尽管强化学习(RL)可以解决许多具有挑战性的顺序决策问题,但在重新任务中实现零拍摄的转移仍然是一个挑战。困难在于为术任务找到一个良好的表示形式,以便代理商了解其对以前看到的任务的方式。为了实现零拍传递,我们介绍了函数编码器,该函数编码器是一种表示算法的表示算法,该算法将函数代表为学习的非线性基函数的加权组合。通过使用函数编码器来表示奖励功能或过渡函数,代理就当前任务如何与通过相干向量代表的预先看到的任务相关联。因此,代理能够在运行时间之间实现在相关任务之间进行转移,而无需训练。,我们通过通过功能编码器任务表示形式来增强基本的RL算法来展示三个RL字段中最先进的数据效率,渐近性能和训练稳定性。
注意:FTM2 涉及建立 PMA,其中包括客户电气设备内的分表连接点和单独的 NMI,从而能够为最终用户的可控资源启用不同的 FRMP。与 FTM1 一样,FTM2 允许最终用户的可控资源在连接点之间切换(允许跨连接点套利),或者建立完全独立的安排而无需切换(例如专用电动汽车充电)。最终用户可能在同一个主连接点后面拥有多个 PMA。在此示例中,由于可控资源都连接到次级连接点(如箭头所示),因此能量流在次级连接点处是双向的,而能量流对一般电气资源是单向的。在实践中,能量流将是单向的或双向的(从市场提取能量或向市场注入能量),具体取决于通过每个连接点连接的资源以及这些资源的使用方式。
一般操作如下所述: • 每次检测到并测量 RF 脉冲时,DR068 都会在 FPDP 上传输脉冲描述符字。• FPDP 通信是单向的,但是,接收器能够通过断言 SUSPEND 信号来暂停 PDW 的传输。• FPDP 数据字是 32 位宽的“帧”,DR068 PDW 长度为 96 位,因此每个 PDW 传输 3 个 32 位帧 • FDPD 时钟速率为 40MHz。• PDW 传输需要 5 个时钟周期,因此在 40MHz 时,TX PDW 需要 125ns。
BERT(来自 Transformers 的双向编码器表示)是 Google 于 2018 年底开发的一种强大工具,可让计算机处理、分析和“理解”人类语言。它已成为各种 NLP 应用的标准,例如问答、命名实体识别、自然语言推理和文本分类。以前,所有语言模型(即 Skip-gram 和连续词袋)都是单向的。它们只能从左到右或从右到左遍历单词的上下文窗口。BERT 使用双向语言建模来理解单词的上下文;即,该模型根据单词的所有周围环境来学习单词的上下文。
全球流动可能越来越多地受到地缘政治联盟的影响,竞争集团不断涌现。这些集团越是坚固和自给自足,成本可能就越高——对供应链的设计也越有挑战性。各国将面临越来越大的压力,需要选择从哪里采购投入品的市场。这已经体现在从俄罗斯进口能源(以及其他商品)以及从中国进口技术(例如对华为的限制)方面。这种压力在高科技或创新产品中尤其严重,但会随着时间的推移而扩大。这不是单向的;中国也在寻求脱钩其经济。
AL4.5WT%CU是一种航空和汽车合金,在产业中广泛用于结构目的。这项工作的目的是评估AL4.5WT%Cu合金,常规和单向的两个不同的固化过程及其重结晶过程。首先,AL4.5WT%Cu合金被冷旋转锻造变形,然后在250至450°C的温度下处理热量。在54%,76%和91%的面积减少后获得了用于分析的样品。进行了光学显微镜,扫描电子显微镜和Vickers显微硬度的测试,以评估重结晶过程。结果表明,重结晶始于350ºC,因为传统样品在5分钟后呈现了完全的重结晶,而单向样品仅呈现部分再结晶。通常,对所有进行的所有分析都呈现出相似的结果。
VGI不仅可以使用电池电动汽车(BEV)和插电式混合动力电动汽车(尽管电池的容量相对较小),还可以通过燃料电池电动汽车(Oldenbroek等,2017)来实现。在最后一个情况下,能量传输是单向的,从车辆到电网,前者作为可控发电机运行。要为电力系统提供服务,通常需要最低容量。为了实现这一目标,可以将不同的资产汇总在所谓的单个虚拟发电厂中。这是通过数字化以聚合器的形式启用的。这些结合了电力电子和控制算法,以根据网格需求和到位的边界条件为每个连接的车辆收集有关连接的电动汽车和网格状态的数据,并采取或安排或安排收费和放电决策(例如,剩余费用)(Krueger和Cruden,2018; Rancilio等,2022)。