主要内容 该模型主要用于风电功率和光伏功率场景生成与缩减,利用多元高斯分布构建时间相关性,并采用蒙特卡洛方法进行仿真,风电功率采用Weibull分布,光伏功率采用Beta分布,程序充分考虑了单一风/光出力在相邻…
采用Meanshift分割方法分割输入图像,并对分割后的图像块实施融合,标记图像区域,获取对应的深度图,融合上述深度图获得虚拟测试场景的深度图。采用透射率估计方法融合虚拟测试场景的深度图,通过梯度融合方法融合归一化处理低照度图像,将支持向量机学习方法引入场景生成过程中,控制场景生成过程。采用蒙特卡洛模拟方法消除场景中...
它们容易产生幻觉——生成听起来合理但不正确或无关的信息——这严重影响了它们的问题解决能力。现有技术,如Self-Refine,取得了一些进展,但在完全解决这些挑战方面仍有不足,特别是在复杂的现实数学场景中。 为了克服这些限制,作者引入了MCT Self-Refine(MCTSr)算法。这种新颖的方法将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与LLMs相...
RAG-star | 这篇文章介绍了RAG-Star,一种提升大型语言模型在复杂推理任务中表现的新方法。RAG-Star结合了检索增强生成(RAG)和树形搜索算法,比如蒙特卡洛树搜索(MCTS),来指导模型进行多步骤推理。它通过检索增强验证,利用查询和答案感知的奖励建模来优化模型的内部推理。实验显示,RAG-Star在多个数据集上显著优于传统RAG...