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连续的随机梯度方法：第二部分
摘要在此贡献中，我们提供了对连续的梯度（CSG）方法的数值分析，包括来自拓扑优化和收敛速率的应用。与标准随机梯度优化方案相反，CSG不会从以前的迭代中丢弃旧梯度样品。相反，计算了依赖设计的集成权重以形成凸组合，以作为与当前设计下真正梯度的近似值。随着近似误差在迭代过程中消失，CSG代表了一种混合方法，就像纯粹随机方法一样开始，并且在极限中像完整的梯度方案一样行事。在这项工作中，CSG的效率是针对拓扑优化的实际相关应用的。这些设置的特征是大量的优化变量和一个目标函数，其评估需要以非线性方式串联的多个积分的数值计算。以前无法通过任何现有的优化方法解决此类问题。最后，关于收敛速率，提供了第一个估计值并在数值实验的帮助下确认。
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
并非所有电子商务都同样发射：在线和商店购买的碳足迹的系统定量审查
尽管在过去的二十年中已经对其进行了广泛的研究，但电子商务的环境影响仍然可以被视为有争议的主题。特别是对于那些想知道在线购物是否构成了传统商店购物更环保的替代方案的人，可以发现有证据表明，定量支持肯定和相反的主张。发现差异很大，因为从中绘制的研究的上下文和假设也有很大差异。为了提高我们对这个问题的理解并为可以实际减少购物的环境影响的行动提供信息，我们对环境影响评估进行了系统的定量审查，以比较在线和商店购买的碳足迹。基于二十多种科学研究，我们编制了244次购买的数据集，它们的估计碳足迹以及有关计算基于的上下文，分布，行为和地理条件的信息。我们从审查的研究中得出结论，在线购买通常比商店购买的碳足迹较低，但仅在依赖汽车的生活方式的情况下；可能仅仅是因为研究在很大程度上忽略了消费者行为和消费景观的转变。
购买的一般条款和条件
1.1。本协议（第2节中的定义）是从供应商收到书面命令确认日期的响应有效采购订单（“有效日期”）的书面确认之日起生效的。如果未内心收到书面命令确认，则本协议应视为在供应商法案履行其根据采购订单下履行其义务的行为（通过开始工作，发货或其他方式），生效日期是适用购买订单的日期。如果一般条款和条件与采购订单之间存在差异或冲突，则采购订单的条款应优先考虑。本协议应在供应商传达的任何报价，要约，消息，确认，发票或其他通信（包括其网站）中传达的任何销售条款和条件。
购买政策
BGO集团的公司是高质量产品的制造商，这些产品会极大地影响当前和未来的工作场所。为我们满足市场期望，本政策定义了建立和维持业务关系的基本原则，准则和期望。我们将我们的承诺不仅视为商业责任，而且是改善世界各地人民生活条件的机会。我们不时适用于法定规定范围以及行业习惯的规定和标准，并将自己设定为超越相同的目标，尤其是在可持续性领域。为了实现这些目标，我们致力于与分享BGO集团以法律，可持续和道德方式开展业务的供应商合作。我们促进多样性，公平与包容（DE＆I），并认识到这些基本原则的解释和全球实施所涉及的文化差异和挑战。我们坚信这些基本原则是普遍的，但是我们了解满足这些期望的方法可能会有所不同。但是，他们必须符合世界各地不同社会的法律，价值观和文化期望。我们希望所有合作伙伴不仅承认这项采购政策以及以下“针对供应商，服务提供者和承包商的指南”，而且始终遵守其价值，并在整个供应链上积极要求它们。in基于此政策的基础：SGDS-联合国全球紧凑型1国际劳工组织（ILO）2的原则2 BGO集团的公司保留在供应链沿供应链沿此政策遵守该政策的权利。如果知道特定的过程或条件不符合该政策，则公司应保留采取措施的权利。BGO采购负责与供应商和服务提供商的关系管理。如果有任何疑问，请要求供应商与BGO购买的有效代表联系。
随机和基于无序的方法-IRIS
光谱应用的特征是将高光谱分辨率与大带宽相结合的持续努力。这两个方面之间通常存在权衡，但是超级分辨光谱技术的最新发展正在为这一领域带来新的机会。这与所有需要紧凑和具有成本效益的仪器（例如在感应，质量控制，环境监测或生物识别验证）中等待的所有应用尤其重要。这些非常规的方法利用了稀疏采样，人工智能或后处理重建算法等概念来利用光谱调查的几种策略。从这个角度来看，我们讨论了这些方法的主要优点和劣势，并追踪了未来的进一步发展和广泛采用的未来方向。
电力购买协议（PPA）和能源购买协议（EPA）
一项电力购买协议（“ PPA”）通常是支撑电力部门PPP的公共和私营部门政党之间的主要合同。通常是公共部门购买者“ Offtaker”（通常是国有电力公司，在电力部门在很大程度上是国家运营的司法管辖区）和私人拥有的电力生产商。通常提供主要的收入流，该收入流承载PPP项目。因此，PPA下的结构和风险分配制度对于私营部门参与者提高项目融资，恢复其资本成本并赢得股本的能力是核心。此摘要集中于根据PPP开发的基本载荷热植物。虽然某些元素在所有PPA中可能都是常见的，但使用不同的发电技术适用于中端或峰值的热植物或植物（例如风或太阳能）。也需要对私人各方之间的PPA进行适应以下概述的许多注意事项：例如，在电力现货市场上出售（在具有更为脱节的电力部门的辖区中更常见）。（请参阅下面的电力市场和合成PPA）。
标准银行莫桑比克PMI-采购经理索引
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是基于探索的重复随机联盟游戏的感兴趣策略吗？
摘要。联盟游戏是合作的模式，在该模型中，Selfer -Sher -Fiment必须组成群体（联盟）以最大程度地提高其效用。在这些模型中，通常假定联盟的效用是固定和已知的。由于这些假设在许多应用中都不是现实的，因此有些工作通过考虑重复的随机联盟游戏来解决此问题。在这样的游戏中，代理商反复组成联盟，并观察其实用性后验，以更新他们的知识。但是，通常认为代理具有贪婪的行为：它们始终在给定时间步骤中构成他们估计的最佳联盟。在本文中，我们研究了其他策略（行为）是否允许代理商探索未经评估的联盟的策略。为此，我们提出了一个重复的随机联盟游戏的模型，其中代理使用神经网络来估计联盟的效用。我们比较了不同的探索策略，并且我们表明，由于联盟游戏的结构，尽管基于事实探索的策略可以更好地估算公用事业，但贪婪的策略还是最好的。