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291 系统福利费
根据此时间表收取的资金将按以下方式分配： 1. 根据标准费率收取的资金将分配给俄勒冈能源信托的能源效率计划 92.7%、公司能源效率计划和管理 1.9%、需求响应计划 2.7%、交通电气化计划 2.3%、CBIAG 0.4%。 2. 根据针对合格消费者的限制费率收取的资金将分配给俄勒冈能源信托的能源效率计划 74.0%、公司能源效率计划和管理 1.5%、需求响应计划 11.6%、交通电气化计划 11.1%、CBIAG 1.8%。 限制系统福利费的资格 在上一年度在任何站点（定义如下）使用了超过一兆瓦平均电力的零售电力消费者将被征收上述限制系统福利费，以代替标准系统福利费。根据 2021 年俄勒冈州法律，Ch。 547，§3，零售电力消费者在前一年在任何场地的平均用电量超过一兆瓦时，其能源效率费用不得超过从任何来源向场地出售电力服务所获得的总收入的 1.7%。根据 2021 年俄勒冈州法律，第 547 章，§3：(a) “单一连续区域”包括公共或铁路通行权穿过的土地区域，但不包括位于公共或铁路通行权内的基础设施，以确定单一连续土地区域是否构成场地。
加速储能连接策略更新
以前限制了非公司连接优惠中的限制系统访问仅适用于计划或计划外电路的可用性。但是，我们正在扩大“非公司”的概念，以包括完整的系统条件。这意味着将有某些操作场景，例如何时大风，并且存储有助于本地约束，即使网络完好无损，我们也可以将它们撤回。这种方法释放了传输系统的容量，并显着加速了存储提供商的连接。确实意味着我们需要开发特定的合同条件和商业/操作工具，以适应可能需要限制访问的时间。
SDRE 与 LQR 控制在高阶控制中的应用比较...
近年来的技术和科学发展，提出了新的方法和控制设计来描述和改进飞机的动力学、控制和稳定性。在这种情况下，战斗机在战斗情况下的行为至关重要，因为该系统在更接近其极限区域的情况下运行，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，由于作用于系统的许多力，例如阻力和升力以及空气层的方向及其与所选参考的关系，飞机的动力学自然是非线性的。因此，忽略非线性方面可能会限制系统代表性模型及其电子控制器的能力。根据 [2] ，对于更现实的模型，必须考虑固有的非线性和不确定性，以避免不稳定的运行区域，从而实现更高效和更现实的控制项目。
高性能飞机纵向飞行中 SDRE 与 LQR 控制比较
考虑到近年来科技的发展，飞机模型的动力学分析具有重要的意义，人们提出了新的方法和控制设计来描述和改进飞机的动力学、控制和稳定性。在这种情况下，战斗机在战斗情况下的行为至关重要，因为该系统的运行更接近其极限区域，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，飞机的动力学自然是非线性的，因为作用在系统上的许多力，例如阻力和升力以及空气层的方向及其与所选参考的关系。因此，忽视非线性方面可能会限制系统代表性模型的能力，从而限制其电子控制器的能力。根据 [2] ，对于更现实的模型，必须考虑固有的非线性和不确定性，以避免不稳定的运行区域，从而实现更高效、更现实的控制项目。
创建创新区以推进基于能力的途径的承诺
几十年来，各州和各地区的教育领导人一直在考虑探索基于能力的途径 (CBP)，该途径侧重于确保所有学生都能按照自己的节奏而不是传统的时间限制系统展示所有基本知识和技能的熟练程度。尽管少数几个州率先努力过渡到这种系统，但其他州却犹豫不决。从传统系统转变为基于能力的系统的理想因缺乏明确、连贯的标准而受到阻碍，这些标准阐明了学生需要哪些知识和技能来展示他们为进入大学和职业的下一步做好准备。政策和其他制度障碍也具有挑战性。现在，鉴于大学和职业准备 (CCR) 标准的广泛采用和实施，致力于从基于时间的系统转变为 CBP 系统的州可以开始真正为所有学生做好大学和职业准备。然而，在将这些改革推向规模之前，仍有许多东西需要学习。有兴趣和决心的州可以采用能力议程的某些部分来试行并从这些创新中学习。
创建创新区以推进... 的承诺
几十年来，各州和各地区的教育领导人一直在考虑探索基于能力的途径 (CBP)，该途径侧重于确保所有学生都能按照自己的节奏而不是传统的时间限制系统展示对所有基本知识和技能的熟练程度。尽管少数几个州率先努力过渡到这种系统，但其他州却犹豫不决。从传统系统转变为基于能力的系统的理想因缺乏明确、连贯的标准而受到阻碍，这些标准阐明了学生需要具备的知识和技能，以证明他们已准备好在大学和职业生涯的道路上迈出下一步。政策和其他制度障碍也具有挑战性。现在，鉴于大学和职业准备 (CCR) 标准的广泛采用和实施，致力于从基于时间的系统转变为 CBP 系统的州可以开始真正为所有学生做好大学和职业准备。然而，在将这些改革推向规模之前，仍有许多东西需要学习。有兴趣和决心的州可以采用能力议程的某些部分来试行并从这些创新中学习。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
为具有未知动态的系统提供安全保证
摘要 - 随着自主系统在我们的社会中变得越来越综合和积分，需要准确建模并安全地控制这些系统的需求已大大增加。在过去的十年中，使用深度学习技术来建模和控制系统很难使用第一原理建模。但是，为此类系统提供安全保证仍然很困难，部分原因是学习模型的不确定性。在这项工作中，我们旨在为不容易从第一原则衍生而来的系统提供安全保证，因此，使用深度学习技巧更加有助于学习。鉴于感兴趣的系统和安全限制系统，我们从数据中学习了系统动态的集合模型。利用集合不确定性作为学习动力学模型中不确定性的量度，我们计算了最大的鲁棒控制不变式集合，从该集合开始，该系统从该集合开始，从而确保系统满足实现模型不确定性的条件下的安全性约束，这些模型不确定性包含在预定的可允许模型集合中。我们证明了使用倒置的模拟案例研究的方法的有效性，并与Turtlebot进行了硬件实验。实验表明，我们的方法可鲁棒化系统对模型不确定性的控制作用，并在不过分限制的情况下产生安全行为。可以在项目网站1上找到代码和随附的视频。