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财政现金企业基础贸易和有效风险管理惯例
介绍性报告和报告中概述的有效实践已于2024年11月22日批准了MRAC的市场结构小组委员会。2024年12月10日，MRAC投票批准了该报告的分布以及本文概述了美国商品期货贸易委员会（“委员会”或“ CFTC”）的有效实践。本文所表达的观点，分析和结论反映了MRAC市场结构小组委员会的工作，不一定反映MRAC小组委员会成员或MRAC委员会成员或小组成员或委员会成员代表，委员会或其委员会或其员工，联邦储备系统或美国政府的观点。引用任何产品，服务，网站，组织或企业，或使用任何组织，贸易，公司或公司名称的使用仅出于信息目的，并且不构成美国政府的认可，建议或偏爱。
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和多ATLA的动态校正[11C] ...
结果：对于BP ND，ZTE-MRAC在纹状体区域显示出最高的准确性（偏差<2％）。Atlas-MRAC在尾状核（-12％）中表现出明显的偏见，而MaxProb-MRAC揭示了壳虫的实质性偏置（9％）。r 1估计值对所有MRAC方法都有边缘偏差（-1.0 - 3.2％）。maxprob-MRAC显示R 1和BP ND的最大主体间变异性。纹状体区域的标准化吸收值（SUV）显示出ZTE-MRAC的平均偏差最强（〜10％），尽管随着时间的推移和最小的主体间可变性持续不变。ATLAS-MRAC随着时间的推移（+10至-10％）的偏置变化最大，其次是MaxProb-MRAC（+5至-5％），但MaxProb显示出最低的平均偏差。 对于小脑，MaxProb-MRAC显示出最高的变异性，而Atlas和ZTE-MRAC随着时间的流逝，偏差是恒定的。ATLAS-MRAC随着时间的推移（+10至-10％）的偏置变化最大，其次是MaxProb-MRAC（+5至-5％），但MaxProb显示出最低的平均偏差。对于小脑，MaxProb-MRAC显示出最高的变异性，而Atlas和ZTE-MRAC随着时间的流逝，偏差是恒定的。
自适应控制的未来-Iris Publishers
这项研究提出了一个基于深度强化学习（DRL）的智能自适应控制框架。动态干扰场景下的比较实验表明，与传统的模型参考自适应控制（MRAC）相比，提出的框架将系统稳定时间降低了42％（*P*<0.01），并将控制精度提高1.8个数量级（RMSE：0.08 vs. 1.45）。通过将物理信息的神经网络（PINN）与元强化学习（Meta-RL）整合在一起，混合体系结构解决了常规方法的关键局限性，例如强大的模型依赖性和实时性能不足。在工业机器人臂轨迹跟踪和智能电网频率调节方案中得到验证，该方法的表现优于关键指标的传统方法（平均改进> 35％）。用于边缘计算的轻量级部署方案可在嵌入式设备上实现实时响应（<5ms），为复杂动态系统的智能控制提供了理论和技术基础。