9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意,在估计该过程之前,我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%(其中 99% 低于 5% 的阈值),表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
oneywell 航空航天产品旨在应对挑战 - 无论是满足商业行业标准还是独特的高性能环境。霍尼韦尔的工程师专注于军事应用的要求,包括飞行员的安全性和舒适性、平稳准确的飞行控制、武器系统的可靠性以及需要高度可靠性能的其他应用。我们的产品在极端温度范围内运行,同时承受剧烈的振动和冲击,并能承受电磁干扰和电压瞬变。
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我们还需要支持一系列专业服务的平稳运行,并具有一致,可靠,具有成本效益的IT解决方案和服务。这些服务随着时间的推移而发展和发展,IT服务也必须这样做。以及卓越的服务交付,我们需要通过协作投资和变更管理来支持我们的大学,从而提供有关我们的成本,能力和风险的总透明度。未来并不总是很清楚,因此IT服务需要能够快速,响应地适应其服务的需求。
本文档旨在简化预筛选和计划审查过程。申请人为满足这些要求的高级准备将提高效率。屏幕前的审查确保您已上传了必要的文件以在审查过程中前进。请注意,列表中的特定项目可能不普遍适用,并且每个项目可能都有其他要求。本文档为您的许可申请提供了最小的要求,并提供了促进平稳审核过程的指南。
同时,电子商务的持续增长还为零售商提供了有关消费者行为的宝库,他们可以用来提供个性化的体验和优惠。但是,要提供客户想要的无缝混合旅行和真正的个性化体验,零售商需要可扩展,可靠和安全的IT基础架构来支撑其运营。正如我们将在本文中解释的那样,IBM Power10是零售的理想平台,为保持大规模的商店网络和在线服务提供平稳运行以及支持下一代创新的灵活性提供了弹性。
自主代理人与人的互动越来越集中于适应其不断变化的偏好,以改善现实世界任务中的援助。有效的代理必须学会准确地推断出通常隐藏的人类目标,才能很好地进行协作。但是,现有的多代理增强学习(MARL)环境缺乏严格评估这些代理人学习能力所需的必要属性。为此,我们介绍了Color G Rid,这是一种具有可定制的非平稳性,不对称性和奖励结构的新型MARL环境。我们调查了独立的近端政策选择(IPPO),一种最先进的(SOTA)MARL算法,在C olor G ride和通过广泛的消融中找到,尤其是在“人类和“人类较低”的“领导者”代理之间,尤其是在“领导者”中同时进行非平稳和不对称目标的助理代理人,由color color c olor is i i i i i i i i i i i i i i i i i i Is i i是。为了支持未来的MARL算法,我们在https://github.com/andreyrisukhin/colorgrid上发布了环境代码,模型检查点和轨迹可视化。
在稀疏奖励任务中学习有效的策略是加强学习的基本挑战之一。这在多代理环境中变得极为困难,因为对多种代理的同意学习引起了非平稳性问题,并大幅增加了关节状态空间。现有作品试图通过经验共享来实现多代理的合作。但是,从大量共享经验中学习是不具备的,因为在稀疏的奖励任务中只有少数高价值状态,这可能会导致大型多区域系统中的维度诅咒。本文着重于稀疏的多项式合作任务,并提出了一种有效的体验共享方法,即MAST的选修课(MASL),以通过重新获得其他代理商的有价值的经验来促进样本良好的培训。MASL采用了一种基于倒退的选择方法来识别团队奖励的高价值痕迹,基于这些召回痕迹在代理之间生成并共享某些召回痕迹,以激发有效的外观。此外,MASL有选择地考虑来自其他代理商的信息,以应对非平稳性问题,同时为大型代理提供有效的培训。实验结果表明,与最先进的合作任务中的最先进的MARL Al-Al-gorithms相比,MASL显着提高了样本的效率。