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中心区规划研究 - BGS 资源服务器
1-2 1.3.1 � 地貌单位 1-2 1.3.2 � 生态区 1-3 1.3.3 � 农业气候 1-3 1.3.4 � 定居点和人口 1-3 1.3.5 � 土地权属和土地使用 1-3 1.3.6 � 区规划单位 1-3 1.4 � 报告大纲 1-3 1.5 � 致谢 1-4
基于Leap Motion 的虚拟农作物人机交互系统设计
图 4 系统总体架构 Fig.4 General framework of system 2.2 Amazon 云计算平台技术介绍 在云计算被提出之前，开发者需要按照需求购买存 储设备和计算设备等硬件设施，但是往往由于计算的不 准确性会造成资源的浪费。云计算的基本概念最初是由 Google 公司提出的。使用云计算平台用户不需要购买任 何硬件设施，因为云计算平台直接提供易交付和易扩展 的 IT 服务，如虚拟服务器、远程数据库以及大容量存储 服务。 本文通过制作服务器的 Docker 文件，将服务器部署 于 Amazon 云端。下面就以 AWS [23] （ Amazon Web Services ，亚马逊云服务）的虚拟服务器（ Amazon EC2 ）、 可扩展的云存储（ Amazon S3 ）和云端动态数据库 （ Dynamo DB ） 3 种云平台技术做简要介绍。 Amazon EC2 的 Web 服务接口简单，可以轻松获取 和配置容量。使用该服务，可以完全控制计算资源，并 可以在成熟的 Amazon 计算环境中运行。 Amazon EC2 将 获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟， 当计算要求发生变化时，可以快速扩展计算容量。 Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可 通过它随时在 Web 上存储和检索任意大小的数据。使用 Amazon S3 ，用户只需按实际使用的存储量付费，没有最 低费用和准备成本。 DynamoDB 是一种快速、全面受管的 NoSQL 数据库 服务，它能让用户以简单并且经济有效的方式存储和检 索任何数据量，同时服务于任何程度的请求流量。所有 数据条目均存储在固态硬盘（ solid state drives ， SSD ）中， 具有极高的可用性和耐久性。 2.3 农作物的测量和虚拟模型的生成 虚拟农作物建模对象包括水稻和番茄。为了获取水 稻建模所需的相关参数，于 2015 年和 2016 年在浙江杭 州中国水稻研究所进行了相关试验。选取时期为拔节期
simppo：无服务器资源管理的可扩展和增量在线学习框架
无服务器功能-AS-A-Service（FAAS）为客户提供了改进的性能性，但它并不是服务器“少”，并且以更复杂的基础架构管理（例如，资源提供和调度）的成本为云提供者。为了维持服务级别的目标（SLO）并提高资源利用效率，最近的研究集中在应用在线学习算法（例如加固学习（RL））来管理资源上。尽管最初的应用RL取得了成功，但我们首先在本文中表明，最先进的单代理RL算法（S-RL）在多租户无服务器FAAS平台上遭受高达4.8×较高的P99功能延迟降低，与在培训过程中无法融合。然后，我们基于近端策略选择（SIMPPO）设计并实施一个可扩展和增量的多代理RL框架。我们的实验表明，在多租户环境中，SIMPPO使每种RL代理在训练过程中有效收敛，并提供在线功能延迟性能，可与S-RL的S-RL隔离培训相当（少量降解（<9.2％））。在多租户情况下，与S-RL相比，SIMPPO将P99功能延迟降低了4.5×。
传感器数据如何强化机器人中的AI
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能源服务器 - CT.gov
NOx 0.0017 磅/MWh SOx 可忽略不计 CO 0.034 磅/MWh VOCs 0.0159 磅/MWh CO2 @ 标称效率 天然气为 679-833 磅/MWh；定向沼气为碳中性 物理属性和环境 重量 13.6 吨 尺寸（可变布局） 14'4” x 8'8” x 6'9” 或 28'8” x 4'4” x 7'2” 温度范围 -20° 至 45° C 湿度 0% - 100% 地震振动 IBC 场地类别 D 位置 室外噪音 < 70 dBA @ 6 英尺 规范和标准 符合规则 21 互连和 IEEE1547 标准 免于加州空气区许可；符合严格的 CARB 2007 排放标准它被美国保险商实验室公司 (UL) 列为 ANSI/CSA FC1-2014 的“固定式燃料电池电源系统”，UL 类别 IRGZ，UL 文件编号 MH45102。附加说明访问安全网站以监控系统性能和环境效益由 Bloom Energy 进行远程管理和监控能够根据站点输入紧急停止