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考虑生命周期和不确定性的主动配电网存储分配
摘要 — 现代主动配电系统需要集成存储系统，从而促进光伏 (PV) 能源的大规模扩散。这进一步要求对储能系统进行最佳规划，以满足所有运营和经济约束。本文介绍了一种详尽的存储集成方法，考虑了电池储能的生命周期、负载和光伏输出的不确定性以及系统的孤岛运行模式。制定了一个两阶段混合整数线性规划问题，该问题在第一阶段确定电池的容量和放电周期数。在第二阶段分析了基于部分放电深度的电池寿命。此外，通过概率分析和时间周期聚类考虑了光伏和需求的不确定性和可变性。该方法在标准的 33 总线径向配电网上得到了验证，可用于分配分布式锂离子电池。此外，该方法的可扩展性在实际的印度配电网和加拉加斯大都市地区的 141 台母线配电网（各个节点都有分布式光伏装置）中得到了验证。
Clifford Unitaries的定期量子电路
局部和时间周期性动力学类似于随机统一的数量？在当前的工作中，我们使用量子计算中的Clifford形式主义来解决这个问题。我们分析了一个无序的浮标模型，其特征是一个空间维度的局部，时间周期和随机量子电路。我们观察到，进化操作员有时会享受额外的对称性，而这些对称性是该时期的半英尺倍数。这样，我们证明，在整个系统中散布任何初始扰动后，当所有量子都与Pauli操作员测量所有量子器时，都无法将进化运算符与（HAAR）随机统一区分开。随着时间的流逝，这种不可区分性会降低，这与（时间依赖性）随机电路的情况更高。我们还证明保利操作员的演变显示了一种混合形式。这些结果要求局部子系统的维度很大。在相反的策略中，我们的系统显示出一种新型的定位形式，该定位形式是由有效的单方面壁的出现产生的，这防止了扰动朝着一个方向而不是另一个方向越过壁。
Mohsen Azimi-机械工程
•刚性多体流体结构相互作用（RMB-FSI），系统的多物理系统（SOS），计算多机2D/3D动态系统，集团参数建模以及2D/3D机械设备设计，并应用于浮动的离岸风力涡轮机（FOWT），无效的轴线（FOWT） （WEC）。•非线性动态，分叉，混乱理论，线性/非线性谨慎/连续系统中的机械振动，应用于振动吸收，非线性能量水槽，旋转系统中的能量收集，MEMS和NEMS共振器共振器的设计，以及旋转机器的健康监测和损坏。•非线性自适应/鲁棒控制系统设计，数字控制，机器人技术，机器人和自动化，并在自主系统下应用，在启动系统，四轮驱动器，腿部机器人，生物启发的机器人和康复机器人之下。•耦合的微分方程的非线性时间周期系统的扰动分析，并应用于自激发和参数激发的系统，陀螺仪系统，非自我学系统以及暴露于非守护力的弹性结构。奖励和荣誉
Wende惩教所
a）将人安置在隔离的监禁和住宅康复单位（RRU）中。b）在《停顿法》中符合“特殊人群”定义的人的安置和待遇。2 c）在隔离的监禁或住宅康复单位花费的时间长度。d）听证和程序。e）评估和康复计划，程序和出院决定。由于该设施没有住宅康复单元（RRU），因此司法中心参观了特殊住房单元（SHU），转移单元3和逐步向社区单位（逐步降低）4，并与所有被囚禁的人的细胞侧进行了交谈。除了审查OMH临床病例记录和DOCC指导记录，运动日志和编程日志外，司法中心还要求在六个月的时间周期内进行任何特殊情况文件。5司法中心的审查发现，在本次审查期间，没有人在特殊情况下置于特殊情况下。要完成彻底的评估，司法中心的工作人员要求在SHU，转移和降低单位和4个被接受的人接受私人访谈。否
瞬态声场辐射力的数值模拟：应用于激光制导声镊
声辐射力 (ARF) 是由声波产生的稳定力，是实现微物体操作的一种便捷方式，例如微样本分离 [1-3] 和富集 [4]、细胞分选 [5,6] 和单细胞操作 [7]。与使用时间周期声场相比，使用脉冲和波列等瞬态激励可以实现更精确的操作 [1-7]。首先，脉冲声操作受瑞利声流的干扰较小 [8,9]，因为辐射力比声流建立得快得多 [10,11]。其次，使用声波包可以定位声干涉图样，从而控制声捕获区域的空间范围 [12]。事实上，驻波比行波施加了大得多的辐射力（在小颗粒极限内），激光制导声镊（LGAT）[13] 利用这种干涉原理，创造了一种混合辐射力景观，该景观将高振幅压电声场（强，Z 场）和光图案光生声场（弱，L 场）耦合在一起。混合场保留了 L 场的空间信息和 Z 场的强度。
TMP121、TMP123：带 SPIŽ 接口的 1.5°C 精度数字温度传感器（R ev. B）
当 CS 为高电平时，TMP121 和 TMP123 会持续将温度转换为数字数据。CS 必须保持高电平至少一个转换时间（最大 320ms）才能更新温度数据。通过将 CS 拉低来启动从 TMP121 和 TMP123 读取温度数据，这将导致任何正在进行的转换终止，并使设备进入模拟关断状态。在模拟关断期间，静态电流降低至 1 µA。一旦 CS 被拉低，在 CS 下降之前来自上次完成的转换的温度数据将被锁存到移位寄存器中，并在 SCK 下降沿的 SO 上输出。16 位数据字首先输出符号位，然后是 MSB。在升高 CS 之前可以读取 16 位字的任何部分。TMP121 和 TMP123 通常需要 0.25 秒才能完成一次转换，在此期间消耗 50 µ A 电流。如果 CS 保持高电平的时间超过一个转换时间周期，则 TMP121 和 TMP123 将进入空闲模式 0.25 秒，仅需要 20 µ A 电流。每 0.5 秒开始一次新转换。图 2 描述了 TMP121 和 TMP123 的转换时序。
TMP121、TMP123：带 SPIŽ 接口的 1.5°C 精度数字温度传感器（R ev. B）
当 CS 为高电平时，TMP121 和 TMP123 会持续将温度转换为数字数据。CS 必须保持高电平至少一个转换时间（最大 320ms）才能更新温度数据。通过将 CS 拉低来启动从 TMP121 和 TMP123 读取温度数据，这将导致任何正在进行的转换终止，并使设备进入模拟关断状态。在模拟关断期间，静态电流降低至 1 µA。一旦 CS 被拉低，在 CS 下降之前来自上次完成的转换的温度数据将被锁存到移位寄存器中，并在 SCK 下降沿的 SO 上输出。16 位数据字首先输出符号位，然后是 MSB。在升高 CS 之前可以读取 16 位字的任何部分。TMP121 和 TMP123 通常需要 0.25 秒才能完成一次转换，在此期间消耗 50 µ A 电流。如果 CS 保持高电平的时间超过一个转换时间周期，则 TMP121 和 TMP123 将进入空闲模式 0.25 秒，仅需要 20 µ A 电流。每 0.5 秒开始一次新转换。图 2 描述了 TMP121 和 TMP123 的转换时序。
TMP121、TMP123：具有 SPIŽ 接口的 1.5°C 精度数字温度传感器 (R ev. B)
当 CS 为高电平时，TMP121 和 TMP123 会持续将温度转换为数字数据。CS 必须保持高电平至少一个转换时间（最大 320ms）才能更新温度数据。从 TMP121 和 TMP123 读取温度数据时，需要将 CS 拉低，这将导致任何正在进行的转换终止，并使器件进入模拟关断状态。在模拟关断期间，静态电流降至 1µA。一旦 CS 被拉低，在 CS 下降之前最后一次完成的转换的温度数据将被锁存到移位寄存器中，并在 SCK 下降沿的 SO 上输出。16 位数据字首先输出符号位，然后是 MSB。在提高 CS 之前可以读取 16 位字的任何部分。TMP121 和 TMP123 通常需要 0.25 秒才能完成转换，在此期间消耗 50µA 电流。如果 CS 保持高电平的时间超过一个转换时间周期，则 TMP121 和 TMP123 将进入空闲模式 0.25 秒，仅需 20 µA 电流。每 0.5 秒开始一次新转换。图 2 描述了 TMP121 和 TMP123 的转换时序。
TMP121、TMP123：具有 SPIŽ 接口的 1.5°C 精度数字温度传感器 (R ev. B)
当 CS 为高电平时，TMP121 和 TMP123 会持续将温度转换为数字数据。CS 必须保持高电平至少一个转换时间（最大 320ms）才能更新温度数据。从 TMP121 和 TMP123 读取温度数据时，需要将 CS 拉低，这将导致任何正在进行的转换终止，并使器件进入模拟关断状态。在模拟关断期间，静态电流降至 1µA。一旦 CS 被拉低，在 CS 下降之前最后一次完成的转换的温度数据将被锁存到移位寄存器中，并在 SCK 下降沿的 SO 上输出。16 位数据字首先输出符号位，然后是 MSB。在提高 CS 之前可以读取 16 位字的任何部分。TMP121 和 TMP123 通常需要 0.25 秒才能完成转换，在此期间消耗 50µA 电流。如果 CS 保持高电平的时间超过一个转换时间周期，则 TMP121 和 TMP123 将进入空闲模式 0.25 秒，仅需 20 µA 电流。每 0.5 秒开始一次新转换。图 2 描述了 TMP121 和 TMP123 的转换时序。
视觉表示对齐
在为人提供服务时，机器人需要优化与最终用户偏好保持一致的奖励。由于机器人将依靠原始的感知输入，因此他们的奖励将不可避免地使用视觉表示。最近，使用预训练的视觉模型的表示形式引起了人们的兴趣，但是在机器人技术中使这些工作的关键是微调的，这通常是通过动力学预测或执行时间周期矛盾的代理任务来完成的。但是，所有这些代理任务绕过了人类对他们重要的事物的输入，加剧了弹性相关性，并最终导致行为与用户偏好不一致。在这项工作中，我们建议机器人应利用人类的反馈将其视觉表示与最终用户保持一致，并解散该任务的内容。我们提出了representation-基于P参考的L奖（RAPL），这是一种通过基于偏好的学习和最佳运输的镜头来解决视觉表示对准问题和视觉奖励学习问题的方法。在X魔术和机器人手术中的实验中，我们发现Rapl的奖励始终产生具有较高样品效率的首选机器人行为，并在从不同的体现中学到与机器人的实现时显示出强烈的零光概括。