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有限的深度增量优化模型 -
摘要工业计算机断层扫描（CT）广泛用于各种行业的非破坏性测试和质量控制。然而，工业CT中的一个共同挑战是由有限的角度层析成像引起的伪影的存在，由于几何约束或时间限制，该物体无法完全旋转。为了消除工件，我们提出了一个基于扩散模型的新框架：深度增量角度改进模型（DI-ARM）。我们的方法通过使用不同有限角度的重建数据作为训练过程中的中间步骤来利用CT投影的特性，取代了添加随机高斯噪声的传统扩散模型。这种方法确保了训练过程中的数据一致性，从而减轻了通过扩散模型的随机性引起的不稳定性。此外，与常规扩散模型相比，我们的方法需要更少的步骤，从而大大降低了计算资源消耗。
商业街税收增量融资计划
执行摘要 可以建立税收增量融资 (TIF) 区来帮助资助完成社区特定部分必要的公共基础设施改进，目的是鼓励该部分城镇的发展。博斯卡文正在考虑利用 TIF 区进行商业街沿线的重建工作，该建筑靠近前联合制革厂大楼，该大楼已获得 EPA 棕地清理补助金。2024 年，通过了分区条例的更新，以鼓励和允许该地区住宅和商业混合开发。总之，新的分区、TIF 区和联合制革厂场地的清理将为商业街走廊注入新的活力。最后，应该注意的是，该计划的通过不会立即产生税收影响，也不会让博斯卡文承担任何支出，除非未来市政会议批准特定项目或债券。TIF 区是一种经济发展工具，可以帮助以较低的总成本支付必要的基础设施费用。公共基础设施（如卫生下水道、水、雨水排放和街道开发）可以从新开发项目房地产价值增加所带来的税收“增量”中获得资金。制定 TIF 计划后，镇政府即可达成协议，允许潜在开发商在同意以特定方式开发地块的情况下建造必要的基础设施改进工程。理想情况下，这是为了支持混合住房和商业开发，以增加博斯卡文的税基并提供更多种类的住房机会。TIF 收入可与开发商提供的资金协调，抵消开发产生的部分基础设施成本。TIF 区是一种积极主动的工具，可实现如果没有它就可能无法实现的开发计划。使用 TIF 资助基础设施需要三个步骤：1) 批准 NH RSA 162-K 的规定（博斯卡文于 2024 年完成此步骤）；2) 必须采用 TIF 计划（将于 2025 年 3 月由选民审议）； 3) 支付基础设施费用时，镇政府必须对实际改进进行投票。每个步骤都需要在镇议会上进行投票。前两次投票（通过 RSA 162-K 并通过该计划）成立了该区。第三次投票（在未来的镇议会上）将考虑批准任何基础设施建设支出。
基于多个电流水平增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，适用于在线应用
基于多个电流水平下的增量容量峰值跟踪的锂离子电池 SoH 估算，用于在线应用 M. Maures a,* 、A. Capitaine a 、J.-Y. Delétage a 、J.-M. Vinassa a 、O. Briat aa Univ. Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, IMS, UMR 5218, F-33400 Talence, 法国 摘要 本文提出了一种基于增量容量 (IC) 峰值跟踪的高 C 速率健康状态 (SoH) 诊断方法的扩展。使用一组经过不同老化协议的 11 个 NCA 锂离子电池。以 C/20、C/10、C/5 和 C/2 进行充电和放电循环，然后用于 IC 分析。给出并建模了 IC 峰值变化与 SoH 之间的相关性，并显示它们是所有测试 C 速率的准确估计量。 1. 简介 由于对新可再生能源解决方案的强劲需求，如交通运输领域的电动汽车 (EV) 和多电动飞机 (MEA)，或能源领域的电网电池存储，锂离子电池市场正达到历史最高水平。与其他应用相比，这些系统中的电池将面临更为严酷的工作条件：更高的功率和更大的温度变化，这两者都会严重影响电池的退化 [1,2]。因此，有必要跟踪它们的健康状态 (SoH) 并确定何时达到其使用寿命（对于特定应用）。SoH 通常定义为电池在给定时间的最大容量与其初始最大容量之比 [3]。存在不同的估算方法来量化电池的 SoH [4]：基于容量或阻抗、使用弛豫电压或基于增量容量 (IC) 或差分电压 (DV) 曲线。IC 分析提供了有关电池内部退化模式的重要信息 [5,6]，因为每个峰值都是电池内部材料相变的结果 [7]。然而，正因为如此，IC 曲线通常是通过非常缓慢的充电/放电获得的 [8,9]，这限制了它们的实用性。尽管如此，还是有人提出了基于 IC 峰的几何特性来量化电池 SoH 的估算方法。特别是，[8,9] 表明特定 IC 峰和谷的位置与 SoH 之间存在线性相关性，而 [8] 也表明
用非依恋奖励增量的加强学习
设想的增强学习应用领域（RL）包括自动驾驶，精确农业和金融，所有这些都要求RL代理在现实世界中做出决定。在这些领域中采用RL方法的一项重大挑战是常规算法的非舒适性。尤其是RL的焦点通常是回报的预期值。期望值是无限多个轨迹的统计集合的平均值，这可能对平均个体的性能不信息。例如，当我们具有重尾回报分布时，整体平均值可以由罕见的极端事件主导。因此，优化期望值可能会导致策略，该政策产生了异常高回报，概率
2025增量购买成本方法和清洁车辆的结果
DOE正在更新其2022年对电动车辆增量购买成本的分析，以反映电动汽车电池成本的大幅降低，并在过去两年中降低其他技术成本。本报告表明，与DOE之前的2022年分析相比，电池成本降低，该分析直接转化为所有类别的电池电动，插电式混合动力车和燃料电池车的车辆成本。在这份2025年的报告中，结果反映了对组件和车辆制造成本的更新分析，包括对先前用于确定插件和燃料电池车辆增量购买成本的方法的改进。DOE还扩展了以前分析的中型和重型车辆类，并根据当前技术成本进行了更新结果。
多伦多大学 – 2023-24 年度增量项目补助金
简化 VPRI 内处理的付款的分项奖励流程，消除多个手动步骤，并为包括 PI 在内的相关利益相关者提供更高的透明度。在整个开发过程中，我们一直在与包括金融服务、内部审计、业务官员和 PI 在内的利益相关者进行积极磋商，我们预计将在 UTRAC 部署的第一阶段或之后不久推出此功能
flordb流动：机器学习生命周期的增量上下文维护
在本文中，我们提出了从机器学习管道中逐步收获并查询任意元数据的技术，而不会破坏敏捷实践。我们将方法集中在开发人员偏爱的技术上，用于生成元数据 - 日志语句 - 利用日志记录创建上下文的事实。我们展示了视觉记录[8]如何允许在事后添加和执行此类陈述，而无需开发人员远见。可以查询不完整元数据的关系视图，以在多个版本的工作！OWS中动态实现新的元数据，并按需按需。这是以“以后的元数据”样式完成的，o”敏捷开发的关键道路。我们在称为FlordB的系统中意识到了这些想法，并演示了数据上下文框架如何涵盖一系列临时元数据以及定制功能商店和模型存储库今天处理的特殊情况。通过使用情况（包括ML和人类反馈），我们说明了组件技术如何融合以解决敏捷性和纪律之间的经典软件工程交易。
文章。一种高效的量子主动增量...
在需要学习大量数据的场景下，增量学习可以充分利用旧知识，大幅降低整体学习过程的计算成本，同时保持高性能。本文以MaxCut问题为例，将增量学习的思想引入量子计算，提出一种量子主动增量学习算法（QPIL）。QPIL不是一次性训练量子电路，而是对所有顶点逐渐增加的子图进行多阶段训练，主动将大规模问题分解为较小的问题并分步求解，为MaxCut问题提供有效的解决方案。具体而言，首先随机选择一些顶点和对应的边进行训练，以获得量子电路的优化参数。然后，在每个增量阶段，逐渐添加剩余的顶点和对应的边，并在当前阶段的参数初始化中重用前一阶段获得的参数。我们在 120 个不同的小规模图上进行了实验，结果表明 QPIL 在近似比 (AR)、时间成本、抗遗忘和求解稳定性方面的表现优于流行的量子和经典基线。特别是 QPIL 的 AR 超过了主流量子基线的 20%，而时间成本不到它们的 1/5。QPIL 的思想有望启发在大规模 MaxCut 和其他组合优化问题中寻找高效、高质量的解决方案。
基于增量和平行SAT求解
量子计算（QC）是一种新的计算范式，有望比各个域中的经典计算大幅加速。但是，近期QC面临许多挑战，包括有限的量子连接性和嘈杂的量子操作。要解决量子连接约束，在量子计算机上执行量子电路是必需的。此过程涉及执行初始量子位置并使用量子交换操作来重新安置最近的静脉相互作用。减少电路映射中的互换计数对于提高量子电路执行的成功率至关重要，因为掉期昂贵且容易出错。在这项工作中，我们通过结合增量和并行解决布尔满意度（SAT）来引入一种新颖的电路映射方法。我们提出了用于电路映射问题的创新SAT编码，该编码可显着改善基于求解器的映射方法，并在编译质量和编译时间之间提供平稳的权衡。通过在2种不同的量子计算机拓扑上涵盖3种量子算法的78个实例的全面基准测试，我们证明我们的方法比基于最先进的求解器的方法快26××，从而将汇编时间从数小时减少到数分钟的时间来减少重要的量子应用。我们的方法还超过了现有的启发式算法的掉期数量26％。