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World File Search System系统状态
美国宇航局先进宇航服压力服系统状态......
技术开发团队的努力、工作状态以及长期技术开发重点和活动的总结。在过去的两年中，该团队专注于舱外机动装置 (xEMU) 的开发和详细设计，以支持两个并行任务：xEMU 国际空间站 (ISS) 演示配置的交付截止日期为 2023 年，以及支持 2024 年登月的行星行走服配置。将审查 xEMU 的基准设计。将介绍设计验证测试 (DVT) 的结果，并讨论其对硬件满足飞行要求的能力提供信心的能力。在可能的范围内，将提供对探索舱外活动服务 (xEVAS) 合同的影响评估。最后，将简要回顾长期压力服挑战和技术差距，以了解先进压力服团队的技术投资重点和未来探索任务的需求。
量子计算算法量化系统状态的经典和量子相关性
要获得一个量子态的量子与经典关联，需要进行最优测量，而其中的关键难点在于如何通过测量一个系统的另一部分来获取关于另一个系统的最大信息，换言之，获取最大信息就等于准备最佳的测量算子。在一般设置下，我们设计了一种变分混合量子-经典（VHQC）算法，以在噪声中间尺度量子（NISQ）技术下实现系统状态的经典与量子关联。首先，我们将密度矩阵映射到矢量表示，以双倍希尔伯特空间显示它，然后将其转换为纯态。然后，我们将测量算子应用于子系统的一部分，并使用变分原理和经典优化来确定关联量。我们用数值测试了我们的算法在寻找某些密度矩阵的关联方面的性能，我们的算法的输出与精确计算兼容。
红色帽子企业Linux 9.0监视和管理系统状态和性能
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使用分散物理感知神经网络进行多区域配电系统状态估计
摘要：有源配电网的发展需要更准确、计算成本更低的状态估计。在本文中，作者研究了一种基于分散学习的大型配电网配电系统状态估计 (DSSE) 方法。所提出的方法将馈线级 DSSE 分解为可以独立解决的子区域级估计问题。所提出的方法是分散修剪物理感知神经网络 (D-P2N2)。物理电网拓扑用于简约地设计 D-P2N2 不同隐藏层之间的连接。基于从智能电表收集的三相配电系统功率流一年的负载消耗数据，开发了蒙特卡洛模拟，以生成测量和电压状态数据。选择 IEEE 123 节点系统作为测试网络，将所提出的算法与经典的加权最小二乘法和最先进的基于学习的 DSSE 方法进行基准测试。数值结果表明，D-P2N2 在估计精度和计算效率方面优于最先进的方法。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
全球气候变化指标2023：气候系统状态和人类影响状态的关键指标的年度更新
Piers M. Forster 1，Chris Smith 1,2,3，Tristram Walsh 4，William F. Lamb 5,1，Robin Lamboll 6，Bradley Hall 23，Mathias Hauser 7，AurélienRibes 8，Debbie Rosen 1，Debbie Rosen 1，Debbie Rosen 1，Nathan P. Gillett 9，Matthew D. D. D. D. Palmer 3,10，Joeri Rogian rogi rogian carina，Karina karina，Karina，Karina，Karina，Karina，Karina，Karina，Karine von，karine von，karine von。 Myles Allen 4，Robbie Andrew 13，Richard A. Betts 3,18，Alex Borger 45，Tim Boyer 15，Jiddu A. Broersma 45，Carlo Buontempo 14，Samantha Burgess 14，Chiara Cagnazzo 14，Lijing Cheng 14，Lijing Cheng Cheng Cheng Cheng Cheng 16，Pierre Friedlingstein 18，119，和Getterman 40 Masayoshi Ishii 22 , Stuart Jenkins 4 , Xin Lan 21,37 , Colin Morice 3 , Jens Mühle 44 , Christopher Kadow 23 , John Kennedy 24 , Rachel E. Killick 3 , Paul B. Krummel 43 , Jan C. Minx 5,1 , Gunnar Myhre 13 , Vaishali Naik 17 , Glen P. Peters 13 , Anna Pirani 25,26 , Julia Pongratz 27,36，Carl-Friedrich Schleussner 28,29，Sonia I. Seneviratne 7，Sophie Szopa 30，30，Peter Thorne 31，Mahesh V. M. Kovilakam 40，ElisaMajamäki41，ElisaMajamäki41，Jukka-Pekka-Pekka Jalkka Jalkanen 41，Margka jalkanen 41，Margreet Van Margreet 32 Dominik Schumacher 7，Guido van der Werf 38，Russell Vose 33，Kirsten Zickfeld 34，Xuebin Zhang 9，ValérieMasson-Delmotte 30和Panmao Zhai 35
bionovelty和生态恢复
人为活性无法挽回地改变了地球的生态结构。来自变化的不同驱动因素的生态新颖性的出现是生态系统恢复越来越具有挑战性的维度。同时，修复者的工具套件继续增长，包括各种强大且日益普遍的技术。因此，生态系统恢复发现自己是相交挑战的中心。我们应该如何应对几乎没有或没有历史先例的环境系统状态的日益普遍的出现，同时考虑适当部署潜在的后果且在很大程度上未经测试的干预措施，这些干预措施可能会引起生物体，系统状态和/或同样没有想法的生物体，系统状态和/或过程？我们使用bionovelty一词来封装这些相交的主题，并检查二元 - 维尔蒂对生态恢复的含义。
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Bionovelty和生态恢复-Eric Higgs
人为活性无法挽回地改变了地球的生态结构。来自变化的不同驱动因素的生态新颖性的出现是生态系统恢复越来越具有挑战性的维度。同时，修复者的工具套件继续增长，包括各种强大且日益普遍的技术。因此，生态系统恢复发现自己是相交挑战的中心。我们应该如何应对几乎没有或没有历史先例的环境系统状态的日益普遍的出现，同时考虑适当部署潜在的后果且在很大程度上未经测试的干预措施，这些干预措施可能会引起生物体，系统状态和/或同样没有想法的生物体，系统状态和/或过程？我们使用bionovelty一词来封装这些相交的主题，并检查二元 - 维尔蒂对生态恢复的含义。