本研究调查了神经网络泛化能力的丧失,重新审视了 Ash & Adams (2020) 的热启动实验。我们的实证分析表明,通过保持可训练性来增强可塑性的常用方法对泛化的好处有限。虽然重新初始化网络可能有效,但也有可能丢失宝贵的先验知识。为此,我们引入了 Hare & Tortoise,其灵感来自大脑的互补学习系统。Hare & Tortoise 由两部分组成:Hare 网络,它类似于海马体,可以快速适应新信息;以及 Tortoise 网络,它类似于大脑皮层,可以逐渐整合知识。通过定期将 Hare 网络重新初始化为 Tortoise 的权重,我们的方法在保留一般知识的同时保持了可塑性。 Hare & Tortoise 可以有效保持网络的泛化能力,从而提高 Atari-100k 基准上的高级强化学习算法。代码可在 https://github. com/dojeon-ai/hare-tortoise 上找到。
低温差:如果加热或冷却热交换器出现溢流,这并不等同于更高的加热或冷却输出。相反,这会导致供水和回水流之间的温差较小,因为水没有足够的时间释放其能量,从而不会产生实际功率增益。这会导致所谓的低温差。这会影响整个系统的效率,并导致泵和工厂的额外能源需求。真正的温差校正只能在消费者处完成,此功能由 Belimo Energy Valve™ 在激活后自动执行。这可确保系统在其现在延长的整个生命周期内高效运行。
低温差:如果加热或冷却热交换器出现溢流,这并不等同于更高的加热或冷却输出。相反,这会导致供水和回水流之间的温差较小,因为水没有足够的时间释放其能量,从而不会产生实际功率增益。这会导致所谓的低温差。这会影响整个系统的效率,并导致泵和工厂的额外能源需求。真正的温差校正只能在消费者处完成,此功能由 Belimo Energy Valve™ 在激活后自动执行。这可确保系统在其现在延长的整个生命周期内高效运行。
低温差:如果加热或冷却热交换器出现溢流,这并不等同于更高的加热或冷却输出。相反,这会导致供水和回水流之间的温差较小,因为水没有足够的时间释放其能量,从而不会产生实际功率增益。这会导致所谓的低温差。这会影响整个系统的效率,并导致泵和工厂的额外能源需求。真正的温差校正只能在消费者处完成,此功能由 Belimo Energy Valve™ 在激活后自动执行。这可确保系统在其现在延长的整个生命周期内高效运行。
低温差:如果加热或冷却热交换器出现溢流,这并不等同于更高的加热或冷却输出。相反,这会导致供水和回水流之间的温差较小,因为水没有足够的时间释放其能量,从而不会产生实际功率增益。这会导致所谓的低温差。这会影响整个系统的效率,并导致泵和工厂的额外能源需求。真正的温差校正只能在消费者处完成,此功能由 Belimo Energy Valve™ 在激活后自动执行。这可确保系统在其现在延长的整个生命周期内高效运行。
P180 Avanti II 中的每个组件和系统都经过精心设计,可在所有飞行条件下提供最高水平的效率和安全性。但其成功的真正关键在于先进的设计和许多创新解决方案,其中最重要的是三升力面配置。飞机的前翼有助于升力,因为它是一个固定表面,前翼的俯仰角配置使其始终在主机翼之前失速。由此产生的自动机头下沉效果确保了高迎角下的出色飞行性能。这些空气动力学优势源于飞机的创新设计和构造,使气流在飞机机翼弦的很大一部分上呈层流状。此外,螺旋桨的推力配置可防止螺旋桨湍流干扰飞机机翼的空气动力学,从而降低总阻力并提供比前向螺旋桨飞机高得多的性能。