XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System兼容性
智能嵌套：使用图形神经网络估算嵌套问题中的几何兼容性
抽象减少材料浪费和计算时间是切割和包装问题的主要目标（C＆P）。解决C＆P问题的解决方案包括许多步骤，包括要嵌套的项目的分组以及在大物体上分组项目的排列。当前的算法使用元赫尔术直接解决布置问题，而无需明确解决分组问题。在本文中，我们为嵌套问题提出了一条新的管道，该管道始于将要嵌套的项目分组，然后将其排列在大物体上。为此，我们介绍并激发了一个新概念，即几何兼容性指数（GCI）。具有较高GCI的项目应聚集在一起。由于GCIS不存在标签，因此我们建议将GCIS建模为图形的双向加权边缘，我们称之为几何关系图（GRG）。我们提出了一个基于增强学习的新型框架，该框架由两个以类似于演员的方式学习GCI的训练的图形神经网络组成。然后，要将项目分组为群集，我们将GRG建模为电容的车辆路由问题图，并使用元使用术解决方案。在带有定期和不规则形状的项目的私人数据集上进行的实验表明，与开放式嵌套软件相比，该算法可以显着减少计算时间（30％至48％），而开放式嵌套软件则可以在定期损失上获得类似的固定物品，并且对不规则物品的三倍损失进行了相似的修剪损失。
作者更正：噬菌体辅助进化腺嘌呤碱基编辑器，提高 Cas 域兼容性和活性
在本文最初在线发表的版本中，图 2e 中位点 18 的编辑碱基被标记为 A6 和 A8；它们分别是 A9 和 A11。在补充图 6 中，位点 18 的 x 轴标签从左到右依次为 A2、A3、A4、A6、A8、A16、A17、A19 和 A20；正确的标签为 A5、A6、A7、A9、A11、A19、A20、A22 和 A23。这些错误已在本文的印刷版、PDF 版和 HTML 版中得到更正。
通货膨胀：用于经典和量子因果兼容性的 Python 库
任何科学学科面临的主要挑战之一就是确定某些观察到的相关性背后的原因。疫苗对疾病有效吗？提高工资会鼓励消费吗？大气中二氧化碳的增加是导致地球平均温度升高的原因吗？这些问题以及类似问题都可以用因果推理 (CI) 的工具来表述和分析 [1]。然而，尽管因果推理具有广泛的相关性，但当前涉及潜变量的 CI 算法通常无法分析具有少量节点的结构 [2-6]。鉴于贝尔定理 [8] 可以从概率分布与给定因果结构的兼容性来理解 [9, 10]，量子非局域性领域 [7] 近年来将注意力集中在因果关系上。这一观点推动了量子关联的研究超越传统的二分场景（例如，参见 [ 11 – 15 ] 和评论 [ 16 ]），并推动了表征在这种因果场景中产生的量子和经典概率分布的技术的发展 [ 17 – 21 ]。一个特别成功的工具是膨胀方法 [ 22 – 24 ]，它由一系列越来越严格的必要条件组成，可以通过线性或半定规划进行测试。尽管膨胀技术在量子非局域性领域内外都有广泛的适用性，但其可用的实现通常仅限于
电池兼容性
安全警告：电池可能很危险。和锂电池甚至更是如此，尽管也不估计燃气铅酸电池的危险。某些类型的锂细胞在某种程度上在某种程度上是安全的，因为它们在错误治疗时不会捕获。请注意，尽管大多没有燃烧，但会有巨大的混乱和气味。和其他锂技术较少/不散发安全：例如，它们很容易通过向它们收取过度收费。更详细地详细介绍所有这些内容都超出了此页面的范围 - 但是请认真对待这一点，也请注意，维克特隆对此不承担任何责任。措辞简称：电池必须在本质上安全，因此包括其自己的大型断开机构（例如接触器）。仅依靠数字信号告诉我们的逆变器和充电器停止充电不足以停止充电。在此博客文章中也在这里也有相同的消息：https：//www.victronenergy.com/blog/2019/09/19/msol-gmbh-a-pv-energy-storage-ups-project/，以及在阅读本期问题时都可以在互联网上获得。
使用叠加原理反对多重世界诠释与逆时空旅行的兼容性的论据
摘要 虽然理论上可以利用狭义相对论实现向前的时间旅行，但许多物理学家认为向后的时间旅行是不可能的，因为它需要超光速、虚质量、奇异质量和/或无限长的蒂普勒圆柱，这些概念要么无法实现，要么具有高度推测性。尽管没有禁止向后时间旅行的基本定律，但这种时间旅行会破坏因果关系并导致悖论。这可以用简单的祖父悖论来证明。祖父悖论可以通过量子力学的多重世界诠释来解决，即通过隔离事件发生的世界，而不会破坏因果关系。然而，这个解决方案忽略了叠加原理，允许波函数之间的相互作用。为了使向后时间旅行与多重世界诠释兼容，薛定谔方程必须是非线性的，这与诠释本身的假设相矛盾。
医疗设备的电磁兼容性（EMC）
- (e.g., high - frequency surgical equipment, short-wave therapy equipment, inside the RF shielded room of an MRI system) • Military areas (e.g., submarines, radar installations, weapons control systems) • Heavy industrial areas (e.g., power plants, steel and paper mills, foundries, automotive and appliance manufacturing, smelting and mining operations, oil and gas refineries) • Aircraft environments (e.g.,飞机，直升机）
磷酸铁锂电池在太阳能离网应用中的兼容性
各国都在进行太阳能收集，以保证能源安全和环境保护，从而减少对石油的过度依赖。通过光伏 (PV) 模块将太阳能转换为电能既可用于并网应用，也可用于离网应用。近年来，锂电池在并网应用中大放异彩，但其在离网应用中的作用却很少在文献中讨论。初步容量和 Peukert 的研究表明，电池质量良好，可以进行生命周期测试。1 A 放电电流下电池容量为 10.82 Ah，Peukert 研究中斜率为 1.0117，表明反应非常快且与放电速率无关。在本研究中，磷酸铁锂电池 (LFP) 在初始特性分析后接受了 IEC 标准中定义的特定于太阳能离网应用的生命周期测试。电池在室温下仅进行了 6 个耐久性单元，其容量就达到额定值的 75%。基于充电状态 (SOC) 操作窗口，讨论了离网应用中 LFP 电池的低寿命问题。在离网应用中，电池在高 SOC 和低 SOC 下运行，这两种情况都会损害锂电池的寿命。高 SOC 运行导致电池间差异，低 SOC 运行导致负极上出现锂镀层。建议为了使其更适合离网应用，默认情况下电池必须超过其额定容量的近 40%。
兼容性问题 - IAV
Matthias Kratzsch：然而，制造商建立自己的组织部门并推动内部软件解决方案开发的努力也需要巨额投资。他们已经意识到，仅靠“汽车制造商”已经不够了。要掌握软件这一关键技术并开拓新的业务领域，OEM 必须创建自己的数字产品组合，并将其车辆与这些服务最佳地连接起来。目前，我们看到许多制造商正在为此寻找单独的技术和组织解决方案，这增加了开发和集成工作量。如果制造商找到合适的开发合作伙伴，就可以共同掌握未来的任务，并共同管理高额投资。