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设计生成预训练的变压器中的增量知识富集
本文提出了一种针对GPT-Neo量身定制的逐步知识丰富的新方法，解决了在不进行全面培训的情况下使用最新信息进行更新的大型语言模型（LLMS）的挑战。我们引入了一种动态链接机制，该机制可以实时整合不同的数据源，从而增强了模型的准确性，及时性和相关性。通过严格的评估，我们的方法证明了几个指标的模型性能的显着改善。该研究为AI中最紧迫的问题之一贡献了可扩展且有效的解决方案，这可能会彻底改变LLM的维护和适用性。发现强调了创建更自适应，响应和可持续的生成模型的可行性，为该领域的未来进步开辟了新的途径。
2024-OCPA-长期-RPS-和增量容量- ...
奥兰治县电力局 (“OCPA”) 现征集长期、符合加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 的可再生能源供应和/或补充中期可靠性容量（以及其他增量容量资源）的提案。1 OCPA 未来年度零售能源需求预计约为 2,000 GWh，峰值需求约为 500 MW。考虑到适用的长期可再生能源合同要求和中期可靠性采购要求，OCPA 在加州可再生能源组合标准 (“RPS”) 合格能源产品和资源充足性容量 (“RA”) 方面有一定的空缺职位。关于可再生能源，本 RFP 旨在通过与一个或多个合格供应商签订长期电力购买协议来支持 OCPA 未来的投资组合内容类别 1（“PCC1”或“Bucket 1”）能源需求。关于 RA 容量，OCPA 将考虑符合条件的系统 RA 的报价，其上线日期不晚于 2025 年 7 月 1 日、2026 年 6 月 1 日或 2027 年 6 月 1 日——这些日期通常与 CPUC 之前规定的连续合规截止日期一致。OCPA 的总容量需求约为 80 兆瓦。关于 OCPA
增量创新：特斯拉新能量电池的范围开发和创新
摘要：气候变化的影响引起了全球的极大关注，并导致对使用替代能源减少碳排放的普遍共识。然而，在替代能源车市场中，纯电动汽车启动特斯拉电动机（Tesla）一直处于电动汽车技术的最前沿，并且还是电池范围的领导者[1]。特斯拉作为现任临时领导者，是本文的案例研究。本文是特斯拉当前的新能源电池创新和开发项目的概述，分为三个模块，包括概述创新类型，创新来源和接近商业化的项目。最后，通过讨论特斯拉的能力和未来挑战，提供了创新企业发展的新思想和方向。
使用增量承诺螺旋模型的指南......
许多迄今为止在实践中无法解决的问题，或许可以通过量子计算来解决 [1]。“量子计算正处于一个转折点，尽管存在重大障碍需要跨越，但前方充满机遇” [2]。这些机遇正在（并将）发生在密码学、人工智能、通信、优化、药理学、医学、化学和材料开发等许多领域 [3, 4, 5]。尽管这些进步及其潜力已得到初步展示，但量子计算的优势不能仅通过单独使用尖端量子计算机来实现，还需要量子软件，而这无疑将发挥重要作用 [6, 7]。毫无疑问，“软件是一种看不见的文字，它将可能性的故事悄悄地传达到我们的硬件中” [8]。量子软件技术在过去几年中经历了一场大爆炸。量子编程语言种类繁多 [9]，量子开发环境众多 [10, 11]，以及各种类型的量子模拟器和硬件。因此，我们目前拥有的量子软件编程技术都是以临时方式通过实验提出的。因此，目前还没有一种特定的方法可以实现量子软件编程。
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款
非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
通过机载激光扫描估计树木年轮宽度的周期性年增量
摘要：大多数使用机载激光扫描 (ALS) 的森林生长研究都考虑了在重复的 ALS 数据采集中如何观察到森林属性的变化，但从 ALS 数据预测未来森林生长仍然是一个很少讨论的话题。本研究考察了 10 年内树木年轮宽度周期性年增量 (PAI) 的预测。这种方法的要求是在生长期开始时获取 ALS 数据。然后在给定的生长期后通过钻探对生长进行现场测量。使用基于区域的方法的原理，根据 ALS 指标对 PAI 进行建模。与强度相关的指标作为预测因子特别重要，而有效叶面积指数则不是。预测的均方根误差 (RMSE) 略高于 21%。额外的现场信息（土壤类型、管理操作）将 RMSE 提高了 2.7 个百分点。
全市范围的办公室社区改进计划 - 税收增量等效赠款申请7600 Financial Drive，Kaneff Properties Limited，Ward 6
为了抵消所有者由于重建而遇到的办公空间组件的一部分财产税增加。办公室就业的领带还可以考虑互补用途，例如研究和实验室空间。纽带将提供一笔赠款，涵盖第一年的全部税收增长，在第二年内为百分之九十（90％），并继续下降10％（10％），直到被瓦解为止。将要求财产所有人每年在到期日之前全部支付适用的财产税，并将通过该项目第一年批准的付款计划中确定的赠款结构退还。如果发现一个项目不遵守任何资格要求和/或执行协议的条款，则将为主题财产终止Tieg激励计划。申请人将负责向城市偿还任何后来被认为没有资格的赠款资金。2。果皮提供匹配补助金 - 2021年4月22日，该地区