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非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
认知卸载策略与学习衰退
航空航天业的例子说明了当组织用技术取代从经验中学习时可能产生的后果，这一过程被称为认知卸载策略 (COS)。例子包括涉及空客 330-203 的法航 447 航班坠毁事件和涉及波音 737 Max 的狮航 610 航班坠毁事件。从极端环境中的人类表现的角度来看，COS 代表了组织脆弱性的一个未被充分探索的来源，这对组织的学习提出了特殊的挑战。学习的减少是由 COS 造成的，因为 COS 造成了程序知识的空白，并剥夺了操作员在面对事件引起的压力时学习的机会。由于 COS 在极端环境中的不可避免性，建立复原力的建议包括提供支持发展积极压力反应的培训场景、促进面对不确定性的学习能力，以及支持高度参与的体验式学习以建立程序性（通常是隐性的）运营知识。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
通过机载激光扫描估计树木年轮宽度的周期性年增量
摘要：大多数使用机载激光扫描 (ALS) 的森林生长研究都考虑了在重复的 ALS 数据采集中如何观察到森林属性的变化，但从 ALS 数据预测未来森林生长仍然是一个很少讨论的话题。本研究考察了 10 年内树木年轮宽度周期性年增量 (PAI) 的预测。这种方法的要求是在生长期开始时获取 ALS 数据。然后在给定的生长期后通过钻探对生长进行现场测量。使用基于区域的方法的原理，根据 ALS 指标对 PAI 进行建模。与强度相关的指标作为预测因子特别重要，而有效叶面积指数则不是。预测的均方根误差 (RMSE) 略高于 21%。额外的现场信息（土壤类型、管理操作）将 RMSE 提高了 2.7 个百分点。
全市范围的办公室社区改进计划 - 税收增量等效赠款申请7600 Financial Drive，Kaneff Properties Limited，Ward 6
为了抵消所有者由于重建而遇到的办公空间组件的一部分财产税增加。办公室就业的领带还可以考虑互补用途，例如研究和实验室空间。纽带将提供一笔赠款，涵盖第一年的全部税收增长，在第二年内为百分之九十（90％），并继续下降10％（10％），直到被瓦解为止。将要求财产所有人每年在到期日之前全部支付适用的财产税，并将通过该项目第一年批准的付款计划中确定的赠款结构退还。如果发现一个项目不遵守任何资格要求和/或执行协议的条款，则将为主题财产终止Tieg激励计划。申请人将负责向城市偿还任何后来被认为没有资格的赠款资金。2。果皮提供匹配补助金 - 2021年4月22日，该地区
增量式人工智能
摘要：通常的叙述是对人工智能 (AI) 的强烈反对。最近的一项研究发现，当法官获得决策支持时，差距最终会增加——这并不是因为算法有偏见——事实上，算法本应导致差距更小。但法官选择性地关注算法，这导致了更大的差距。本文主张采用一种渐进式方法，利用社会偏好经济学的最新理论见解。核心见解是，法官是道德决策者——你是对的还是错的，是好是坏——为了了解这些决策者的动机，人们可能会转向自我形象动机——这是近年来活跃的行为研究主题。每个阶段都利用与自我相关的动机：自我形象、自我提升、自我理解和自我。在第 1 阶段，人们使用 AI 作为支持工具，加快现有流程（例如，通过预填表格）。一旦他们习惯了这一点，他们就更容易接受附加功能（第 2 阶段），其中人工智能成为选择监视器，指出选择不一致之处并提醒人类在类似情况下的先前选择。第 3 阶段将人工智能提升为更通用的教练，提供有关选择的结果反馈并强调决策模式。然后，在第 4 阶段，人工智能引入其他人的决策历史和模式，作为专家社区的平台。这个框架与当前的框架形成对比，在当前的框架中，人工智能只是推荐最佳决策。
中期可靠性采购的增量 ELCC 研究...
CPUC 的中期可靠性 (MTR) 决定 (D.21-06-035) 要求采购 11,500 兆瓦 (MW) 的净合格容量 (NQC)，并要求标准化有效负荷承载能力 (ELCC) 值。这些标准化值允许负荷服务实体 (LSE) 了解各种增量资源类型的合规值，并使 CPUC 确信增量采购将满足其确定的采购需求。本报告介绍了用于遵守 CPUC 的 MTR 决定的 ELCC 值的更新。2023 年（“第 1 部分”）和 2024 年（“第 2 部分”）合规日期的 ELCC 值已在 2021 年 10 月 CPUC 的一份报告中最终确定。本报告介绍了之前报告的 2025 年（“第 3 部分”）和 2026 年（“第 4 部分”）合规日期的 ELCC 值的更新。此外，本报告根据 2023 年 1 月 13 日提出的综合资源规划 (IRP) 拟议决定，提出了 2027 年 (“第 5 部分”) 和 2028 年 (“第 6 部分”) 的 ELCC 值，该决定提议进行额外的 MTR 采购。该研究还与之前的 ELCC 研究进行了比较，并考虑了 ELCC 不确定性的驱动因素。E3 和 Astrapé 作为 CPUC 的技术顾问，使用 Astrapé 的战略能源和风险评估模型 (SERVM) 随机负荷损失概率 (LOLP) 模型进行了这项研究。
基于脑电图的想象语音识别的受试者内类增量深度学习方法
后印本：Jesús S. García-Salinas、Alejandro A. Torres-García、Carlos A. Reyes-Garćia、Luis Villaseñor-Pineda，基于 EEG 的想象语音识别的受试者内类别增量深度学习方法，生物医学信号处理与控制，第 81 卷 (2023)，104433，DOI：10.1016/j.bspc.2022.104433
larissa spepht＆britta stolterfoht 2022增量...
当前的研究着重于增量在副词处理中的作用。以前的实验研究为德国中间领域的副词的基础位置提供了证据。在非基本位置的副词处理会导致更高的处理成本。然而，这些研究也对副作用处理的时间过程产生了不同的结果（Gauza，2018;Störzer，2017; Stolterfoht等，2019）。某些副词类型的运动导致阅读时间立即增加。但是，没有发现所有类型的副词的阅读时间增加。在两个在线阅读时间实验中，我们测试了两个不同的解释，以实现有关时间课程的差异结果。第一个是基于副词的不同配置及其在LF处的修改域的句法解释；第二个是指修改实体的语义类型（即命题，事件或过程）。我们的结果表示支持第二种方法。1
特殊应用增量编码器 RHI58N-******X
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，避免拉伸和剪切载荷。 操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保这种质量以及无故障运行，必须考虑以下规范： • 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何冲击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。 • 只有在使用合适的联轴器时，才能保证编码器的精度和使用寿命。 • 编码器和后续设备（例如控制）的工作电压必须同时打开和关闭。 • 任何接线工作都必须在系统处于死区的情况下进行。 • 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。 连接电气屏蔽的注意事项 设备的抗干扰能力取决于正确的屏蔽。在这个领域，安装故障经常发生。通常只在一侧应用屏蔽，然后用导线焊接到接地端子，这是 LF 工程中的有效程序。但是，在 EMC 的情况下，适用 HF 工程规则。HF 工程的一个基本目标是以尽可能低的阻抗将 HF 能量传递到地面，否则能量会释放到电缆中。通过与金属表面的大面积连接可实现低阻抗。必须遵守以下说明：• 如果不存在等电位电流风险，则将两侧的屏蔽层大面积地连接到“公共接地”。• 屏蔽层必须穿过绝缘层后面，并且必须夹在张力释放器下方的大表面上。• 如果电缆连接到螺钉型端子，则张力释放器必须连接到接地表面。• 如果使用插头，则应仅安装金属插头（例如带有金属外壳的 D 型插头）。请注意张力释放器与外壳的直接连接。