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振动重型卡车：电池交换与快速充电
摘要 - 相对于快速充电站（FCS）系统，对重型卡车的电池交换站（BSS）的优势和缺点知之甚少。本研究评估了电动重型卡车的这两种充电机制，旨在比较系统的效率并确定每种选项的最佳设计。开发了一种模型来解决充电网络中BSS的计划和操作，将电池内电池视为各种服务的资产。我们评估绩效指标，包括运输效率和电池利用效率。我们的评估表明，与快速充电相比，BSS通过降低车辆的停机时间大大提高了运输效率，但可能需要更多的电池。BSS具有中型电池的BSS可提高运输效率在时间和人工方面。FCS依靠卡车需要更大的电池以补偿延长充电时间。要了解这两个指标之间的权衡，在不同的情况下进行了成本效益分析，涉及电池价格和人工成本的潜在变化。此外，BSS还显示了通过能源套利和网格辅助服务来减少大量CO 2排放的潜力。这些发现强调了将BS集成到未来的电动卡车充电网络并采用碳感知的操作框架的重要性。
在堆叠的机器学习技术上进行积极学习，以预测碱激活的超高绩效混凝土的压缩强度
抽象的传统超高性能混凝土（UHPC）具有卓越的开发潜力。然而，在整个水泥制造过程中产生了大量的CO 2，这与当前在全球范围内降低排放和保存能量的趋势相反，从而限制了UHPC的进一步发展。考虑到气候变化和可持续性问题，无水泥，环保，碱活化的UHPC（AA-UHPC）材料最近受到了广泛关注。在旨在降低实验工具和人工成本的高级预测技术的出现之后，本研究提供了基于机器学习（ML）算法的不同方法的比较研究，以提出一种基于活跃的学习ML模型（AL-STAKED ML），以预测AA-UHPC的压缩强度。收集了包含284个实验数据集和18个输入参数的数据丰富的框架。对可能影响AA-UHPC抗压强度的输入特征的重要性进行了全面评估。结果证实，在本研究中已经测试过的不同一般实验标本的堆叠式ML-3可用于98.9％的AL-3。主动学习可以提高精度高达4.1％，并进一步增强堆叠的ML模型。此外，通过实验测试引入并验证了图形用户界面（GUI），以促进可比的前瞻性研究和预测。
人工智能在油气钻井工程中的应用
进入石油和天然气钻井工程，改善了钻井操作的智能水平。根据国内外石油和天然气钻探工程的当前研究状况，本文讨论了人工智能在石油和天然气钻探工程中的关键技术应用。智能钻井和完成技术结合了大数据，人工智能算法和软件平台，以优化关键技术，例如井眼轨迹，定向钻孔和钻孔速度，以提高操作安全性和效率。其次，智能钻井设备的研发和应用在国际上是相对成熟的。诸如智能钻机，钻头和旋转转向系统之类的设备已经达到了高度的自动化，从而提高了运行效率并降低了人工成本。最后，钻井和完成软件系统通过引入机器学习和云计算等技术来集成和分析大量数据，从而优化了钻孔设计和操作。尽管中国在智能钻探软件和设备领域开始后期开始，但它取得了一些进展，主要是在监视优化和设计方面。将来，随着核心技术的突破，人工智能将为石油和天然气资源的发展带来一场技术革命。中国需要继续加强基础研究，结合行业的实际需求，并促进独立的技术创新和应用促进，以提高智力的整体水平，并通过国际高级技术来缩小差距。
ASSR中的位置分配问题的量子优化
AS/RS（自动存储和检索系统）是一个具有质量的存储和运输系统，可以通过自动化产品的可容纳和存储产品来实现有效的仓库管理。自动化具有诸如降低人工成本和工作时间，改善工作质量以及准确管理库存差异的优点（Roodbergen＆Vis，2009年）。但是，从自动仓库中挑选效率会受到货架上放置的产品位置的影响，如果效率很差，它将成为整个运输过程中的瓶颈。为了提高采摘效率，应将具有较高频率的产品放置在检索端口附近。或，如果您使用的是两叉式起重机，则有必要将架子彼此靠近，以便可能同时检索的产品。这些问题被总体视为放置优化问题。设施布局问题在各种现实世界中起着至关重要的作用。它涉及在给定的资源和约束下优化多个元素或对象的布置。例外包括设施安置（De Vries，Van de Klundert和Wagelmans，2020年），交付路线优化（Aljohani，2023年）和工厂布局设计（Li，Wang，Fan，Yu，Yu，＆Chu，2021年）。解决设施的布局问题提供了几种好处
Ricoh-Pro-1107EX-Brochure.pdf - 复印机特卖
• 使用高性能装订器制作引人入胜的小册子，该装订器提供两位置 100 页装订、20 页骑马钉装订、裁切和打孔功能，速度高达每分钟 135 页，且套准非常准确。• 新的多折叠单元为客户提供更多选择，该单元提供六种模式，包括 Z 形折叠、对折、信纸内折、信纸外折、双平行折叠和门式折叠。• 使用大容量堆叠器进行大批量装订作业，堆叠量高达 5,250 张。将两个串联起来，容量为 10,250 张。可移动推车可以轻松运输输出以进行近线装订。• 理光的活页装订单元可制作可立即分发的活页装订小册子，这些小册子可无缝打孔并完全在线装订。• 使用在线完美装订机制作最多 400 页（双面）的完美装订书籍，例如技术手册、培训材料和操作指南。• 使用 GBC StreamPunch ™ III 打印装订书籍时可显著降低人工成本，该装置提供多种模式的在线打孔。
将生成人工智能和Google Earth Engine的整合用于红树林土地覆盖地图
农业产业的机器化是一种尖端解决方案，可提高当今农业部门的生产力和可持续性。通过合并新的机器人技术，可以实现许多好处。这些包括增强的任务准确性，减少对工人的身体压力，优化的资源使用情况，更快的任务完成以及环境影响的减少。在农业中使用的机器人技术的例子包括无人拖拉机，并将自动化的水果和蔬菜收获和包装结合在一起，植物护理任务，例如修剪，除草和灌溉，以及挤奶奶牛，以及监视放牧的土地。缺乏能够有效操作机器和维护自动化系统的合格人员[1-7]。在当今快速发展的技术环境中，农业工业复合物的机器化非常相关。通过将机器人技术和自动化纳入农业，可以提高效率，生产力和可持续性的潜力很高。机器人可以通过精确和预测执行诸如种植，除草，收获，甚至监测作物健康等任务。这可以帮助优化自然资源的使用，降低人工成本，并通过针对水资源（例如水和肥料）的目标使用[8-10]来最大程度地减少环境影响。农业的机器化发展有几个问题。此外，人们对数字技术在农业中日益增长的使用以及隐私问题的担忧。这些包括获取和实施机器人技术的高初始成本，对人员进行专门培训以操作和维护这些系统的需求以及农村地区人工劳动的潜在流离失所。
Mugu区的Finger Millet的生产经济学和营销
摘要 - 尼泊尔的Mugu地区，尽管面临着地理限制，但具有巨大的手指小米生产潜力，这可以改善其居民的生活水平。在Mugu地区进行的一项研究评估了生产和营销经济学，其中包括成本回报分析，市场营销动态，约束和与手指小米种植相关的建议。从来自Khatyad农村城市的120名农民和Chayanath Rara市的样本中绘制，那里的手指小米在那里长大。进行家庭调查，以收集来自种植者的主要信息，这些信息通过来自各种来源的次要数据补充的访谈。返回成本分析强调了指手指耕作的盈利能力，每公顷的成本估计为NPR 43,127.71，总收益达到NPR 50,790，导致NPR 7,662.29的净收益为NPR 28.80的生产成本28.80 kg。生产率为1497 kg/ha，收益成本比为1.18。诸如人工成本和肥料成本之类的因素是统计上重要的系数，表明劳动力成本和肥料成本的变化会影响年度手指小米收入。Finger Millet从生产者到消费者的直接营销是最常见的，为此，生产者在消费者支付的NPR 1.00中获得NPR 0.98。对大鼠和爆炸疾病等害虫的攻击，其次缺乏基础设施和市场智力是主要的生产问题。种植者强烈建议为生产饮料以及现代生产技术的可用性提供技术支持。
立场改进计划
立场改进计划奖励和资金为立面改进计划提供资金，可以为改善商业建筑的外墙提供资金。赠款要求代表申请人进行所有合格费用的现金匹配。请参阅下表“合格的支出”。资金是在竞争性的基础上提供的。该项目可用的总资金为15,000美元，是通过市区发展局的资金建立的。最终确定资格/奖励将由东兰辛市中心发展局作出。计划目标，以提供一种工具，以协助业主和租户改善市区的建筑物的外观。有资格参加该计划的资格，该物业必须位于市区发展管理局范围内（请参阅附件地图）。该物业必须包含活跃的商业业务，或者在授予批准之日起一百二十（120）天内进行企业开业的翻新。企业租赁空间可以在财产所有人的书面许可下申请。所有申请人和财产都必须在所有地方，州和联邦税收方面均享有良好的信誉。建筑物的所有者和房客必须在所有东兰辛市的义务上都是最新的。尽可能地升级到后立面（面对小巷）和绿色建筑处理。店面改进需要遵守障碍物的无障碍要求。但是，材料上的“自己动手”的支出是有资格的。DDA将优先考虑包含设计指南要素的项目。如果由许可承包商执行，材料和人工成本可以视为合格的费用。财产或企业主无法在自己的时间或员工的时间内收取劳动力。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
对草皮机器人系统的全面审查
I.引言维护草坪和室外空间历史上是一项耗时且苛刻的努力，需要手动劳动或使用传统的汽油驱动的割草机。这些传统方法不仅消耗了大量的人类努力，而且通过燃料排放有助于噪声污染和环境降解。但是，机器人技术和自动化技术的最新进步通过引入草皮机器人系统彻底改变了草坪护理实践。割草机器人系统代表着向自动化草坪护理解决方案的重大转变。这些系统旨在自主驾驶室外环境，检测障碍，并有效地割草，而无需人工干预。通过整合机器人，传感器，导航系统和复杂控制算法等尖端技术，这些机器人提供了一系列功能，可提高草坪维护任务的效率，精度和可持续性。本文旨在详细概述割草机器人系统，深入研究其基本组成部分，功能，收益和挑战。通过对从早期原型到高级机器人割草机的这些系统的演变进行详细检查，该综述将突出推动其发展的技术进步。此外，该论文将探讨割草机器人系统的优势，例如降低人工成本，环境福利以及提高草坪护理业务的总体效率。此外，本综述将解决与割草机器人系统相关的挑战和局限性，包括初始投资成本，导航复杂性和监管考虑因素。通过严格分析这些因素，本文将提供有关自动化草坪护理技术现状的见解以及未来研究和发展的潜在途径。总的来说，这项全面的审查旨在阐明割草机器人系统对草坪护理景观的变革性影响，并强调它们在现代户外空间管理中作为可持续，高效和创新的解决方案的作用。