阿尔伯塔大学提出的stream-x算法通过实时感知、行动和学习，克服了流式学习的障碍，样本效率与批量学习相当。该算法无需重放缓冲区，适用于电力预测和复杂环境，验证了流式深度强化学习的稳定性和有效性。