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分布式NASH平衡寻求超过时变的定向通信网络
摘要 - 本文提出了一种分布式算法，以在一类不合作凸的游戏中找到NASH均衡，并具有部分决策信息。我们的方法与共识动态一起采用了分布式的投影梯度播放方法，而单个代理通过梯度步骤和与邻居的本地信息交流通过随时间变化的有向通信网络来最大程度地减少其本地成本。解决时变的定向图提出了重大挑战。现有方法通常通过关注静态图或有向图的特定类型或要求使用Perron-Frobenius EigenVectors进行扩展来避免这种情况。相比之下，我们建立了新的结果，该结果为与时变的行定量重量矩阵相关的混合术语提供了收缩特性。我们的方法根据权重矩阵和图形连接结构的特征明确表示收缩系数，而不是通过先前的研究中的第二大重量矩阵的奇异值隐式表示。既定的结果有助于证明所提出的算法的几何融合，并提高了随着时变的定向通信网络中分布式算法的收敛分析。nash-cournot游戏的数值结果证明了该方法的功效。
研究长期和短期的演讲者验证
摘要 - 说话者验证系统的性能可能会受到时域变化的不利影响。然而，由于没有适当的数据集，对时变的说话者的验证进行了有限的研究。本文旨在调查长期和短期时间变化在说话者验证中的影响，并提出解决这些影响的解决方案。对于长期说话者的验证（即跨年龄的说话者验证），我们引入了一种年龄段的对抗性学习方法，通过从voxceleb数据集中通过最小年龄信息来学习年龄不变的说话者的代表。对于短期演讲者的验证，我们收集了Smiip-pimevarying（SMIIP-TV）数据集，该数据集包括每天在连续90天的373位扬声器和其他相关元信息的录音中。使用此数据集，我们分析了说话者嵌入的时间变化，并提出了一种新颖但现实的时代的说话者的验证任务，称为增量序列 - 扬声器对扬声器的验证。此任务涉及注册音频和一系列测试音频之间的持续互动，目的是随着时间的推移提高性能。我们介绍了模板更新方法，以应对时间来应对负面影响，然后将模板更新处理作为马尔可夫决策过程，并提出基于深度强化学习（DRL）的模板更新方法。DRL的策略网络被视为确定是否以及应更新模板的代理。总而言之，本文释放了我们收集的数据库，研究了长期和短期时间变化的场景，并将洞察力和解决方案分解为随着时变的说话者的验证。
“互补市场中的平衡效应：电气...
在全球范围内取代燃烧发动机的大量股份，人们可能期望石油价格下降并退出加油站。我们的模型不考虑这一点，并且可以使燃油价格和加油站的可用性保持不变。5，例如，Bailey等。（2025）与加拿大零售商合作，使消费者以时变的价格曝光。TXU Energy是德克萨斯州的一家零售商，为福特电动汽车所有者提供免费的夜间收费，请参阅https：//www.txu.com/en/electricity-plans/free-ev-miles-ford。PG＆e为中部和北加州的大部分服务提供服务，包括旧金山湾地区，提供电动汽车的使用时间，请参见https：//www.pge.com/en/account/rate/rate-rate-rate-plans/find-your-best-rate-rect-rate-plate-plan-plan-plan/elect--vehicles.html-
动态车辆停车定价。评论
动态停车定价是指调整停车价格以达到所需的入住率。它在停车管理系统中起着重要作用，可以最大程度地减少交通拥堵和巡游时间，并最大程度地提高收入。通过随时间变化的定价策略优化停车定价和供应是一个至关重要的问题。本文回顾了有关停车定价方法的学术工作，重点是随着时变的定价策略。根据游戏理论，动态和随机控制，多目标和多级编程，排队理论，人工智能，统计信息等。我们对这些技术进行了分类，以检查动态停车定价的各种问题。总结了所使用的主要贡献和方法。此外，还简要讨论了优势，局限性和可能的未来工作。
欧洲幕后电池储能系统的业务案例分类
BTM BESS独立并与可再生能源共同分居可以为关税提供能源套利，从而为消费者提供有效的法案管理。能源套利涉及在电力需求低时期产生的过量太阳能，并在较高的电价时使用它。当电价低时，通过向BTM BES收取费用，在高峰关税时间内将其排放，消费者优化了他们的能耗模式并减少了整体电费。这种方法允许PV所有者通过避免在高峰期间昂贵的电网电力来最大化其太阳能发电的价值，从而节省成本和改善的账单管理。BTM BES与PV的组合使消费者能够利用时变的关税结构并积极管理其能源使用，以最大程度地减少支出并获得更大的财务利益。
待在家里！大流行的宏观经济作用 -
为了减少19日共同的传播，政府施加了强制性的在家命令，导致工作分离率（JSR）和失业率急剧上升。COVID-19大流行，以及强制性的全职订单，在劳动力市场中产生了不确定性的不确定性水平。在本文中，我们研究了货币政策在限制与19日大流行有关的劳动力市场不确定性造成的经济损害的重要作用。我们将劳动力市场的不确定性建模为时变的JSR的二阶冲击。我们的理论模型是由经验证据指导的，这些证据发现JSR中的不确定性与宏观经济变量之间确实存在联系。我们表明，JSR不确定性增强的经济影响至关重要取决于货币当局通过的泰勒规则类型。我们的研究发现，在没有利率平滑的情况下，JSR不确定性冲击后更严重的衰退。
夜间恢复登机飞机的预测模型...
摘要：为了对复飞复降条件下的空中交通流量管理做出合理的预测，建立了夜间恢复机队作业的系统动力学模型，以保证恢复作业各阶段的空中交通流量与空管能力相适应。该模型针对夜间恢复作业的多反馈、时滞、复杂时变的特点，建立了夜间恢复系统的存量流图和影响因素运行模型，并在Vensim® Personal Learning Edition 5.9中进行仿真。仿真结果表明，夜间恢复机队作业条件下复飞复降条件下的空中交通流量管理预测结果合理，可为夜间恢复机队作业调度提供理论依据。
使用混合增量非线性的稳健飞行控制...
近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于民用和军事用途，例如交通监控、配送任务和地理测量。它们可以替代暴露于重复任务或危险环境中的载人飞机，从而降低运营成本 [1, 2]。根据任务环境，无人机可能需要通过干扰进行鲁棒控制。此外，根据无人机的形式，它可能被设计为非线性、高度耦合、不确定、时变的系统。典型的控制方法已经变得难以满足系统的良好性能。因此，提出了一种通过微分陀螺仪中测量的角速度来利用角加速度进行飞行控制的控制方法 [3]。战斗机VAAC采用角加速度控制概念提出后，通过反馈角加速度可以提高系统的鲁棒性，如增量非线性动态逆（INDI）[4, 5]、带噪声的角加速度滤波器[6]。将角加速度反馈应用于控制系统有三个主要优点。
使用混合增量非线性的稳健飞行控制...
近年来，无人驾驶飞行器 (UAV) 已广泛应用于民用和军事用途，例如交通监控、配送任务和地理测量。它们可以替代暴露于重复任务或危险环境中的载人飞机，从而降低运营成本 [1, 2]。根据任务环境，无人机可能需要通过干扰进行鲁棒控制。此外，根据无人机的形式，它可能被设计为非线性、高度耦合、不确定、时变的系统。典型的控制方法已经变得难以满足系统的良好性能。因此，提出了一种通过微分陀螺仪中测量的角速度来利用角加速度进行飞行控制的控制方法 [3]。战斗机VAAC采用角加速度控制概念提出后，通过反馈角加速度可以提高系统的鲁棒性，如增量非线性动态逆（INDI）[4, 5]、带噪声的角加速度滤波器[6]。将角加速度反馈应用于控制系统有三个主要优点。
美国县的Covid-19-19
在19日大流行后，开发了安全有效的疫苗，并授权在普通人群中使用。研究鼓励社区接受这些疫苗的因素是为了防止SARS-COV-2变体的扩散，安全放松局部限制并恢复到伴大副本的生活条件。据我们所知，美国（美国）县级疫苗接种方面的差异尚待调查。 我们的数据跨度2月至2021年5月，在3138个美国县。 我们将至少一剂授权的共同疫苗的居民百分比视为结果。 时空模型用于确定疫苗接种率与时变和时变的协变量的关联。 空间可变性是通过有条件自动回归模型建模的；随着时间的流逝，县轨迹使用随机斜率指定。 在县长，高教育程度以及少数居民比例的高度疫苗接种率中发生了更多的疫苗接种率。 疫苗接种率随着共同风险指标的变化而变化，这表明由于发病率和感染率降低，疫苗接种的摄入量继续减慢。 县影响揭示了平均疫苗接种率和轨迹的强烈区域模式。 尽管预计在2021年8月，对于典型吸收率的县，这些县的豁免权可以预计，但这些县聚集在该国相对较少的地区。据我们所知，美国（美国）县级疫苗接种方面的差异尚待调查。我们的数据跨度2月至2021年5月，在3138个美国县。我们将至少一剂授权的共同疫苗的居民百分比视为结果。时空模型用于确定疫苗接种率与时变和时变的协变量的关联。空间可变性是通过有条件自动回归模型建模的；随着时间的流逝，县轨迹使用随机斜率指定。在县长，高教育程度以及少数居民比例的高度疫苗接种率中发生了更多的疫苗接种率。疫苗接种率随着共同风险指标的变化而变化，这表明由于发病率和感染率降低，疫苗接种的摄入量继续减慢。县影响揭示了平均疫苗接种率和轨迹的强烈区域模式。尽管预计在2021年8月，对于典型吸收率的县，这些县的豁免权可以预计，但这些县聚集在该国相对较少的地区。