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国际学位学生的学位验证国际学位学生在芬兰以外完成的学位的学生必须亲自在校园内介绍其原始教育文件。学位验证以及拿起IT证书和KELA餐卡以及签署可能的奖学金协议的签署，将于接下来的几个小时在VAASA周一26.8举行。在27.8星期二12–15。在8.30–12.30，星期三28.8。在星期一9-12。在星期三的10–11 4.9。在13–14星期五6.9。在12–13的位置：Tervahovi B203 DVV访问提供了更多信息，请在“欢迎文件夹”和/或通过电子邮件中提供更多信息。星期一2.9星期四5.9星期三11.9.2024
将德国定位在国际氢经济中
德国人是最大的财政空间及其领先的工业商品经营商的欧盟成员国，正在采取一种雄心勃勃的氢策略，旨在确立自己是绿色氢的主要技术提供商和进口商。其氢策略的成功不仅代表了实现欧洲气候中立愿景的关键因素，而且还代表了新兴全球氢经济的核心驱动力。本文对德国政策进行了详细的综述，强调了其主要的国际维度及其对全球可再生氢经济发展的影响。它概述了该战略的核心目标以及这些策略以来如何发展的策略。然后，它突出了该战略的制度基础，并讨论了其对战略实施的影响。接下来，它将继续概述干预的主要领域，并突出相应的政策工具。为此，我们借鉴了对160个氢政策工具的详细评估，这些评估已通过系统进行了分析和编码。这是对政府官员和主要执行机构的六次采访中收集的信息补充的。本文特别强调该战略的国际维度。虽然财务方面的意义不如国内氢相关的支出，但它代表了德国官员策略的一个定义特征，将其与欧盟的其他策略区分开来。本文结束了对德国方法在欧洲和全球发展的氢经济发展的主要含义的重新结束。它强调了系统政策评估的重要性，这是理解政策如何推动脱碳化的基础，而且是氢经济的可持续性和韧性。
QIAD：二次插值近似分数
摘要计算性能与功耗之间的平衡是计算系统中的关键限制，集成电路技术带有瓶颈。近似计算可以将准确性或误差方案的功率改善进行权衡。分裂具有很高的计算需求和延迟，是计算效率的瓶颈。我们提出了一个基于乘法性能的二次插值近似分隔线（QIAD），该分裂具有较高的统计性能。在TSMC 65NM过程中模拟和合成该设计，并根据图像颜色量化进行了测试，显示了使用诸如PSNR，MSE和SSIM等评估指标的最佳量化效果。关键词：近似计算，分隔线，硬件设计。分类：集成电路（逻辑）
数值方法模块 14：等值插值...
此公式可以更好地估计 xn 附近点 x 处的 f 值，因为公式尽可能早地使用最接近该 x 的数据点，并且还利用了最多 n 阶后向（实际上是相除）差值。同样的推理表明，该公式可能不适合估计远离 xn 的点 x 处的 f 值，即靠近观测数据的中间或开始处。但是，正如下图和下一模块中介绍的数值实验所示，这种限制没有任何实际意义。例 1：设 f(x) = e 2x Cos 3x，其中 x Є [0, 1]。使用 5 次牛顿前向/后向差分插值多项式，在节点 x = 0、x = 0.2、x = 0.4、x = 0.6、x = 0.8 和 x = 1 上找到 f(0.1)、f(0.5) 和 f(0.9) 的近似值。给定 6 个节点和相应的函数值，计算表 2 中给出的前向/后向差分。然后根据牛顿前向/后向差分插值公式，计算 f(0.1)、f(0.5)、f(0.9) 的值并将其与实际值进行比较。
碘插层 HfS2 的激子发光
1 华沙大学物理学院实验物理研究所，ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa，波兰 2 弗罗茨瓦夫理工大学技术基础问题学院半导体材料工程系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27, 50-370 Wrocław，波兰 3 华沙大学化学学院电化学实验室，ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa，波兰 4 北京航空航天大学微电子学院合肥创新研究院，合肥 230013，中国 5 巴塞罗那地球科学中心 (GEO3BCN)，CSIC，Llu ıs Sol ei Sabar ıs sn，加泰罗尼亚，08028 巴塞罗那，西班牙 6 弗罗茨瓦夫理工大学实验物理系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27，50-370 弗罗茨瓦夫，波兰
了解普罗尼定和二氯苯之间的区别
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介导的环呼定分解聚合：合成...
摘要 - Q学习已成为增强学习工具包的重要组成部分，因为它在1980年代的克里斯·沃特金斯（Chris Watkins）论文中引入了。在原始表格公式中，目标是精确地计算出折扣成本优化方程的解决方案，从而获得马尔可夫决策过程的最佳策略。今天的目标更为适中：在规定的功能类中获得近似解决方案。标准算法基于与1980年代公式相同的体系结构，其目的是找到一个求解所谓的投影贝尔曼方程的价值函数近似。虽然增强学习一直是一个活跃的研究领域，但几乎没有理论提供这些Q学习算法的融合条件，甚至存在该方程的解决方案。本文的目的是表明，只要函数类是线性的，并且用于训练的输入是ε-绿色策略的一种形式，并且具有足够小的ε。此外，在这些条件下，就界限参数估计而言，Q学习算法是稳定的。融合仍然是众多研究主题之一。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。