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多目标BI ...
摘要。在本文中，我们研究了多目标双级操作（MOBLO）问题，其中高级子问题是一个多目标优化问题，而下层子问题则用于标量优化。现有的基于梯度的MOBLO算法需要计算Hessian矩阵，从而导致综合性不足的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个效率的Moblo的第一阶多率方法，称为论坛。特别是，我们通过价值功能函数重新将MOBLO问题重新制定为受约束的多目标优化（MOO）问题。然后，我们提出了一种新型的多进型聚合方法，以解决具有挑战性的约束MOO问题。从理论上讲，我们提供了复杂性分析，以显示所提出的方法的效率和非反应收敛的结果。经验，广泛的实验证明了拟议论坛方法在不同学习概率中的有效性和效率。特别是，它在三个多任务学习基准数据集上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/baijiong-lin/forum上获得。
产品的课程目标软件：HCL●获得A ...
●创建详细的移情图和合成信息以定义清晰可行的问题语句。●展示了各种构想技术和集思广益的方法，包括史上和逆向头脑风暴，以生成创新的解决方案。●进行彻底的用户研究并开发原型以根据用户反馈来测试和完善解决方案。●在算法问题中培养强大的基础 -
用黑色蛋白质计算量子计算：课程目标
量子计算机。编译是将一个量子程序转换为另一个量子程序的过程，并且是我们如何获得量子计算机来计算的过程。○代码：量子编程语言允许软件的快速开发在量子计算机上运行解决问题的算法。学生从组装级编程的基础知识开始。○量子优化：当今的量子计算机可能是
美国宇航局低地球轨道微重力战略草案目标和计划 - 2024 年 8 月
科学技术的进步是继续在低地球轨道开展活动的首要原因，也可以说是最纯粹的原因。NASA 从在低地球轨道微重力环境中运行的时间中学到了很多东西。然而，最近发布的美国国家科学、工程和医学院 2023-2032 年太空生物和物理科学研究十年调查强调了还有许多东西需要了解。NASA 资助基础研究以满足这些十年优先事项，一些科学问题只能通过微重力环境下的实验来回答。低地球轨道通常比将实验送入太空更远的地方更具成本效益。开展这些实验需要一个包括训练有素的研究科学家和研究设施的微重力研究生态系统。
气象前沿的客观识别和...
摘要。气象前沿由于其相关的表面影响，包括极端降水和极端风。在运营天气预测和研究环境中，对前线的客观识别是兴趣的。这项研究的目的是基于早期的研究生成前识别算法，该算法可移植，可扩展到不同的分辨率数据集。我们已经对较早的客观前端识别算法进行了许多更改，将其应用于重新分析数据集，并介绍与这些更改相关的改进。首先，我们表明，操作顺序的变化会使休息时间更少。接下来，我们建议根据阈值领域的气候分位数来选择前识别阈值。这允许在不同分辨率的数据集之间进行比较。fi-Nelly，我们在算法的实现中包括许多数值改进，并更好地处理了短前线，这在平稳性和断裂次数方面产生了进一步的好处。该算法的更新版本已完全便携式和可扩展到不同的数据集，以便使未来的战场研究及其影响。
英国的脱碳目标和大国的作用......
能源是工党政纲的重要组成部分；其五大关键“使命”之一是“到 2030 年，使英国成为清洁能源超级大国，以更便宜的零碳电力削减开支、创造就业机会并提供安全保障，加速实现净零排放”，其提出的前六步之一是成立英国能源公司 (GBE)“一家公有清洁能源公司，以永久削减开支并提高能源安全”。为了实现 2030 年的目标，政府承诺“与私营部门合作，到 2030 年将陆上风电增加一倍、太阳能增加三倍、海上风电增加四倍”。1 这些目标非常雄心勃勃，与上一届苏纳克政府的政策形成了鲜明对比，后者推迟了逐步淘汰化石燃料汽车的目标，并承诺采取“可负担且务实的净零排放方法” 2，以尽量减少对公民的影响。
中学国际竞争力和增长目标报告2023/24
我们从一个强大的地方开始。英国是全球领先的金融中心，在2023年欧洲其他任何地方都吸引了更多的外国金融服务投资，首先是我们出口的金融服务的净价值。我们为金融服务提供世界上首选的监管制度。我们是国际债券发行，外汇交易和跨境银行业务的最大中心。英国的资产管理，对冲基金和私募股权仍是我们的保险和长期储蓄市场，仍然是欧洲最大的。我们继续在可持续性披露中发挥领导作用，以支撑英国作为绿色和过渡金融中心的地位。
通过奖励模型彩排持续的多目标增强学习
多目标加固学习（MORL）方法通过学习最大化的政策来解决现实世界中的问题，以不同的用户偏好加权。典型方法假定目标在整个代理人的寿命中都没有变化。，在某些现实情况下，代理商可能会遇到动态改变学习的方法，即在不同的学习阶段，不同的矢量值奖励功能。在概率公式或算法设计中尚未考虑这个发展目标的问题。为了解决这个问题，我们首次将设置作为连续的MORL（CMORL）问题，这是为了通过学习过程的目标发展。随后，我们提出了通过Re Ward Model Re re Hearsal（Cor E 3）学习的c ontinual多O型信息，从而使动态代理网络不合转，以快速适应新目标。此外，我们开发了一种奖励模型彩排技术，以恢复以前目标的重新信号，从而减轻灾难性的遗忘。在四个CMORL基准测试基准上进行的实验展示了Cor E 3有效地学习满足所有遇到的目标的不同偏好的政策，并以171％的态度表现出最佳的基线，突显了Cor E 3的能力，可以处理具有渐进目标的情况。