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可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验
近年来，增强学习（RL）已成为一种有力的工具，可在光网络（例如路由和波长分配（RWA）[1]等光网络中解决复杂而染色的优化问题[1]，路由，调制和频谱分配（RMSA）[2]以及虚拟网络嵌入[3]。RL实现的性能效果表明其在现实世界中的应用潜力。但是，与其他机器学习（ML）算法类似，RL模型具有黑盒性质，使它们难以解释。这种特征使RL模型难以信任，因此在实际的光网部署中采用。对于监督的ML模型，Shap（Shapley添加说明）[4]是一种可解释的AI方法，已被广泛采用。Shap是一种基于合作游戏理论的方法，用于量化单个特征对模型决策过程的影响。Shap值提供了对每个功能的相对重要性（影响）的见解，从而估算了它们如何对模型的输出做出贡献。将这种解释性框架应用于传播质量（QOT）预测任务时，已显示出有希望的属性[5]。最近，由于需要解释和使RL模型的决策过程透明的驱动，可解释的RL（XRL）受到了越来越多的关注。在光网络的上下文中，XRL的概念仍然相对尚未探索。先前建议通过反向工程网络状态[6]或网络中资源使用分析（链接）来解释和解释RL模型的决策[1，7]。但是，这些研究并未分析不同特征如何影响RL药物的决策。因此，在光网络背景下，RL代理学到的政策仍然存在一段差距。这至关重要，因为网络运营商需要在其在实际网络中部署之前了解RL学习策略背后的推理。在这项工作中，我们旨在利用Shap（Shapley添加说明）[4]来解释应用于RMSA问题的RL模型的行为。为此，我们提出了一种使用训练有素的RL代理的观察和行动来以有监督的学习方式训练ML模型的方法。由Shap使用所得的ML模型来提取解释。与[2]中的RMSA问题的每个组件分别求解，RL代理解决路由问题，基于路径长度的调制格式选择以及基于第一拟合策略的频谱分配。我们分析了该问题的三种变化，改变了奖励函数和选择RL代理的不可行的动作的可能性。我们特别有兴趣解释重要的网络和LightPath请求特征，该特征导致RL模型拒绝该请求。结果允许我们确定哪些功能和哪些值范围影响RL代理接受或拒绝LightPath请求。我们观察到，通过更改奖励功能，RL策略会更改拒绝请求时所考虑的重要功能。引入了防止RL模型采取不可行的措施的掩码，使功能的重要性更加均匀地分布在不同的路由选项上。我们认为，提出的方法对于增加将在真实网络中部署的RL模型的可信度可能是有价值的。
文章 - 工程，技术和技术影响需求响应对太阳能PV系统在分销中的最佳放置的分析n
摘要：近年来，将分布式生成（DG）技术集成到分销网络（DN）以提高系统效率，降低碳排放并提高电源系统的可靠性。但是，DG系统在DN中的最佳位置是一项艰巨的任务，因为它取决于多个变量，包括负载需求，可再生能源和储能系统（ESS）。在这种情况下，需求响应（DR）程序可以在提高DG系统效率方面发挥至关重要的作用，因为它们使消费者可以在高峰时段降低其能源使用，并将其需求转移到非高峰时段。DR和太阳能光伏（SPV）系统是两种突出的技术，可以在功率DN中发挥重要作用。在本文中，采用双层粒子群优化（PSO）方法来确定DR协调中DG的最佳分配。在建议的方法中，优化的第一级确定了DG的最佳大小和位置，第二级优化决定了DR协调中的最佳功率调度。提出的方法是在IEEE 33总线系统上实现的，结果表明功率质量参数已显着改善。
SAVER 夜视设备评估报告
NUSTL 负责管理应急响应人员系统评估和验证 (SAVER) 计划，该计划提供有关市售设备的信息，以协助响应组织进行设备选择和采购。SAVER 知识产品提供有关 DHS 授权设备清单 (AEL) 所列类别的设备的信息，主要关注响应者社区的两个主要问题：“有哪些设备可用？”和“设备性能如何？”SAVER 计划与响应者合作，对市售应急响应设备进行客观、与从业者相关、以操作为导向的评估和验证。拥有合适的工具可以为响应者提供更安全的工作环境，并为他们服务的人提供更安全的社区。
针对急救人员的增强现实 (AR) 训练系统
NUSTL 负责管理应急响应人员系统评估和验证 (SAVER) 计划，该计划提供有关市售设备的信息，以协助响应组织进行设备选择和采购。SAVER 知识产品提供有关 DHS 授权设备清单 (AEL) 所列类别的设备的信息，主要关注响应者社区的两个主要问题：“有哪些设备可用？”和“设备性能如何？”SAVER 计划与响应者合作，对市售应急响应设备进行客观、与实践者相关、以操作为导向的评估和验证。拥有合适的工具可以为响应者提供更安全的工作环境，并为他们服务的人提供更安全的社区。
电池供电的车辆救援工具
nustl管理紧急响应者（SAVER）计划的系统评估和验证，该计划提供了有关商业可用设备的信息，以帮助响应组织进行设备选择和采购。Saver知识产品提供有关DHS授权设备清单（AEL）中列出类别的设备的信息，主要关注响应者社区的两个主要问题：“有哪些设备可用？”和“它如何表现？” Saver计划与响应者合作，进行客观，与从业者相关的，以操作为导向的评估以及对市售紧急响应设备的验证。拥有正确的工具为响应者和服务者提供更安全的工作环境，为他们服务的人提供了更安全的社区。
人工智能辅助紧急医疗服务呼叫中心软件
NUSTL 负责管理应急响应人员系统评估和验证 (SAVER) 计划，该计划提供有关市售设备的信息，以协助响应组织进行设备选择和采购。SAVER 知识产品提供有关 DHS 授权设备清单 (AEL) 所列类别的设备的信息，主要关注响应者社区的两个主要问题：“有哪些设备可用？”和“设备性能如何？”SAVER 计划与响应者合作，对市售应急响应设备进行客观、与实践者相关、以操作为导向的评估和验证。拥有合适的工具可以为响应者提供更安全的工作环境，并为他们服务的人提供更安全的社区。
CMF 74 进度表
训练 最合格的人员如下： SSG：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、SHARP、EOL、战斗参谋士官（2S） SFC：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、EOA、战斗参谋士官（2S） MSG：技术护航（L3）、BCT 的 CBRN 侦察（L6）、CBRN 响应者（R）、跳伞者（P）、空中突击（2B）、游骑兵（G）、MRT、战斗参谋士官（2S） CSM/SGM：不适用
用于车辆救援的电池供电扩张救援工具
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