• Try to solve iteratively: 0 − = 0 • It computes a transient simulation from 0 to T and compares all voltage and currents at the start and end of the shooting interval • It repeats for a second interval from T to 2T and so on, until it converges (or not…) • We can adjust the parameter tstab to skip the initial “start-up” behavior
o 支持采用更动态的 ATC 方法来管理故障事件和正常任务 • 以比现在的方法更快的速度(<1 秒)计算正常任务和故障事件的碎片危险区域体积 (DHV)
fi g u r e 2该方法的可视化,该方法为整个建模区域计算一个投资组合的集合。(a)对于每个网格单元,为N RCPS模拟M管理选项,从而产生N×M模型模拟。(b)ESI是从模型输出得出的,汇总至2100-2130,并归一化。因此,对于每个网格单元,有一个表包含所有RCP和管理选项的归一化值。(c)对所有网格单元进行的一个优化,并配置为欧洲范围的约束(d)计算(e)一组优化的投资组合。在网格单元中,这确保了所有RCP中所有ESI的最佳平衡提供,并且根据约束的性质,以每个网格细胞的基础或欧洲范围内满足约束,请参见第2.3节。(d)参数휆∈[0,1]
问题4(0分)一只猫住在两间室的公寓里。在每个时间点,猫必须决定是在某物上弹跳还是睡觉。猫决定实施深Q学习,以便它可以利用它知道的所有信息:其新状态变量是六个测量值的向量,包括其人类仆人的(x,y)位置,其碗中的食物量,窗户前面温暖的地方的温度以及其自身(x,y)在公寓中的位置。鉴于此状态向量,CAT的神经网络计算隐藏节点h(s)= [h 1(s),...,h n(s)] t的向量,然后计算两个与两个可能的动作相对应的输出a∈{pouse,sleep}。神经网络的两个输出是
CBO计算每个ZCTA的平均年度冷却度日(CDD),并估计每个温度箱中CDD中的单独线性样条。年度CDD捕获每日温度超过65华氏度的频率和数量。
BLCC 5.3 提供全面的经济分析功能,用于评估预期降低建筑物和建筑系统长期运营成本的拟议资本投资。它计算项目替代方案的 LCC,比较项目替代方案以确定哪个具有最低的 LCC,执行年度现金流分析,并计算项目替代方案在指定研究期内的净储蓄 (NS)、储蓄与投资比率 (SIR) 和调整后的内部收益率 (AIRR)。BLCC 程序可用于对联邦、州和地方政府机构承担的资本投资项目进行经济分析。在联邦能源效率、节水和可再生能源项目的应用中,BLCC5 与 NIST 手册 135 以及 10 CFR 436A 和 OMB 通告 A-94 中描述的联邦生命周期成本方法和程序一致。
我们研究了使用注意力机制将规划机制集成到序列到序列模型中。我们开发了一个模型,该模型可以在计算输入和输出序列之间的对齐时提前规划未来,构建一个拟议未来对齐矩阵和一个承诺向量,该承诺向量决定是否遵循或重新计算计划。该机制的灵感来自最近提出的强化学习战略性专注读者和作家 (STRAW) 模型。我们提出的模型是端到端可训练的,主要使用可微分操作。我们表明,它在 WMT'15 的字符级翻译任务、查找图的欧拉电路的算法任务以及从文本生成问题方面的表现优于强大的基线。我们的分析表明,该模型计算出定性的直观对齐,比基线收敛得更快,并且以更少的参数实现了卓越的性能。