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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
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
增量反步法实现稳健非线性飞行控制
摘要 本文提出了一种稳健的非线性飞行控制策略，该策略基于增量控制行为和反步设计方法相结合的结果，适用于由严格反馈（级联）非线性系统描述的飞行器。该方法称为增量反步，使用执行器状态和加速度估计的反馈来设计控制行为的增量。与反步相结合，所提出的方法可以逐步稳定或跟踪非线性系统的外环控制变量，同时考虑较大的模型和参数不确定性以及外部扰动和气动建模误差等不良因素。这一结果大大降低了对建模飞机系统的依赖，克服了传统的基于模型的飞行控制策略的主要稳健性缺陷。这种建议的方法意味着在动态模型的准确知识和飞行器传感器和执行器的准确知识之间进行权衡，这使得它比基于识别或模型的自适应控制架构更适合实际应用。针对一个简单的飞行控制示例，仿真结果验证了所提出的控制器在气动不确定性条件下相对于标准反步方法的跟踪能力和卓越的鲁棒性。
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
通过增量脉冲重复实现时间高效的 Qudit 门......
摘要 — 当前构建量子计算机的努力主要集中在双态量子比特上，这通常涉及抑制随时可用的更高状态。在这项工作中，我们打破了这种抽象，并为广义 d 状态量子比特上的门合成了短持续时间控制脉冲。我们提出了增量脉冲重新播种，这是一种实用的方案，它通过使用以前的结果迭代播种优化器来引导最优控制软件获得最短持续时间的脉冲。我们通过对 transmons 上的一和两量子比特门进行显式脉冲优化，发现希尔伯特空间维数和门持续时间之间存在近线性关系。我们的结果表明，在实际感兴趣的领域中，量子比特操作比以前预期的要高效得多，并且有可能显着提高当前硬件的计算能力。索引术语 — 量子计算、量子比特、量子最优控制、脉冲合成
替代方法对估算增量需求有何价值？：预印本
摘要 — 电力系统运营商采购和部署灵活性储备或爬坡产品，以解决由负荷和发电的不确定性和多变性引起的平衡需求。现有方法使用日历信息和历史预测误差来估计爬坡需求。新方法研究实时天气信息是否可以为爬坡和其他平衡要求提供信息。本文比较了理论和实践中爬坡要求的估计方法。理论框架表明，替代方法何时可以通过要求更低或更高水平的爬坡产品来产生比现有方法更好的经济或可靠性性能。2019 年 5 月对 118 母线测试系统进行了为期 4 天的初步模拟，说明了当爬坡要求是基于天气信息（替代）而不是基于日历（基线）时，系统性能如何提高或下降。初步结果表明性能变化具有很大的可变性，并强调了系统条件等其他因素对实际性能变化的影响。索引词 — 灵活性、爬坡产品、可再生能源不确定性、预测误差、概率预测、可靠性。
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。
OEB 信函 RE 增量资本模块应用
为了进一步提高监管流程的效率，并为考虑整合的分销商提供进一步的激励，OEB 正在更新现有的 ICM 政策，以满足根据 OEB 现行 MAAD 政策选择延长延期重定期限（超过五年）的电力分销商的资本投资需求。具体而言，如果这些电力分销商能够证明以下情况，OEB 将为这些电力分销商提供额外的灵活性，让他们可以在延长的重定期限（即延期的第六至第十年）内申请年度资本计划的增量资本资金：
使用高斯过程增量学习基于 EMG 的控制命令
摘要：肌电控制是利用肌肉的电信号来控制假肢或辅助机器人的过程。肌电控制中的模式识别是一个具有挑战性的领域，因为信号的底层分布在应用过程中可能会发生变化。协变量变化（包括手臂位置的变化或不同程度的肌肉激活）通常会导致控制信号的严重不稳定。这项工作试图通过使用稀疏高斯过程 (sGP) 近似变分自由能和引入基于无监督增量学习方法的新型自适应模型来增强肌电人机界面，以克服这些挑战。新型自适应模型整合了类间和类内距离，以提高具有挑战性条件下的预测稳定性。此外，它展示了增量更新的成功结合，这被证明可以显著提高在线用户研究中预测的性能和稳定性。
Nett Warrior (NW) STRAP 增量 1（版本 1.3）
2.0 目标受众 3.0 假设 4.0 训练约束 5.0 系统训练概念 5.1 新装备训练概念（NET） 5.2 替代装备训练（DET） 5.3 条令与战术训练（DTT） 5.4 训练测试支持包（TTSP） 6.0 机构训练领域 6.1 机构训练概念与策略 7.0 作战训练领域 7.1 作战训练概念与策略 8.0 自我发展训练领域 A 里程碑附件 B 参考文献 C 协调附件