直接/间接受益活动报告说明直接受益活动的定义:直接受益活动是指需要受益人提交申请或填写个人记录作为获得活动受益不可或缺的一部分的活动。例如,在住房修复计划中,申请是确定需求和资格的重要部分。其他类型的直接受益活动包括搬迁和支付特别评估费。按家庭报告。间接受益活动的定义:间接受益活动是指个人直接受益但无需申请受益的活动。这包括重建街道上的居民或接通新水管的家庭。该活动旨在造福所有人,不会专门挑选一个人来接受特定援助。其他类型的间接受益活动包括拆除建筑障碍项目、老年人项目和区域性活动,其中至少 51% 的服务对象或家庭属于中低收入人群。大多数情况下,数据由个人报告。资助接受者:输入资助接受者的姓名。仪器编号:输入 DCS 指定的仪器编号。受益活动:数据由家庭或个人报告(选一个)。女户主人数:输入项目服务的女性户主人数。男户主人数:输入项目服务的男性户主人数。有 18 岁以下儿童的家庭数量:输入项目服务的有 18 岁以下儿童的家庭数量。老年人数量:输入项目服务的老年人数量。直接或间接受益人总数:输入项目服务的直接或间接受益人总数。残疾人人数:输入项目服务的残疾人人数。中低收入人数:输入项目服务的中低收入人士或家庭总数。中低收入受益百分比:输入受益的中低收入人士或中低收入家庭百分比。(中低收入人数除以直接或间接受益人总数)种族/民族:在总数栏中输入按种族类别(aj)受益的家庭或人数。在西班牙裔人数栏中输入总数栏中报告的西班牙裔家庭或人数。总计:必须等于服务区内直接或间接受益人总数。其他 CDBG 受益人数据:如果此项目是支付特别评估、建造出租单位、收购/建造新房主单位、向购房者提供直接财政援助,或短期租赁援助,请填写表格中标题为“其他 CDBG 受益人”的相应部分。@
摘要:结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法,可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是,现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设,该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常,选择每个参数的概率分布(例如,正常或统一)的受限制家庭。此外,基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器,这些模拟器要么不可用,要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法,我们引入了神经后域随机化(NPDR),这是一种算法,该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器,粗糙的先验范围,一个策略(可选的具有优化例程)和一小部分现实世界观察。最重要的是,域参数分布不限于特定族,可以将参数关联,并且模拟器不必可区分。我们表明,所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部,以更紧密地匹配观察到的动力学。此外,我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。
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• 域的边界确定如下:围绕竞标区 DK1 和 DK2 的边界。DK1 代表西丹麦(日德兰半岛和菲英岛)。DK2 代表东丹麦(西兰、博恩霍尔姆和东南岛屿)。如果在丹麦边界内引入新的竞标区,这些区域将自动纳入本域协议。• 位于域边界的生产设备处理如下:如果生产设备物理上位于丹麦境外,但直接连接到丹麦电力系统,并且由丹麦测量机构进行测量,则该设备被视为属于丹麦域,并适用本协议的程序、权利和义务。