随着机器学习的快速改进,增强学习(RL)已被用来自动化不同领域的人类任务。但是,培训此类代理商很困难,并且仅限于专家用户。此外,由于现实世界中相互作用的高成本和安全问题,它大多限于模拟环境。演示学习是一个范式,在该范式中,代理商通过模仿演示中显示的专家的行为来学习执行任务。从演示中学习通过提高样本效率来加速学习过程,同时还可以降低程序员的努力。由于在不与环境互动的情况下学习任务,因此演示学习可以自动化广泛的现实应用程序,例如机器人技术和医疗保健。本文提供了示范学习的调查,在其中我们正式介绍了演示问题及其主要挑战,并全面概述了从演示数据集创建的演示过程中学习的过程,从演示中到学习方法,以及通过将演示示范学习与不同的机器学习方法结合起来的优化。我们还审查了现有的基准并确定其优势和局限性。此外,我们讨论了范式及其主要应用的优点和缺点。最后,我们讨论了该领域的开放问题和未来的研究方向。
前瞻性信息受到各种已知和未知的风险,不确定性和其他因素,这些风险可能导致实际事件或结果与前瞻性信息所表达或暗示的信息不同,包括但不限于:固有的勘探危害和风险;与自然资源特性的探索和发展有关的风险; Giyani获得资金的能力的不确定性;商品价格波动;最近的市场事件和条件;与政府法规有关的风险;与获得必要许可和许可有关的风险;与Giyani的业务有关的风险受环境法律和法规的约束;与公司的矿产财产有关的风险遵守以前未注册的协议,转让或索赔和其他缺陷;与拥有更大财务和技术资源的大型公司的竞争有关的风险;与无法履行当事方协议下的财务义务有关的风险;招募和留住合格人员的能力;以及与公司董事和高级人员有关的风险与其他自然资源公司有关,这可能引起利益冲突。此列表并不详尽影响可能影响Giyani前瞻性信息的因素。应有一个或多个这些风险和不确定性实现,或者基本假设证明不正确,实际结果可能与前瞻性信息或陈述中描述的假设有重大不同。
密歇根州公共服务委员会(MPSC或委员会)每年将开设一项新的案卷,以供容量示威文件。开放委员会订单开放容量示范案例将为载荷服务实体(LSE)提供更新的要求,以遵循进行演示。容量示范文件应包括四年的负载义务和容量资源。将使用第四年的容量演示来确定LSE是否履行其容量义务,而第一到三年提交的数据仅用于信息目的。在示范年度中,每个LSE的容量义务将等于其最新的容量义务,该义务由适用的独立系统运营商(ISO)指定。对于中西部独立系统运营商(MISO)中的LSE,容量义务将基于MISO季节性资源充足性结构。LSE将有义务证明足够的能力(拥有或合同),以履行每个季节的LSE容量义务。每个季节的特定容量义务将是LSE的及时及时计划储备金要求(PRMR)每个季节。根据MISO关税,电气配电公司(EDC)地区的每个零售客户的峰值负载贡献(PLC)(包括EDC自己的LSE)包括Miso对每个季节的高峰需求,传输损失,计划储备金%的峰值需求时的零售客户需求,以及迅速的年度EDC EDC的调整因子。3每个LSE的PRMR一个季节由分配给该LSE 1的零售客户的PLC的总和组成。MISO LSE将有义务证明足够的示威年能力来满足其迅速的PRMR MISO要求2。对于PJM中的LSE,容量义务将基于PJM可靠性定价模型(RPM)。LSE可以通过参与PJM(RPM)基础残差拍卖(BRA)或PJM的固定资源要求(FRR)容量计划来履行其独立系统运营商的容量义务。PJM LSES能力示威向委员会的时机与误报的期望相同;但是,PJM LSE将被允许在胸罩完成两周后进行修订的容量示范。容量演示应包括FRR容量计划或胸罩结果。履行PJM的容量义务,包括交货年度所需的任何适用的内部资源,将构成令人满意的示范,并且演示LSE应提供证据表明它已符合PJM的能力义务。LSE应提供文件,以验证LSES ISO的适用能力义务。