使用主动声纳浮标场检测和跟踪水下目标最近引起了广泛的研究兴趣 [1],[2],[3],[4],[5],[6]。这个问题涉及确定声纳浮标场覆盖区域内的目标数量并跟踪它们的位置。通过从单一源(声纳浮标)传输信号(“ping”)并收集附近多个接收器的反射测量值来获得目标的测量值。由于水下环境中的检测概率低,以及可用的位置测量值(通常采用极坐标)与目标状态之间的非线性关系,因此出现了困难。在 [5] 中,提出了一种 CPHDF 的迭代校正版本的高斯混合近似用于目标检测和跟踪,并基于该算法描述了一种发射机调度算法。还提出了一种使用折扣因子来考虑电池寿命约束的基本技术。本文主要关注多静态声纳浮标环境中的多目标跟踪问题。基数化概率假设密度滤波器 (CPHDF) [7] 已在多静态声纳浮标系统中用于跟踪 [1]、[3]、[5]。CPHDF 是在随机有限集 (RFS) 框架中开发的,它通过其一阶矩和基数或目标数分布来近似完整的多目标后验密度
POL10_6 您可能知道,美国的通货膨胀率已达到近 40 年来的最高水平。您认为以下各项在多大程度上导致了美国经济的通货膨胀率上升? 企业哄抬价格(即将价格提高到不合理的高水平)
(vθt(s t)-γvθt(s t +1),对于v-功能,qθt(s t,a t)-γqθt(s t +1,a t +1),用于q-功能(1)t),vθt(s(2)t),。。,vθt(s(n)t))t和qθt(s t,a t):=(qθt(s(1)t,a(1)t,a(1)t),qθt(s(s(s(s(2)t,a(a(2)t),a(2)t),。。。,qθt(s(n)t,a(n)t))t。
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑(可能)非凸功能的总和的(受约束的)最小化,即代理的总和,以及凸(可能)的凸(可能)非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题,其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理,则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高,因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法,在每种迭代中,代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性,新型方案取决于连续的凸近似(SCA)技术,结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案,该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后,数值结果显示了提出的算法的有效性,并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
了解,我们的大多数公司足迹都在我们的供应链中,我们利用CDP供应链计划会员资格来提高供应商对最佳实践的认识,并推动它们提高环境管理。与我们最优先的供应商一起,环境管理已嵌入我们的可持续性记分卡中,该记分卡已纳入正在进行的业务绩效评估中。我们使用供应商的CDP响应中的数据来评估定量影响,例如温室气体排放,能源和可再生能源使用以及用水量。我们还使用CDP来审查其定性环境管理,例如回应的透明度,雄心勃勃的基于科学的气候目标,足迹的验证和水管理。CDP供应链使我们能够扩展供应商的参与度和评估供应商的性能。
奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天启动了一项至关重要的程序,以跟踪和评估在满足《气候领导和社区保护法案》(CLCPA) 要求和目标方面取得的进展,并在必要时为实现 CLCPA 目标所需的额外行动提供政策指导。委员会主席 Rory M. Christian 说:“纽约州在全国领先的气候议程是全国最积极的气候和清洁能源计划。”“CLCPA 呼吁有序、公正地过渡到清洁能源,创造就业机会并促进绿色经济。委员会今天的决定将为利益相关者提供机会,让他们参与协调委员会未来的行动,以确保我们继续按目标和计划履行纽约的授权,并以与气候行动委员会一致的方式这样做。”纽约州立法机构认识到,以减少温室气体排放的形式实现雄心勃勃的气候和能源目标是应对气候变化不利影响的必要条件。在《清洁能源与清洁能源法案》中,立法机关向委员会和公共服务部发出了新的指令,包括要求建立可再生能源计划,以实现到 2030 年电网至少 70% 可再生能源资源的供应,到 2040 年实现零排放电网。《清洁能源与清洁能源法案》的指令还要求委员会在现有努力的基础上,通过部署清洁能源资源、能源效率措施和先进的能源存储技术来应对气候变化。认识到实现《清洁能源与清洁能源法案》的宏伟目标所需的变革规模和大量工作,委员会启动了这一程序,该程序将用作评估在《清洁能源与清洁能源法案》下履行指令方面所取得的进展的工具,并在适当情况下就及时满足《清洁能源与清洁能源法案》要求的后续步骤提供指导。委员会和公共服务部已经在实现《清洁能源与清洁能源法案》中概述的州气候和清洁能源目标方面取得了重大进展。委员会与 NYSERDA 和公用事业公司合作批准的重大投资在能源领域
牛津大学校长、硕士和学者不对本出版物的任何方面做出任何陈述或保证,包括对投资任何特定公司或投资基金或其他工具的可取性。虽然我们已获得被认为可靠的信息,但无论是牛津大学还是其任何员工、学生或受聘人员,均不对与本文件所含信息相关的任何索赔或损失负责,包括但不限于利润损失或惩罚性或间接损害。