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DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：

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中文翻译：Architecture Design for Highly Flexible and Energy-Efficient Deep Neural Network Accelerators (翻译结果) 这个是我付费翻译的，但是也难免有些许错误。可以先看看摘要的翻译效果。 摘要 深度神经网络(DNNs)是现代人工智能(AI)的支柱。然而，由于其高计算复杂度和多样化的形状和尺寸，能够在广泛的dnn上实现高性能和能源效率的专用加速器对于使AI在现实世界的应用至关重要。为解决这个问题，本文提出Eyeriss，一种用于DNN处理的软硬件架构联合设计，针对性能、能源效率和灵活性进行了优化。Eyeriss具有一种新颖的RowStationary (RS)数据流，可在处理DNN时最小化数据移动，这是性能和能效的瓶颈。RS数据流支持高度并行处理，同时充分利用多级存储层次中的数据重用，以优化任何DNN形状和大小的整体系统能量效率。与现有的其他数据流相比，rs数据流的能量效率提高了1.4到2.5倍。

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