - - - - 34 大众传播（DAE） MCD 76.78 - - - - - - 35 数学 MAT 50.09 67.91 51.27 36 医学实验室技术 MLT 50.36 77.73 - - - 37 微生物学 MBI 55.82 - - - - - - 38 石油技术 PET 45.00 83.09 - - - 39 物理学 PHY 46.09 64.55 53.55 40 物理学（DAE） PHY 67.45 - - - - - - 41生理学 PHZ 45.18 66.73 49.36 42 政治学 (中级科学/商业组) POL 45.09 74.73 - - - 43 政治学 (中级公民教育) POL 45.91 51.09 50.91 44 心理学 PSY 62.45 - - - - - - 45 公共管理 BSPA 69.45 - - - - - - 46 公共管理 (DAE / DBA) BSPA 75.56 - - - - - - 47 公共政策 BPP 45.09 70.45 48.27 48 社会学 SCL 45.27 45.09 47.18 49 空间科学与技术 ISP 45.45 67.45 53.55 50 特殊教育 SPE 45.18 71.09 47.73 51 统计学（DAE 和数学） STA 71.88 - - - - - - 52 统计学（科学 / 艺术组和数学） STA 46.00 71.00 47.27 53 教师教育 B.Ed. (H) TED 50.18 50.00 - - - 54 动物学 动物园 45.18 69.00 50.55