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综合能源系统高级研究概述 (ARIES) 研究
验证氢电解器和燃料电池的集成。• 氢系统的集成：氢设备（电解器/燃料电池组、电厂平衡、低级控制）、电力电子设备和先进的电网功能。• 电解器作为快速、可控、智能负载参与电网服务；燃料电池作为能够形成电网的发电资源。集成氢系统，与其他发电和存储资产进行混合。• 参与电网服务的电网规范和标准。
2025运营预算2025-2029
我们的巡逻部门对重大事件做出了回应并调查犯罪，但同样重要的是，它们在使劳伦斯成为所有人感到安全和安全的社区中起着主要作用。足够的人员配备和巡逻的存在已被确定为核心社区的愿望，通过这项预算，我们将确保在社区中有适当的巡逻。由于资源有限，虽然可能会减少对低级呼叫的服务，但我们致力于快速响应高优先级呼叫。
语音语言模型缺乏重要的大脑相关语义
尽管已知大脑中的阅读和聆听之间存在差异，但最近的研究表明，基于文本的语言模型可以非常准确地预测文本和语音引起的大脑活动。这就提出了一个问题：语言模型真正能预测大脑中哪些类型的信息。我们通过一种直接的方法来研究这个问题，即我们系统地从语言模型表示中删除特定的低级刺激特征（文本、语音和视觉），以评估它们对阅读和聆听过程中与 fMRI 大脑记录的对齐的影响。将这些结果与基于语音的语言模型进行比较，可以发现低级特征对大脑对齐的截然不同的影响。虽然基于文本的模型在删除特征后显示出早期感觉区域的对齐降低，但它们在晚期语言区域仍保留了显著的预测能力。相比之下，基于语音的模型即使在删除特征后也能在早期听觉区域保持很强的对齐，但在晚期语言区域失去了所有的预测能力。这些结果表明，基于语音的模型可以深入了解早期听觉区域处理的附加信息，但在使用它们模拟晚期语言区域的处理时需要谨慎。我们将代码公开。1
通过层次结构链进行加强学习
抽象的内在学习是离线加固学习（RL）来处理内线任务的一种有前途的方法，可以通过提供任务提示来实现。最近的著作表明，当将RL任务视为跨散点的顺序预测概率时，In-Actest RL可能会以反复试验的方式进行自我完善。尽管自我改善不需要梯度更新，但是当跨情节序列随着任务范围而增加时，当前的作品仍处于高计算成本。为此，我们提出了一个内在的决策变压器（IDT），以高级反复试验的方式实现自我完善。特定于IDT的灵感来自人类决策的有效层次结构，因此将序列重新构造为由高级决策组成，而不是与环境相互作用的低级动作。作为一个高级决策可以指导多步骤的低级动作，IDT自然会避免过度长序列并更有效地解决在线任务。实验结果表明，IDT超过了当前的内在RL方法，可以实现长胜压任务的最新任务。尤其是，我们的IDT的在线评估时间比D4RL基准中的基线快36倍，而在网格世界基准中，我们的IDT时间比基准的速度快27倍。
缓解偏见：通过改进模型解释来增强图像分类
二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。
层次的强化学习与对手建模用于分布式多代理合作
摘要 - 许多现实世界的应用程序可以作为多机构合作问题，例如网络数据包路由和自动驾驶汽车的协调。深入增强学习的出现（DRL）通过代理和环境的相互作用为多机构合作提供了一种有希望的方法。然而，传统的DRL解决方案在策略搜索过程中遭受了具有连续动作空间的多个代理的高维度。此外，代理政策的动态性使训练非平稳。为了解决这些问题，我们建议采用高级决策和低级个人控制，以进行有效的政策搜索。特别是，可以在高级离散的动作空间中学习多种代理的合作。同时，低级个体控制可以减少为单药强化学习。除了分层增强学习外，我们还建议对手建模网络在学习过程中对其他代理的政策进行建模。与端到端的DRL方法相反，我们的方法通过以层次结构将总体任务分解为子任务来降低学习复杂性。为了评估我们方法的效率，我们在合作巷更改方案中进行了现实世界中的案例研究。模拟和现实世界实验都显示了我们在碰撞速度和收敛速度中的优越性。索引条款 - 多机构合作；深入的强化学习；分层增强学习
自动扣除安全性嵌入式软件
嵌入式系统在社会中无处不在，在许多行业（例如汽车行业）中，嵌入式系统至关重要。嵌入式系统也越来越受软件控制，例如自动驾驶的进步。因此，自然需要方法来确保此类软件的正确性，以及流程和框架来处理软件的尺寸和复杂性不断增加。基于合同的设计是嵌入式系统设计中建立的良好设计方法，其中通过使用合同来管理嵌入式系统的复杂性，以将责任分配给系统的不同组件。本文遵循了基于合同设计的原则，提出了正式的合同框架或理论。该理论是为程序软件开发的，并在语义层面上定义，从而使其可以通过不同的语言实例化以定义合同和组件，具体取决于适用于不同用途的内容。该理论在语义领域上是参数，允许对不同类型的行为进行推理。论文还提出了该理论的不同实例，既显示了使用Hoare Logic或acsl可以指定低级特性，又显示了使用TLA+等时间逻辑的高级时间属性。该理论还允许组合不同的语义域。在理论中，可以根据其合同的合同来验证低级组件，以至于当组成组件时，可以确保更抽象的高级特性。验证低级软件正确性的常见方法是演绎验证，而Frama-C是一个众所周知的框架，可以在其中执行C代码的脱位验证。本文还以一种工具的形式介绍了合同推断领域的工作，其中可以自动生成用于验证的工具合同。该方法使用C模型Checker Tricera作为后端，并输入用于Frama-C的合同。最后，论文还提出了程序仪器的框架，这使某些属性更容易验证。在这里，对通常难以验证的属性的主张的程序被转换为新程序，并以不包含这些宗教信仰的断言，以至于如果新程序正确，那么原始程序也正确。论文为所谓的扩展量词提供了混凝土仪器，这是阵列上的一种聚合，例如在数组中找到所有值的总和或最大值的总和。
在全球电气化和限制资源下，用于钴和稀土元素的综合供应链分析
图2：QForte软件包的结构。实线指示继承（从基数指向派生类），而虚线表示来自另一个类的对象（指向使用的类别指向一个使用该类）。a）低级C ++类用于存储和操纵状态向量。b）C ++类通过PYBIND11库暴露于Python。c）高级Python类实现量子算法的组件。d）使用高级API的类实现了用户可用的量子算法。