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摘要：本文提出了一种有关完全分布的AC/DC微电网的新型合作控制技术。基于逆变器的分布式生成具有两种类型，即当前源逆变器（CSI），也称为PQ逆变器，电压源逆变器（VSI）。两种逆变器形式具有两层配位机制。本文提出了一种用于调节逆变器内部电流的数字比例共振（PR）控制器的设计方法。逆变器将提高微电网的电压质量，同时将总线的平均电压保持在相同的所需水平。关于谐振和比例增益以及数字共振路径系数的计算有全面的细节。本文包括数字PR控制器设计及其在频域中的分析。分析基于W域。本文的主要贡献是提出的方法，该方法不仅侧重于瞬态响应，而且还改善了平滑电压的稳态响应。此外，所有逆变器都有效地参与了以提高微电网对更好的电源管理的能力。建议的合作控制技术用于具有完全分布的通信的IEEE 14总线系统。令人信服的结果表明，建议的控制技术是调节微电网电压以获得更均匀稳定的电压曲线的有效手段。微电网包含分布式资源，并用作分析与智能电网相关的功率流和质量指标的主要元素。最后，使用数值模拟观测来证实推荐的算法。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
基于意图的正式轨迹描述语言
摘要 — 本文介绍了一种改进的意图相关形式语言层次结构，用于描述飞机轨迹。这些语言允许在不同级别上完整或部分地指定飞机轨迹，本文所述功能的扩展使其适用于定义更复杂的任务，例如无人驾驶汽车或军用飞机的任务。本文对每种语言的词汇、语法和图形表示细节进行了完整的描述，并通过一组具有不同粒度的飞行规范的清晰示例展示了它们的适用性。所描述的语言层次结构已被证明是一种适合描述具有不同详细程度和不同应用的飞机轨迹的框架。它的多功能性和灵活性通过一组识别特征操作示例的场景得到证明。索引词 — 空中交通管理；形式语言；飞机意图；飞行意图；轨迹计算
eSG首次直觉 - 意图陈述
“我们在第一直觉（FI）中非常幸运，可以为成千上万的年轻人（以及一些培训）增强职业机会。这本身对我们的客户和团队成员具有社会价值，但是我们总是可以做更多的事情来改善我们对社区，社会和环境的影响。最近对外部ESG审查进行了委托，我们对我们需要建立的优势更清楚，也需要改进的领域。我很高兴看到FI如何在这方面继续发展，以及我们如何确保客户，供应商，学生和团队成员在这一旅程中都为我们提供帮助。”
设定意图的路线图 - 超级大国指南
当您想象并想象您的意图时，您会在当下体验它们作为现实的事实。当您像那个人一样走路并说话时，像他们一样穿着，当您闻到，触摸，品味，感觉和体验时，您就是“他们”。如果您想要的是汽车或房屋，您会体验到方向盘在手中的感觉，在新车中的气味。，您会在赤脚的地板上穿过您想住的房子的客厅，看到您的爱的朋友和家人在厨房里用早晨的咖啡向您打招呼。在与观众交谈时，您会听到自己声音的声音，或者在爱心伴侣的耳朵里窃窃私语。您可以看到想要体验的东西，并将其提供给他人，并且您会感觉到这种感觉的感觉。您一次又一次地进行此操作，直到它变得像其他任何事物一样真实。
全面的作者意图和不对称的体裁区分
2 – 一个人写出追求真理的文本，就会部署一支隐喻和人际关系大军。但文本拥有一个视界，在这个视界中，文本与保证从文本中挖掘真理的解释者的视界进行批判性融合。文本以理解为前提。因此，对军队的批判性解释（理想理解）使得真理得以揭示。批判性视界的融合反映了文本所表达的愿望对象，即激励人们达到神化的地位。因为作者的意图和愿望是神化的隐喻大军，所以它是全面的。在给定的评价和解释背景下，作者是先行解释的仲裁者，这种仲裁者会自动适应真理，因为作者在写作文本的那一刻就只瞄准真理。
个人认知和道德利他方面的意图
统计：频率，平均值，标准偏差和变异系数（Hair等，2017）。Cronbach的α系数用于检查量表的可靠性，考虑到可靠的可靠性水平为0.7（Hair等，2017）。结构方程模型（SEM）来检验假设（Gefen等，2000）。还进行了验证性因素分析（CFA），以检查测量模型中包含的构建体的可靠性和有效性（Hair等，2017）。接下来，为了测试结构模型的充分性，检查了拟合指数（Hoyle，2012年）。接下来，头发等。（2017）测量模型通过提取的平均方差（AVE）分析和检查。最后，进行了多组分析，以检查模型的结构关系是否根据收入有所不同。4结果
意图通知
I.PROJECT SUMMARY ..........................................................................................................1 II.第85-1.2节（a）合规性.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................OTHER APPLICABLE REGULATIONS ...........................................................................14 IV.OTHER INFORMATION RELEVANT TO PROJECT ......................................................14 V. SCHEDULE ..........................................................................................................................15 VI.CONCLUSION .....................................................................................................................16
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。