电力公用事业公司依靠短期需求预测，以期待重大变化的预期调整生产和分配。该系统审查分析了2000年至2019年之间的学术期刊上发布的240份作品，专注于将人工智能（AI），统计和混合模型应用于短期负荷预测（STLF）。这项工作代表了迄今为止对该主题的最全面的审查。进行了对文献的完整分析，以确定最流行和最准确的技术以及现有的空隙。研究结果表明，尽管人工神经网络（ANN）继续成为最常用的独立技术，但研究人员已经超出了不同技术的混合组合，以利用各种方法的组合优势。审查表明，这些混合组合通常可以实现超过99％的预测精度。短期预测最成功的持续时间已被识别为每小时间隔的一天的预测。审查已确定访问培训模型所需的数据集的不足。在亚洲，欧洲，北美和澳大利亚以外的研究区域中已经确定了一个显着差距。
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援助机器人在物流和人类援助等各个行业中广泛关注。在拥挤的环境（例如机场或火车站）携带重量或货物的指导或关注人类的任务仍然是一个空旷的问题。在这些用例中，机器人不仅需要与人类智能互动，而且需要在人群中安全地进行互动。因此，尤其是高度动态的环境，由于人类的挥发性行为模式和不可预测的运动，构成了巨大的挑战。在本文中，我们提出了一种基于深入的学习媒介，用于在拥挤的环境中进行人类引导和遵守任务。因此，我们合并了语义信息，以向代理提供高级信息，例如人类，安全模型和班级类型的社会状态。我们在没有语义信息的情况下根据基准方法评估了我们的建议方法，并证明了导航的安全性和鲁棒性增强。此外，我们证明了代理可以学会将其行为适应人类，从而大大改善了人类机器人的相互作用。
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对于移动机器人来说，自主行驶安全性的能力，尤其是在动态环境中的能力至关重要。近年来，DRL方法在避免动态障碍物方面表现出了出色的表现。但是，这些基于学习的方法通常是在专门设计的仿真环境中开发的，并且很难针对传统的计划方法进行测试。此外，这些方法将这些方法的集成和部署到真正的机器人平台中尚未完全解决。在本文中，我们介绍了Arena-Bench，这是一套基准套件，可在3D环境中在不同机器人平台上进行训练，测试和评估导航计划者。它提供了设计和生成高度动态评估世界，场景和自动导航任务的工具，并已完全集成到机器人操作系统中。为了展示我们套件的功能，我们在平台上培训了DRL代理，并将其与各种相关指标上的各种现有基于模型和学习的导航方法进行了比较。最后，我们将方法部署到了真实的机器人方面，并证明了结果的可重复性。该代码可在github.com/ignc-research/arena-bench上公开获得。
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