强化学习(RL)的推荐系统在基于会话和序列的推荐任务中表现出了有希望的性能。现有的基于RL RL的顺序推荐方法面临的挑战是从环境中获得有效的用户反馈。为用户状态开发模型并为推荐提供适当的奖励仍然是一个挑战。在本文中,我们利用语言理解能力并将大型语言模型(LLMS)作为环境(LE)来增强基于RL的推荐人。LE是从用户项目交互数据的子集中汲取的,从而重新提出了对大型培训数据的需求,并且可以通过以下方式综合用户反馈以:(i)充当一个状态模型,以实现高质量的状态,从而使用户表示丰富的高质量状态以及(ii)作为奖励模型的准确捕获NUChice用户的奖励模型。此外,LE允许我们发电以增强有限的离线培训数据的积极行动。我们使用增强动作和历史用户信号,通过共同优化监督组件和RL策略来进一步提高建议性能,以进一步提高建议性能。我们将LEA,状态和奖励模型与最先进的RL推荐人结合使用,并在两个公开可用的数据集上报告实验结果1。
总联合主席 Suman Banerjee,威斯康星大学,麦迪逊,美国 Debabrata Das,印度理工学院,班加罗尔,印度 Giovanni Pau,博洛尼亚大学,意大利 技术项目联合主席 Serene Banerjee,爱立信研究中心,班加罗尔,印度 Somali Chaterji,普渡大学,美国 Tadashi Okoshi,庆应义塾大学,日本 海报联合主席 Dheryta Jaisinghani,北爱荷华大学,美国 Shantanu Pal,迪肯大学,澳大利亚 Rohit Verma,英特尔实验室,印度 演示和展览联合主席 Kaustubh Dhondge,Glaukes 实验室,美国 Alok Ranjan,博世,印度 Mridula Singh,CISPA 实验室,德国 小组联合主席 Sergey Gorinsky,IMDEA Networks,西班牙 Prasant Misra,TCS 班加罗尔,印度 Marina Thottan,首席研究科学家,AWS,美国 研究生论坛联合主席Pragma Kar,印度 Kalinga 工业技术学院 Tanya Shreedhar 英国爱丁堡大学 出版物联合主席 Amitalok J. Budkuley,印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal,印度印度理工学院克勒格布尔 Mainack Mondal 社交媒体主席 Garvit Chugh,印度印度理工学院焦特布尔 Meenu Dey,印度印度理工学院古瓦哈提 Meenu Dey,印度印度理工学院甘地讷格尔 Kaushik Chowhan 网络联合主席 Debasree Das,印度印度理工学院克勒格普尔 Salma Mandi,印度印度理工学院克勒格普尔 本科生论坛联合主席 Kaushik Chowhan,印度印度理工学院甘地讷格尔 Naman Dharmani,印度印度理工学院甘地讷格尔 Amish Mittal,微软研究院,印度班那加罗尔 研讨会联合主席 Sourav Kanti Addya,印度苏拉斯卡尔 NIT 卡纳塔克邦 Anuradha Ravi,美国马里兰大学巴尔的摩县工程领域的女性联合主席 DN Sujatha,BMSCE,印度班加罗尔 标准驱动研究研讨会联合主席 Pamela Kumar,印度电信 STD 发展协会 Sumit Roy,华盛顿大学,美国西雅图 量子技术 (WQT) 研讨会联合主席 M Girish Chandra,TCS Research,印度 Sourav Chatterjee,TCS Research & Innovation,印度 Nitin Jain,丹麦技术大学,丹麦 Rajiv Krishnakumar,瑞士 QuantumBasel MINDS 研讨会联合主席 Marios Avgeris,卡尔顿大学,加拿大 宣传联合主席 Suining He,康涅狄格大学,美国 PV Krishna,高通公司,印度班加罗尔 Dmitry Levshun,SPC RAS,俄罗斯圣彼得堡 Junji Takemasa,大阪大学,日本 Juheon Yi,诺基亚贝尔实验室,英国剑桥 差旅补助联合主席 Bhuvana Krishnaswamy,威斯康星大学,美国麦迪逊 Tarun Mangla,印度印度理工学院 IT 主席 Raj Sharma,印度沃尔玛全球科技 Harsh Vardhan,印度 IIT 焦特布尔 赞助联合主席 Giridhar Mandyam,美国联发科技 Rajeev Shorey,印度印度理工学院德里 财务联合主席 Chandrika Sridhar,印度班加罗尔 IISc Raj Sharma,印度沃尔玛全球科技 注册联合主席 Chandrika Sridhar,印度班加罗尔 IISc Sushma Srinivasan,IISc 班加罗尔,印度 指导委员会联合主席 Uday Desai,印度理工学院海得拉巴 Giridhar Mandyam,联发科技,美国 Rajeev Shorey,IIT 德里,印度 G. Venkatesh,萨斯肯,印度
Skysat 通信网络公司 (SCNC) – Skysat HAPS Peter Lobner,2024 年 1 月 12 日 1. 简介 Skysat 通信网络公司 (SCNC) 是一家发展阶段公司,于 1992 年 7 月在特拉华州注册成立,最初总部位于加利福尼亚州棕榈泉,总裁为 Howard A. Foote。该公司从事与其计划部署用于商业应用的高空无人机系统相关的研究和开发,主要用于电信行业。他们的第一个努力是开发一种基于高空、长航时、微波供电的固定翼飞机的 Skysat 系统,该系统将绕指定地理位置运行,以提供持续的通信中继和/或遥感服务。该项目于 1993 年宣布,计划在 1994 年中期推出一架常规动力原型飞机。那架飞机没有完成。在 1994 年至 1995 年期间,该公司修改了其业务计划,重点开发平流层飞艇,作为其 Skysat 高空平台站 (HAPS),为人口密度较低的地区(包括山区和岛屿地区)提供持续的电信和遥感服务。大约在那个时候,该公司将总部迁至纽约市,马丁·菲夫担任董事长兼首席执行官。菲夫还担任 Dreyfus 共同基金的董事会成员。该公司于 1994 年 6 月和 7 月首次公开募股 (IPO) 上市,通过出售股票为公司带来了 6,090,000 美元的净收益。此后,该公司有义务向美国证券交易委员会 (SEC) 提交定期报告。
数据通信网络,简称网络(包括校园网、广域网 [WAN]、数据中心网络等),代表着电信和企业网络的逻辑演进。互联网是数据通信网络的诞生和发展代表。数据通信网络本质上是从 TCP/IP 发展而来,负责在地理分布的长距离和有限域上智能地路由数据。与数据通信网络相关的技术发展更快,并且在连接数字时代的物理和虚拟世界方面有各种要求。数据通信网络的本质是底层互联网基础设施,它是现代世界数字融合的主要候选者。未来,数据通信网络将在连接数十亿数百个互联事物和对象的 ZB 级数据的交织和数字化中发挥重要作用——但由于某种原因,由于对其他数字技术的关注,它仍然被忽视和无人关注。
摘要:大气总水蒸气含量 (TWVC) 会影响气候变化、天气模式和无线电信号传播。全球导航卫星系统 (GNSS) 等最新技术用于测量 TWVC,但精度、时间分辨率或空间覆盖范围均有所降低。本研究证明了使用扩频 (SS) 无线电信号和低地球轨道 (LEO) 卫星上的软件定义无线电 (SDR) 技术预测、绘制和测量 TWVC 的可行性。提出了一种来自小型卫星星座的卫星间链路 (ISL) 通信网络,以实现 TWVC 的三维 (3D) 映射。然而,LEO 卫星的 TWVC 计算包含电离层总电子含量 (TEC) 的贡献。TWVC 和 TEC 贡献是根据信号传播时间延迟和卫星在轨道上的位置确定的。由于 TEC 与 TWVC 不同,依赖于频率,因此已经实施了频率重构算法来区分 TWVC。这项研究的新颖之处在于使用时间戳来推断时间延迟、从星座设置中独特地推导 TWVC、使用算法实时远程调谐频率以及使用 SDR 进行 ISL 演示。这项任务可能有助于大气科学,测量结果可以纳入全球大气数据库,用于气候和天气预报模型。
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂,需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据,例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录,以及相应的顺序事件记录,以评估孤立和互连电力系统故障,准确找到故障源,并采取预防措施避免这些故障再次发生。
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂,需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据,例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录,以及相应的顺序事件记录,以评估孤立和互连电力系统故障,准确找到故障源,并采取预防措施避免这些故障再次发生。
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂,需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据,例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录,以及相应的顺序事件记录,以评估孤立和互连电力系统故障,准确找到故障源,并采取预防措施避免这些故障再次发生。
摘要 — 使用精确时间事件监控变电站及其互连拓扑对于现代复杂电力系统网络至关重要。电力系统故障从简单到复杂,需要提供适当的时间同步数字事件和模拟数据,例如电压、电流和频率。电力系统分析师、资产管理团队和工程师必须全面了解电力动态、高分辨率瞬态故障记录和比瞬态故障持续时间更长的低分辨率动态扰动记录,以及相应的顺序事件记录,以评估孤立和互连电力系统故障,准确找到故障源,并采取预防措施避免这些故障再次发生。
计划下一代通信网络会计官员评估会计官员通常会仔细审查重要政策提案或启动或变更重大项目的计划,然后评估它们是否符合《管理公共资金》中规定的标准。自 2017 年 4 月起,当会计官员同意对政府重大项目组合内的项目进行评估时,政府承诺向议会提供这些评估的要点摘要。此项会计官员评估与请求会计官员批准下一代通信网络 (NGCN) 概要业务案例同时进行。背景国防部的固定网络目前通过三种网络服务提供:业务、关键运营和关键任务,为全球约 2000 个站点提供所有数据安全等级的服务。服务通过两份合同提供:全球连接和国防固定电信服务。这些合同需要退役并由 NGCN 服务取代,并将通过一系列采购活动交付,时间与现有商业安排的结束相吻合:三个采购包是: