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最终报告 RL 2016:11e - 航空安全网络
1.15 生存方面和救援行动 ...................................................................................... 38 1.15.1 概述 ...................................................................................................... 38 1.15.2 空中交通管制和警报服务 ...................................................................... 39 1.15.3 空中救援服务 ...................................................................................... 40 1.15.4 山地救援和市政救援服务 ...................................................................... 44 1.15.5 合作 ...................................................................................................... 45 1.15.6 瑞典武装部队 ...................................................................................... 46 1.15.7 瑞典海事管理局的 SAR 直升机 ............................................................. 47 1.15.8 紧急定位发射机 (ELT) ............................................................................. 50
赛车手：认识论风险敏感的RL可以通过更少的撞车事故进行快速驾驶
摘要 - 强化学习为机器人控制提供了一个吸引人的框架，因为它仅通过现实世界的互动才能纯粹学习表达政策。但是，这需要解决现实世界的约束并避免在训练过程中造成灾难性失败，这可能会严重阻碍学习进步和最终政策的表现。在许多机器人设置中，这相当于避免某些“不安全”状态。高速越野驾驶任务代表了对此问题的特别挑战性的实例化：高回报策略应尽可能积极地驱动驱动力，通常需要接近“安全”状态集的边缘，因此在该方法上承担特定的负担，以避免频繁失败。既学习高表现的政策，又避免过度失败，我们提出了一个增强学习框架，将对风险敏感的控制与自适应动作空间课程相结合。此外，我们表明我们的风险敏感目标会自动避免配备认知不确定性的估计量。我们在小规模的拉力赛上实施了算法，并表明它能够为现实世界中的越野驾驶任务学习高速政策。我们表明，我们的方法大大减少了培训过程中的安全违规数量，实际上导致在驾驶和非驾驶模拟环境中都具有类似挑战的驾驶和非驾驶模拟环境中的绩效策略。
高速公路：使用RL信息模型
摘要 - 自主驾驶是一项复杂的任务，需要高级决策和控制算法。了解自动驾驶汽车决定背后的基本原理对于确保其在高速公路驾驶中安全有效的操作至关重要。这项研究提出了一种新颖的方法，即Highwayllm，它利用了大语言模型（LLMS）的推理能力，以预测Ego-Vehicle导航的未来路点。我们的方法还利用预先训练的强化学习（RL）模型作为高级计划者，对适当的元级行动做出决定。Highwayllm结合了RL模型的输出和当前状态信息，以对下一个状态进行安全，无碰撞和可解释的预测，从而为自我车辆构建轨迹。随后，基于PID的控制器将车辆引导到LLM代理预测的航路点。LLM与RL和PID的集成增强了决策过程，并为高速公路自动驾驶提供了解释性。
KBC G RO UP Q UART E RL Y REPO RT 4Q2022
“俄罗斯入侵乌克兰已近一年，但不幸的是，战争没有结束的迹象。乌克兰的悲剧给人们带来了巨大的苦难，我们衷心地向这场冲突的所有受害者表示声援。我们真诚地希望尽快达成尊重、和平和持久的解决方案。乌克兰战争以及其他地缘政治不确定性也给全球经济带来了冲击，导致高通胀并拖累经济增长。鉴于这些不确定性，我们进一步增加了针对地缘政治和新兴风险的专项储备，在本季度末达到 4.29 亿欧元。除了这些发展之外，过去几个月我们在实施战略方面也取得了重大进展。除了 7 月初完成对保加利亚 Raiffeisenbank 的收购外，我们于上周末宣布完成将 KBC Bank Ireland 的几乎所有正常贷款资产和负债出售给爱尔兰银行集团的交易。此外，爱尔兰银行收购了一小部分不良抵押贷款和信用卡余额。这笔交易标志着 KBC 有序、分阶段退出爱尔兰市场的重要一步。在可持续发展方面，我非常自豪 KBC 获得了 Terra Carta 印章。我们是 2022 年全球仅有的 19 家获得此奖项的公司之一。虽然这是一个
使用多药加固学习（RL）方法论的1型糖尿病（T1D）患者的基底核糖顾问
本文引入了一种新型的多代理增强学习（RL）方法，用于1型糖尿病患者（T1D）的个性化葡萄糖控制。所提出的方法利用了由血糖（BG）代谢模型和多代理角色批评的RL模型组成的闭环系统，该模型充当基底核糖顾问。在三种不同的情况下，评估RL药物的性能并与常规疗法进行了比较。评估指标包括最低，最大和平均葡萄糖水平，以及在二型BG范围内所花费的时间百分比。此外，分析了平均每日推注和基底胰岛素剂量。结果表明，基于RL的基底支柱顾问可通过降低血糖变异性并增加目标范围内70-180 mg / dl的时间的比例来显着改善葡萄糖的控制。具体来说，在方案A，B和C中，目标范围内花费的时间从66个增加。66±34。97％至92。55±4。05％，64。13±33。84％至93。91±6。03％和58。85±34。67％至78。 34±13。 分别为28％。 基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。 05）并减少低血糖的发生。 对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。 2％±32。 27％至3.77％±4.01％和16。 59％±32。 分别为42％至2.63％±4.09％。 05）。67％至78。34±13。分别为28％。基于RL的方法还可以防止严重的高血糖事件（P≤0。05）并减少低血糖的发生。对于场景A和B，降血糖事件从14个下降。2％±32。27％至3.77％±4.01％和16。59％±32。分别为42％至2.63％±4.09％。05）。值得注意的是，在情况C中，由于胰岛素敏感性的降低，在任何一种方法中均未经历降血糖事件。此外，该研究表明，与常规治疗相比总的来说，这些发现表明多代理RL方法在获得更好的葡萄糖控制方面具有EFF的性质，并减轻T1D患者严重高血糖的风险。
从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂从算法和基于RL的算法到LLM驱动的剂
退出节点：逃避者可以从出口节点逃脱有限时间：play limited STEPS捕获：一个追随者和逃避者在同一时间左右达到相同的节点零和不完美的信息不完美的信息广泛形式的伸缩性可伸缩性挑战：动作空间呈上型，随着地图的大小，时间上的尺寸，
使用漂移扩散和RL模型来消除抑郁症对决策的影响与概率奖励任务中的学习
概率奖励任务（PRT）被广泛用于研究主要抑郁症（MDD）对增强学习（RL）的影响，并且最近的研究用它来洞悉受MDD影响的决策机制。当前的项目使用了来自未经医学的，寻求治疗的成年人的PRT数据来扩展这些努力：（1）对标准PRT指标的更详细分析 - 反应偏见和歧视性，以更好地了解任务的执行方式； （2）通过两个计算模型分析数据并提供两者的心理测量分析； （3）确定反应偏见，可区分性或模型参数是否预测了对安慰剂或非典型抗抑郁剂安非他酮治疗的反应。对标准指标的分析通过证明响应偏差和响应时间（RT）之间的依赖性，并通过证明PRT中的奖励总数受可区分性约束，从而复制了最近的工作。行为受到分层漂移扩散模型（HDDM）的捕获，该模型对决策过程进行了建模。 HDDM表现出极好的内部一致性和可接受的重新测试可靠性。单独的“信念”模型比HDDM更好地再现了反应偏差的演变，但其心理测量特性较弱。最后，PRT的预测效用受小样本的限制。然而，对安非他酮做出反应的抑郁成年人在HDDM中显示出比非反应者更大的起点偏见，这表明对PRT的不对称增强意外事件的敏感性更大。一起，这些发现增强了我们对奖励和决策机制的理解，这些机制与MDD有关，并由PRT进行了探测。
通用保护继电器，PowerLogic P3U 3CT 1Io 16DI 8DO 24-48V DI24 RJ45 RS232 RL
保护功能 相过流 50/51 方向相过流 67 接地故障过流 50N/51N 方向接地故障 67N 瞬时接地故障 67NI 电容器组不平衡 51C 断线 46 I2/I1 冷负荷启动 H2 检测 68H2 H5 检测 68H5 冷负荷启动 59 断路器故障 50BF 开关闭合至故障 (SOTF) 方向有功功率不足 37P 故障定位器 21FL 重合闸 79 相欠流 37 启动时间过长，转子堵转 48/51LR 电机重启抑制 66 电容器过压 59C 负序过流 46 开关闭合至故障 (SOTF) 50/51 过压 59 欠压 27 正序欠压 27P 接地故障过压 59N 欠频 81/81N 频率变化率 81R同步检查 25 闭锁继电器 86 CT 监控 60 VT 监控 60 可编程阶段 99 8 可编程曲线