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外国演员在波斯尼亚和黑塞哥维那的能源领域的作用
欧洲的巴尔干政策咨询小组正在对西巴尔干西部绿色能源过渡的地缘政治进行全面研究。这项研究基于背景文件“西部巴尔干地区的能源”（2023年5月）的发现，以及一项西部巴尔干地区调查，其实地调查于2023年3月至4月进行。这项研究的主要发现是基于通过书面研究和2023年6月至6月在2023年6月与六个能源，环境和自然资源专家进行的半结构化访谈以及相关部委和能源公司以及能源社区的五名代表进行的数据。BIH最大的热电厂所在的Tuzla镇已被选为案例研究。Marika Djolai是布拉德福德大学和平研究与国际发展系讲师。Corina Stratulat是欧洲政策中心欧洲政治与机构计划的负责人。
非国家中国演员及其对中国与东南亚大陆之间关系的影响
•国际关系奖学金和受欢迎的媒体倾向于将中国描述为东南亚的霸权设计。此外，对中国在东南亚的影响的研究主要集中在中国国家。本文认为，中国的非国家行为者及其日常与东南亚当地社区的相遇值得同等的关注，因为这些相互作用显然在社会对国家和州对州的水平上都会产生摩擦。•可以用三个例子来说明中国非国家行为者在东南亚的影响，即中国旅游业在泰国的旅游业，中国的市场需求和缅甸的农业转型以及柬埔寨赌场经济中的中国帮派。•泰国最近已成为中国国民的顶级旅游胜地。这具有文化影响，因为参与旅游业的人需要具有中文技能。经济影响包括竞争的增加和责任减少，因为中国巡回赛在泰国以泰国当地人作为提名人的成立。双边关系在一艘载着泰国倾覆的中国游客的船上也变了。•随着2011年和2012年玉米的全球价格上涨，缅甸接近中国边界的地区已经增加了玉米种植，以满足中国对该作物的需求。这导致了这些领域的森林砍伐。•逃离政府在中国镇压的中国黑帮已经定居在柬埔寨的赌场经济中。
演员指南：公民的议会如何帮助导航多腐烂所要求的系统性转换？
克莱尔·梅利尔（Claire Mellier）是一位促进者，过程设计师和研究人员，在参与式和审议的民主方面具有专业知识。她是ISWE基金会的知识和实践领导。2020年，她在COP26的气候和生态危机上共同创立了全球公民的大会，该危机得到了联合国秘书长AntónioGuterres的支持。自2019年以来，她在各个层面上都提供了15个以上的公民集会，以了解气候变化和其他主题：从本地到全球。她是英国气候议会和苏格兰气候议会的便利团队的成员，也是一位经过认可的研究人员，他们观察了法国大会的Citoyenne Pour pour le Climat。在2021年，她在巴斯大学的气候变化和社会转型中心（演员）进行了对法国和英国议会的比较分析。在2023年，她共同设计了未来亚美尼亚人的大会，亚美尼亚人是一个自下而上的公民议会，涉及亚美尼亚侨民的成员。克莱尔对系统变化以及如何使用审议来解决两极分化和创伤有特别的兴趣。她是国际社会进步小组（IPSP）顾问委员会的成员。
扩展和渗透：中国演员在泰国经济中的影响19时代
Introduction ........................................................................................................................ 1
耳鼻喉科和颈部手术社论中的生成人工智能：成为未来或追随者的演员
耳鼻喉科是在创新时代的悬崖上，准备将人工智能（AI）整合到其研究框架中。AI有可能使用大量数据集来提高诊断，疾病早期探测，治疗计划和患者监测的精度。机器学习算法可以分析超出人类感知的声音细微差别，从而允许早期干预和改善患者预后。此外，聊天机器人可以彻底改变患者的互动。在术后护理中或在慢性耳鼻喉科迷失方面的管理期间，聊天机器人，例如Chatgpt（Openai，OpenAI，美国旧金山，美国），可以促进实时症状跟踪并提供即时建议。这不仅增强了患者的依从性，而且还弥合了临床环境之外的沟通差距。此外，研究中的AI驱动工具可以通过文献筛选，提出假设，甚至可以预测
基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
一种用于微电网多时间尺度协调运行的软演员-评论家深度强化学习方法
摘要 本文提出了一种基于现代深度强化学习的微电网多时间尺度协调运行方法。考虑到不同储能设备的互补特性，所提出的方法通过引入分层的两阶段调度模型实现了电池和超级电容器的多时间尺度协调。第一阶段使用每小时预测数据做出初步决策，而不考虑不确定性，以最小化运营成本。第二阶段旨在为第一阶段的决策生成纠正措施，以补偿实时可再生能源发电波动。第一阶段被表述为非凸确定性优化问题，而第二阶段被建模为马尔可夫决策过程，通过熵正则化的深度强化学习方法即软演员-评论家来求解。软演员-评论家方法可以有效地解决探索-利用困境并抑制变化。这提高了决策的鲁棒性。仿真结果表明，可以在两个阶段使用不同类型的储能设备来实现多时间尺度的协调运行。证明了所提方法的有效性。关键词：微电网运行，混合储能系统，深度强化学习
AI患者演员：用于卫生职业的通信培训的开放式生成-AI应用
临床访谈和诊断技能的发展对于医学生来说至关重要，因为它构成了有效的患者护理和治疗决策[1]。与标准患者（SP）的医师 - 患者相互作用（SPS）的类似性已成为医疗培训的组成部分，为学生实践提供了安全的环境[2]。但是，由于时间，人员和财务资源的限制，SP使用是资源密集型的，对医学生的可用性限制。大型语言模型（LLMS）的最新进展为创新方法提供了机会，以提供具有成本效益和可扩展的这些技能的机会[3]。在这里，我们描述了一种公开可用的技术应用，该应用程序利用LLMS模拟医师 - 患者相互作用来实践访谈和差异诊断技能。通过利用由人类专家创建的案例场景，该应用程序允许医学生在受控环境中练习其临床技能，同时接收个性化的形成反馈。AI患者演员平台的设计为具有成本效益，可扩展性和
主演员评论家的新颖声音通过人为反馈框架进行增强机器人导航
这项工作在头部（VIH）框架中提出了一种新颖的声音，该框架集成了大型语言模型（LLM）和语义理解的力量，以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习（RL）循环中的演员和评论家组成部分，以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制，使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制，该系统将增强学习与人类反馈（RLHF）组件结合在一起，仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果，达到超过94.54％的成功率，超过了既定的基准。最重要的是，VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境，该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步，为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路，这使我们更接近实现人工通用情报。