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桥接分配和对风险敏感的增强学习和可证明的后悔界限
s 2 ak遗憾的上限，其中s，a，k，h，t = kh和β分别代表状态，动作，情节，时间范围，总时间段数量和风险参数的数量。它与RSVI2（Fei等人，2021年）匹配，与新的分布分析有关，重点是回报的分布，而不是与这些回报相关的风险值。据我们所知，这是第一个遗憾的分析，即在样本复杂性方面桥接了DRL和RSRL。要解决无模型DRL算法中固有的计算算法，我们提出了一种带有分布表示的替代DRL算法。这种方法有效地表示使用重新定义的分布类别的任何有限分布。在保持既定的后悔界限的同时，它显着扩大了计算效率。
石墨烯加固对风力涡轮刀片的静态弯曲，游离振动和扭转的影响
摘要：可再生能源市场，尤其是风能，经历了显着的增长，主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展，涡轮机的尺寸增加，对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中，石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究，该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板（GPLS）增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较，使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性（例如自由振动，弯曲和扭转变形）的影响。此外，在玻璃纤维，CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后，从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性，从其机械性能和重量减轻方面。
使用机器学习技术对风力涡轮机进行调查的审查
部分原因是公共投资增加以及对气候变化的认识越来越多，我们观察到了可再生能源领域的迅速技术进步。结果，与化石燃料（如化石燃料）相比，可再生能源的比例（例如风能）一直在稳步上升。通过位于陆上（海上）（海上）（海上）的涡轮机利用的风能已成为这种过渡的关键参与者。离岸风电场出于多种令人信服的原因而获得了突出。海上风电场可以利用海上更强大，更稳定的风，这可以导致更可靠的能源生产[2]。第二林陆风电场不如陆上风电场可见，这可以减轻与居民的潜在利益冲突[2]。重要的是要注意，海上风力涡轮机的维护成本很大。确保这些涡轮机在整个生命周期中最佳运行（通常为20至25年）的成本约占离岸风电场安装总成本的25％。[3]。在这种情况下，条件监测的关键重要性（CM）变得显而易见，因为它需要密切监视风力涡轮机的各种组件，以确定与正常操作的任何偏差，这些偏差可能在将来表明潜在的故障。很明显，通过有效的CM程序积极预测和纠正这些故障的能力有可能大大降低与操作和维护相关的成本（O＆M）。[4]。传统上，通过分析特定的测量和操作参数（例如振动，应变，温度和声学排放）来完成状态监测（CM）。然而，传感器技术，信号处理，大数据管理和机器学习（ML）的最新进展使得使用更集成和全面的方法来对CM使用。这些新方法可以使用各种数据源来对风力涡轮机的状况做出更明智，可靠，成本效益和强大的决策。本文回顾了基于ML的风力涡轮机CM的最新发展。评论重点介绍自2011年以来发表的论文，但还包括从那以前的一些重要论文。使用Google Scholar上的有针对性的搜索词选择了论文，并根据其出版年份，可访问性，引用和整体相关性进行过滤。
绝对风险评估的新预测 div>
•年龄•性•总胆固醇升高[≥6.22mmol/l或≥240mg/dl]，•收缩压≥140mm Hg，•舒张压≥90mm Hg，Hg，•当前的吸烟或糖尿病，•糖尿病或糖尿病，包括身体活动和饮食质量>
对风暴的行动溢出了我们的计划到2050
我们正在优先考虑频率比预期的更频繁的风暴溢出。其中一些由我们2020 - 2025年的高优先级计划涵盖，该计划针对11个最高排放的风暴溢出，并以特定的投资为目标。除此之外，还需要各种解决方案来解决导致风暴溢出的多个方面问题。我们的风暴溢流行动计划中的解决方案包括创建可持续的排水，以减少雨水进入下水道，而允许其自然排出土壤，进行操作改进以及附近的下水道的定期喷射，以使其避免堵塞和碎屑堆积。结合使用，这样的动作将有助于保持下水道自由流动，减少过载和暴风雨溢流的可能性。
网络安全和供应链风险管理不仅是加性的：对风险评估，降低风险和研究的指示的影响，以确保国防工业产品的供应：研究摘要
我们在本报告中的分析以及诸如2017年网络攻击之类的事件，该事件在全球范围内损害了商业分销，而2020年的Solarewinds违反了信誉，认为昂贵的网络攻击已成为许多组织的最终性。在此背景下，空军研究实验室（AFRL）询问兰德项目空军（PAF），以帮助了解网络相关的风险与其他风险与其国防工业供应链相比，该供应链（包括硬件的供应链，不提供软件的供应链，不提供软件的供应链，并探索对风险评估和缓解和减轻研究的影响。AFRL对攻击者如何使用供应链来发动攻击感兴趣，例如通过恶意代码，以及供应链本身如何成为攻击目标，例如通过中断。
对风力涡轮机和杂种能量的协调控制...
由于固有的波动，风能整合到大规模的网格中会带来不稳定和其他安全风险。在本研究中，提出了使用多代理深钢筋学习，风力涡轮机（WT）的新协调控制策略和混合动力储能系统（HESS）是为了进行风能平滑的目的，其中HESS与转子动能和风力涡轮机的旋翼动能结合在一起。首先，通过自适应变化模式分解（VMD）预测风力发电量并分解为高，中和低频组件。然后，通过多代理双层列表深层确定性策略梯度算法（MATD3）进行高频和中频的参考功率的最佳二级分配，以平滑功率输出。为了提高学习的勘探能力，将一种新型的α-状态lévy噪声注入了MATD3的动作空间，并动态调节了噪声。模拟和RT-LAB半物理实时实验结果表明，提出的控制策略可以合理地充分利用WT和HESS组合生成系统的平滑输出功率，延长储能元件的寿命并降低WT的磨损。
FAPI PET/CT免疫纤维化成像，用于对风湿病的新见解
i mmune介导的疾病与组织居住的纤维细胞的实质性作用有关，从而导致纤维化和器官损伤（1）。尽管总体疾病的总体发病率较低，但估计了不同疾病的纤维组织反应，可占高收入国家死亡人数的45％，导致每年的社会经济成本，每年造成数万美元的社会经济成本（2）（2）。尽管在临床常规中实现了例如18 F-FDG PET/CT的活性炎症，但直到最近才可能进行免疫介导的组织重塑的体内可视化（3,4）。随着适用于pET的放射性标记的基于喹啉的示踪剂的发展，现在可以使用风湿性疾病的非传染性特征。免疫介导的风湿性疾病中疾病活性的临床评估，例如类风湿关节炎或全身性硬化症（SSC） - 相关的间质肺疾病通常包括身体检查和功能参数的评估，以及患者对疾病活动和生活质量的自我报告（5）。疾病的进展定义为2种患者检查之间的组织破坏，这意味着疾病活动仅通过现有组织损伤的进展而直接衡量。在临床实践中未建立直接测量疾病活动的方法。相反，使用FAPIS进行PET/CT成像可以作为疾病活动的可靠，可重复和客观的指标（6）。激活的细胞细胞中，位于类风湿关节炎中壁孔和冠状动脉构成和骨造成骨骼造成的肌肉中，而肺组织中的纤维细胞在肺部组织中的纤维细胞会反应过多的细胞外基质，从而导致促进性促进性 - 促进性 - 促进性 - 造成促进性。迄今为止，使用18 F-FDG或MRI的PET是检测和定量量肿瘤的选择方法；但是，这种方法不允许可视化间充质基质激活和随后的组织破坏过程。
在RCP8.5区域气候模型（Arctic-Cordex）的RCP8.5方案下，北极对风能的未来预测
Please cite this article as: Mirseid Akperov, Alexey V. Eliseev, Annette Rinke, Igor I. Mokhov, Vladimir A. Semenov, Mariya Dembitskaya, Heidrun Matthes, Muralidhar Adakudlu, Fredrik Boberg, Jens H. Christensen, Klaus Dethloff, Xavier Fettweis, Oliver Gutjahr, Günther Heinemann, Torben Koenigk, Dmitry Sein, René Laprise, Ruth Mottram, Oumarou Nikiéma, Stefan Sobolowski, Katja Winger and Wenxin Zhang, Future Projections of Wind Energy Potentials in the Arctic for the 21st Century Under the RCP8.5 Scenario From Regional Climate Models （Arctic-cordex），人类世，（2023）doi：https：//doi.org/10.1016/j.ancene.2023.100402