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数字环境中的定价策略
摘要：本文旨在找出在线和离线环境中定价策略是否存在差异，以及确定公司在数字环境中最常用的定价策略。为此，对 150 家提供三类产品服务的公司的执行董事/经理/专家进行了在线研究：数字产品；线下和线上销售或仅线上销售的非数字产品；以及除传统产品外的数字化服务。结果表明，对于大多数同时进行线下和线上销售的公司而言，所使用的定价策略没有差异。根据采用的收入模式，在数字环境中应用的最常见定价策略是动态定价，产品组合定价策略是捆绑定价，根据支付方式是回扣系统。关键词：数字环境中的定价策略，根据采用的收入模式的定价策略，产品组合定价策略，根据支付方式的定价策略 JEL：M39，D47
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
任何步骤动态模型都改善了未来的pre
基于模型的增强学习方法提供了一种有希望的方法来通过促进动态模型中的政策探索来提高数据效率。但是，由于自举预测，在动力学模型中准确预测的顺序步骤仍然是一个挑战，该预测将下一个状态归因于当前状态的预测。这会导致模型推出期间积累的错误。在本文中，我们提出了ny-step d ynamics m odel（adm），以通过将引导预测减少为直接预测来减轻复合误差。ADM允许将可变长度计划用作预测未来状态的输入，而无需频繁地引导。我们设计了两种算法，即ADMPO-ON和ADMPO-OFF，它们分别适用于在线和离线模型的框架中。在在线设置中，与以前的最新方法相比，ADMPO-ON显示出提高的样品效率。在离线设置中，与最近最新的离线方法相比，ADMPO不仅表现出优异的性能，而且还可以更好地使用单个ADM来更好地了解模型不确定性。该代码可在https://github.com/lamda-rl/admpo上找到。
diffclone：通过扩散驱动的策略学习
机器人学习任务是非常密集的和特定于硬件的。因此，使用可用于训练机器人操纵剂的不同离线示范数据集应对这些挑战的途径非常吸引人。火车传输测试结束（TOTO）的基准提供了一个策划的开源数据集，用于离线培训，主要由专家数据组成，还提供了公共离线RL和行为克隆代理的基准分数。在本文中，我们引入了Diffclone，这是一种通过基于扩散的策略学习增强行为克隆剂的离线算法，并在测试时测量了我们方法对真实在线物理机器人的疗效。这也是我们正式提交在Neurips 2023举行的火车及其对方（TOTO）基准挑战的提交。我们尝试了预先训练的视觉表示和试剂策略。在我们的实验中，我们发现MOCO FINETENED RESNET50与其他固定表示形式相比表现最好。目标状态条件和对过渡的映射导致成功率和卑鄙的回报提高。至于代理策略，我们开发了Diffclone，这是一种使用条件扩散改善的行为克隆剂。
更好的翻译技术
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Forticlient EMS 7.4.1许可指南
如果您将EMS部署在EMS无法访问Internet的气动网络或隔离网络中，则可以配置EMS以接收Fortimanager的更新以部署到ForticLient。在离线模式下，Fortimanager允许从Fortimanager出口和导入Fortiguard软件包，以作为Fortiguard Distribution服务器提供。您可以将Fortiguard软件包从在线Fortimanager中导出到离线Fortimanager，该fortimanager为EMS提供签名和引擎更新。EMS接收防病毒，Web过滤器，应用防火墙，漏洞扫描以及Sandbox签名和发动机更新从Fortimanager中进行更新，并在气动或孤立的网络中部署更新到ForticLient。
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
引领您的组织成功实施数字战略.pdf
为了实现既定的战略目标，您需要重新评估业务的各个方面，从研发和运营到供应链和分销。随着世界从实体店转向网络店，各家公司都在努力制定有效的全渠道战略。一家传统上通过独立经纪人销售产品的保险公司在将产品引入在线渠道时，应如何避免渠道冲突？线下和线上渠道是替代品还是互补品？一家保险公司通过销售简单产品，将在线渠道用作客户获取工具。随着时间的推移，这些客户被转移到线下经纪人那里，后者可以向他们提供建议并销售复杂的产品。沃尔玛已经开始利用其门店网络，这是亚马逊和其他电子商务公司无法比拟的。