建立深厚的强化学习(RL)特工,这些特工找到了很少的样本政策,事实证明,众所周知。为了达到样本效率,最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据(UTD)比率表现出强烈的经验表现,但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定,但是在许多现实世界中,重新启动训练过程是不可行的,并且需要调整重置间隔。在本文中,我们关注稳定训练的核心困难之一:学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法,型号的时间差异学习数据(MAD-TD)使用少量生成的数据来稳定高UTD训练,并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性,MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
水/水泥比与混凝土强度之间的关系适用于一种类型的水泥和一种年龄,并且还假定湿固化条件。另一方面,强度与凝胶/空间比的关系具有更一般的应用,因为在任何时候,水泥糊中存在的凝胶量本身就是年龄和水泥类型的函数。后者的关系允许以下事实:不同的水泥需要不同的时间来产生相同数量的凝胶。在具体实践中,混凝土的强度在传统上以28天的价值为特征,而混凝土的其他一些特性通常被称为28天的强度。如果出于某种原因,应从早期确定的强度(例如7天)中估算28天的强度,则必须在给定混合物的实验中建立28天和7天强度之间的关系。
本报告介绍了 DesertXpress Enterprises, LLC(一家内华达州有限责任公司,以 Brightline West(以前的 dba XpressWest)的名义开展业务)拟建的从加利福尼亚州 Rancho Cucamonga 到内华达州拉斯维加斯的高速铁路 (HSR) 线路的能源效率比 (EER) 分析。HSR 目前不是加州空气资源委员会 (CARB) 低碳燃料标准 (LCFS) 法规中认证的燃料路径。开发认证的 LCFS 路径需要计算 EER,该 EER 可用于生成路径的 EER 调整后的碳强度值。开发 EER 的选项包括将 HSR 能耗与假设的等效能耗(例如柴油列车)或取代的既定交通方式 (DTM) 进行比较。本次评估采用了 DTM 方法。进行了广泛的文献检索,以确定用于拟议的 DesertXpress Rancho Cucamonga 至拉斯维加斯 (RC-LV) 线路的 HSR EER 模型的最新和最具代表性的数据。数据在与 CARB 指南兼容的 EER 模型中进行评估和分析(CARB,2014 年)。初步 EER 模型结果表明,基于实际 HSR 路线距离,拟建 DesertXpress RC-LV HSR 线路的基准 EER 值为 11.62,基于位移距离,基准 EER 值为 11.68。
利用拉伸桥中的横向起皱现象来表征超薄膜 (<100 nm) 的泊松比和残余应变。该测试方法利用残余应力驱动结构和易于复制的洁净室制造和计量技术,可无缝整合到薄膜生产装配线上。独立式矩形超薄膜桥采用可产生可重复横向起皱图案的尺寸制造。基于非线性 Koiter 板壳能量公式进行数值建模,将泊松比和残余应变与测得的起皱变形关联起来。泊松比会影响峰值幅度,而不会显著改变皱纹的波长。相比之下,应变会同时影响波长和幅度。使用 65 nm 厚的铜膜演示了概念验证。测量结果显示泊松比为 0.34 ± 0.05,拉伸残余应变为 (6.8 ± 0.8)x 10 − 3。测量的残余应变与使用相同薄膜的交替残余应力驱动测试结构测得的残余应变 (7.1 ± 0.2)x 10 − 3 高度一致。
1 可持续电力供应包括由此处概述的可持续能源生产的电力。此外,它需要以对社会负责的方式进行开发。 2 在此背景下,化石燃料包括煤炭、石油和天然气的生产、转化、运输和使用。 3 可持续电力供应包含两个主要部门:发电(用于发电的技术,例如风力涡轮机或太阳能电池板)以及配电和输电。后者包括用于将电力从发电地分配到消费地的技术,以提高电网的灵活性(包括输电基础设施、电池存储和季节性存储),以及电网的扩建和改造。 4 国际能源署于 9 月更新了其对 NZE 情景的预测,可在此处找到。10 月发布的《2023 年世界能源展望》确认了 NZE 的更新。
根据RBI 2018年5月17日的RBI净资金比率(NSFR)的指南,净稳定筹资比率的披露将于2024年6月30日定量披露Ujjivan小型金融银行,以维持NSFR,以持续维护NSFR。RBI指南中规定的最低NSFR要求为100%。NSFR定义为相对于所需稳定资金的数量,可用稳定资金的数量。“可用的稳定资金”(ASF)定义为在NSFR所考虑的时间范围内预期可靠的资本和负债的一部分,该期限延长至一年。特定机构所需的稳定资金(RSF)(RSF)是该机构持有的各种资产的流动性特征和剩余期限的函数,以及其失衡表(obs)暴露的范围。下表列出了Ujjivan小型金融银行NSFR组件的未加权和加权价值,截至2024年6月30日。截至2024年6月30日,NSFR为137.35%。
流动性风险管理本文件的目的是披露有关银行流动性位置,LCR和NSFR结果以及内部流动性风险衡量和管理过程的定性和定量信息。流动性风险是银行无法履行其对客户,债权人或投资者承诺的义务或承诺而产生的收益或资本的风险,而不会造成不可接受的损失。它通常是由于负债不足或银行未能识别或解决影响其清算资产能力的变化(即快速转换为现金),价值损失最小。Burgan Bank的流动性风险管理框架的主要目标是确保银行有足够的流动性来履行其在正常条件和压力条件下的义务,而不必计划未计划的资产销售或在紧急情况下借用昂贵的资金。银行董事会(“董事会”)总体上负责流动性风险管理,并确保将风险暴露保持在审慎的水平。为此,董事会已建立了一个适当的流动性风险管理框架,用于管理银行的资金和流动性管理要求。董事会根据资产和责任委员会提出的建议(“ Alco”)制定银行的流动性风险策略。为此,董事会的流动性风险食欲设定了限制和公差水平。定期将这些食欲限制的利用报告给董事会。董事会审查并批准了流动性管理政策,并确保高级管理层在银行的业务计划和长期资助策略的背景下,考虑到现有的经济和财务状况,可以有效地管理流动性风险。银行采用多重方法来管理流动性风险。这涉及监视和管理几个流动性指标,例如保守贷款与存款比率,足够的储量,高质量液体资产和银行设施的投资组合,以及对预测和实际现金流的持续监控。此外,银行使用流动性比率(LCR,NSFR)和流动性情景(行为,合同和压力)作为关键指标来建立其流动性风险承受能力水平。这些指标衡量了银行履行其在各种情况下正在进行的业务运营的所有付款义务的能力。公差水平是以限制或管理行动触发器的形式定义的,是银行总体流动性管理框架的一部分,该框架经常批准和审查。银行的财政部负责管理已建立的流动性风险管理政策和限制内的日常资金。它负责在银行的运营和业务领域内维持有效的沟通渠道,以提醒迫在眉睫的资金要求,包括贷款降低,存款提款和余额表承诺。稍有持续时间的沉积延长超过1年对NSFR比率有益。财政和市场风险人员监测市场发展,了解其对银行流动性风险暴露的影响,并向ALCO建议适当的风险管理措施。集团市场风险(GMR)是风险管理集团(RMG)的一个单位,定期审查流动性风险政策和程序,这些政策的充分性以及整体流动性管理流程的适当性,包括所使用的关键假设和场景,并向ALCO报告其发现和建议。GMR还负责监视和报告对各种流动性比率和限制的遵守,包括内部和监管。该银行使用多种工具来管理NSFR比率,例如持有多余的HQLA,出售非HQLA资产并购买HQLA资产,吸引更多的零售存款并通过EMTN计划和联合贷款增加长期债务。
hsbc.com.vn › hbvn › 文件 PDF 2022 年 12 月 31 日 — 2022 年 12 月 31 日 最近,俄罗斯/乌克兰冲突、当地 CRE 触发因素和宏观经济逆风(包括网络攻击)的影响。在计算机系统上。
Krishan Bishnoi Farzad Rostam-Abadi 美国陆军 TARDEC 沃伦,密歇根州 摘要 一种功能分级 NPR(负泊松比)材料概念已被开发用于陆军的一项关键应用——防爆。目标是开发一种综合计算设计方法和创新的结构材料概念,用于防爆导流板,该导流板可以将材料集中到最需要的区域,并利用爆炸能量调整其形状,以提高爆炸缓解和乘员保护。计算设计方法包括最佳导流板形状设计和最佳 NPR 材料分布,以进一步提高防护效果,同时最大限度地降低车辆的 CG 高度和导流板的重量。使用这种新概念制造的结构会对爆炸做出反应,并在爆炸力下重新配置,以提供最大的防爆保护。所介绍的研究工作包括两种基本的导流板设计方法:最佳导流板形状设计和创新导流板中的最佳 NPR 材料配置和分布。引言负泊松比 (NPR) 材料也称为膨胀材料 [1-2],由于其独特的行为而备受关注。与传统材料不同,NPR 材料沿垂直方向压缩时可能会收缩,这导致材料在压缩载荷下可以自身集中以更好地抵抗载荷的独特特性。当载荷幅度增加时,它也会变得更硬、更坚固。研究发现,NPR 可以改善材料/结构性能,包括增强的耐热/抗冲击性、断裂韧性、抗压痕性和剪切模量等 [1-3]。人们研究了一系列人造 NPR 材料/结构,例如键合砖结构、典型的多孔材料(蜂窝和泡沫)、微孔聚合物和分子 NPR 材料,其中一些已经成功制造 [4-7]。作者开发了一种三维版本的 NPR 材料 [8],具有多种应用潜力,包括图 1 所示的防爆结构。
老年人的神经心理学评估传统上评估多次试验中信息的学习和保留情况(Lezak 等人,2012;Suhr,2015)。可重复的神经心理学状态评估组合(RBANS;Randolph,2012)是一种认知测量方法,自二十年前创建以来一直被频繁使用,包含相关的学习数据。具体来说,RBANS 的列表学习和故事记忆子测试评估学习和即时记忆,并且可以与它们的延迟回忆对应项(RBANS 子测试列表回忆、列表识别、故事回忆和图形回忆)结合使用,以评估一段时间内的编码和保留情况。此外,学习斜率的陡度(或坡度)可以反映出个人从多次试验中反复接触刺激中获益的潜力。学习和记忆障碍患者的学习斜率通常较浅,包括阿尔茨海默病 (AD;Gifford 等人,2015 年)、额颞叶痴呆 (Lemos 等人,2014 年)、血管性痴呆 (Mast & Allaire,2006 年) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD;Skodzik 等人,2017 年)。尽管许多测试手册提供了有关学习斜率数据的基本信息,但此类学习斜率的计算往往相对简单——传统上仅考虑最后一次和第一次学习试验之间的差异(“最后一次试验减去第一次试验”)。因此,这些数据有可能为某些患者的学习提供更细致的理解。