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grstrps03-环境可持续性 - 策略 -
建筑物和人 - 进行的任何投资都将考虑建筑物和居住者，包括舒适性和负担能力。不要为未来创造问题 - 尽我们所能，任何投资的能力都不应关闭未来的机会，以采用新技术或方法。分阶段，但以速度定位低遗憾解决方案 - 长期目标的设定不应意味着在短期内推迟决策或提供措施。定期审查和监控 - 应定期监控，审查和报告此策略的结果以及随后的投资工作，以确保根据我们的财务计划实现我们的目标。技能，教育和协作 - 我们将不断建立我们的知识和理解，以确保有效的交付，包括对同事和客户的培训以及与外部合作伙伴的合作。我们将寻求获得与我们的目标一致的外部资金
集成报告2022
凯瑟琳·麦格雷戈（Catherine MacGregor）：2021年对恩吉（Engie）来说是一个不错的一年！我为我们在这么短的时间内完成的一切感到自豪。与董事会达成协议，我们重新定位了恩吉，并将我们的活动重新调整了四个核心业务：可再生能源；能源解决方案；网络；和能量供应的热产生。我们重申了该集团的工业方法以及我们在卓越运营方面的优先事项。我们加快了对可再生能源和能源解决方案的增长投资。当我们从事极其雄心勃勃的转变时，我们的团队在大流行的挑战性背景下表现出模范动员。我想对他们表示最深切的感谢。但是，我后悔我们在健康和安全方面的不良结果。，我们已经完全动员了，目前与团队和承包商一起在任何地方加强了我们的行动。
生态系统和生物多样性（TEEB）的经济学
在本出版物中使用的名称和材料的介绍并不意味着关于联合国环境计划的任何意见的表达，涉及任何国家，领土或城市或其当局的法律地位，或者涉及其边界或边界或边界的界定。有关在出版物中使用地图有关的事项的一般指南，请访问http：// www.un.org/depts/ prathocraphy/protagraphic/egnerne/htmain.htm在本文档中提到商业公司或产品并不意味着联合国环境计划或作者认可。不允许使用本文档中的信息进行宣传或广告。商标名称和符号以社论方式使用，无意侵犯商标或版权法。本出版物中表达的观点是作者的观点，不一定反映联合国环境计划的观点。我们后悔可能被不知不觉地犯的任何错误或遗漏。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。
管道报告 » 2023 年
期待是参与结核病 (TB) 疫苗开发的大多数人（包括本文作者）的主要情绪状态。兴奋与焦虑、期待与遗憾、不耐烦与忍耐这些奇特的二元性描述了等待的感觉：等待资金到位、等待临床试验开始、等待结果公布、等待政府关注、等待制药行业扭转退却、等待新结核病疫苗进入一个准备好接受它们的世界。期待中的等待不是被动的。结核病疫苗开发可能进展缓慢——尤其是与 COVID-19 相比——但它是一个活跃的发现领域，从临床前开发到临床试验再到政策制定，各个方面都变得越来越忙碌。对新结核病疫苗的期待甚至引发了一系列名为“疫苗准备”的新活动，旨在顺利从临床开发过渡到实施。集体期待是一个富有成效的空间：它会产生激动情绪，如果以正确的方式引导，就会产生回报。
IAC_太空高速公路_2022 (1).pdf
摘要 本文介绍了一种由多个美国政府机构共同开发的太空基础设施概念，称为“太空高速公路”，它可以支持民用、商业和国家安全太空活动。太空高速公路是一种商业优先的太空基础设施，包含三个主要组成部分：区域枢纽、可持续交通网络和地球到轨道物流。民用、商业和国家安全太空部门可以使用这种通用基础设施来支持卫星服务、地球科学和太空领域意识等任务。它采用商业优先的“基础设施即服务”方法，其中包含行业拥有和运营的资产以及政府主要租户提供的商业服务，从而延长任务寿命、在轨维修、无遗憾机动以及碎片减缓和清除。太空高速公路是 21 世纪所需的太空基础设施。关键词：太空高速公路、太空基础设施、卫星服务首字母缩略词/缩写
在线非策略控制与回顾性成本自适应控制
摘要 - 最近，已经利用了在线优化方法来开发在线非策略控制框架，该框架能够在存在非主张的对抗性干扰的情况下学习在线梯度扰动控制器。有趣的是，在未知干扰存在下使用在线优化并不是一个全新的想法，并且类似的算法框架称为回顾性成本自适应控制（RCAC）已经出现在2000年代的对照文献中。在这封信中，我们介绍了在线非障碍控制与RCAC之间的联系，并讨论了这两种方法的不同优势：即，RCAC能够通过使用目标模型来稳定未知的Unstable植物，而在线非稳定控制则可以证明，在稳定政策的情况下，在线非稳定控制享受了接近最佳的遗憾界限。我们进一步构成了这两种方法的整合。我们希望我们的见解将有助于开发补充两种方法的新算法。
Dung（Daniel）NGO先生Dung（Daniel）NGO先生
1。Ally Yalei du ∗，Daniel Ngo ∗和Zhiwei Steven Wu。对下游决策制定的模型多样性。国际学习表征会议（ICLR），2025。2。Xinyan Hu ∗，Daniel Ngo ∗，Zhiwei Steven Wu和Aleksandrs Slivkins。激励组合匪徒探索。神经信息处理系统（神经），2022。3。Daniel Ngo ∗，Giuseppe Vietri ∗和Zhiwei Steven Wu。在Linearmdp中，差异私人探索改善了遗憾。国际机器学习会议（ICML），2022年。4。Keegan Harris，Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton *，Hoda Heidari和Zhiwei Steven Wu。战略工具变量回归：从战略反应中恢复因果关系。国际机器学习会议（ICML），2022年。5。Daniel Ngo ∗，Logan Stapleton ∗，Vasilis Syrgkanis和Zhiwei Steven Wu。使用算法仪器激励探索。机器学习国际会议（ICML），2021。
使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。
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• BEUC 和 ANEC 欢迎委员会为制定新的最新的计算机生态设计和能源标签要求而做出的努力。我们呼吁委员会尽快完成这项工作，并确保尽早实施新规则。 • 需要进一步改进，以确保消费者能够继续使用他们的产品更长时间，并在必要时轻松维修。更长的软件支持是避免软件导致计算机过早过时的关键。 • 我们要求委员会确保拟议的最低功率限制措施也能提高大多数普通计算机的能源效率，而不仅仅是高性能计算机的能源效率。 • 能源标签应使消费者能够清楚地比较产品之间的信息。委员会应在将标签推向市场之前与消费者一起测试标签，以确保其符合用途。 • 我们支持制定计算机维修评分，但我们遗憾地看到它没有充分考虑维修成本，这仍然是消费者维修的主要障碍。