XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能量的
具有高渗透可再生能量的分配网络的集中控制
摘要：分配网络被认为是分发从传输和子汇率接收到的能量以提供被动负载。这种方法由于存在分布式生成，主要基于可再生能源，并且在此电压水平上连接的插件电动汽车数量增加，因此这种方法不再有效。在本文中，解决了分销网络面部的持续过渡。虽然分布式可再生能源会增加节点电压，但电动汽车的需求激增高于计划这些网络时考虑的负载预测，从而导致分配线和变压器的拥塞。此外，分析了集中式控制技术，以减少分布式发电和电动汽车的影响并增加其有效整合。提出了用于电压控制和拥塞管理问题的不同方法的分类。
基于能量的自我中心视频中的无监督凝视预测
摘要：随着沉浸式计算设备的出现，自我中心感知迅速发展。人类注视预测是分析自我中心视频的一个重要问题，主要通过基于显着性的建模或高度监督的学习来解决。我们定量分析了监督深度学习模型在看不见的域外数据的自我中心注视预测任务中的泛化能力。我们发现它们的性能高度依赖于训练数据，并且仅限于训练注释中指定的域。在这项工作中，我们解决了在不使用任何训练数据的情况下联合预测人类注视点和自我中心视频时间分割的问题。我们引入了一个无监督的计算模型，该模型汲取了事件感知的认知心理学模型的灵感。我们使用 Grenander 的模式理论形式来表示时空特征，并将惊讶建模为预测注视点的机制。对两个公开数据集（GTEA 和 GTEA+ 数据集）的广泛评估表明，所提出的模型可以显著超越所有无监督基线和一些监督凝视预测基线。最后，我们表明该模型还可以对以自我为中心的视频进行时间分割，其性能可与更复杂、完全监督的深度学习基线相媲美。
一种被动的机制，用于脱钩能量存储和踝关节返回 - 脚步：回收碰撞能量的案例研究
下肢截肢经历的个体在没有功能性肌肉的情况下降低了踝关节推断，导致步行性能降低。常规的能源存储和回报（ESR）假体在中场期间存储机械能，并在步态的末端立场阶段返回该能量，从而部分补偿。这些假肢可以提供大约30％的健康脚踝 - 步行过程中脚执行的推断工作。返回更多规范性机械能水平的新型假体可以改善步行性能。在这项工作中，我们设计了一个脱钩的ESR（DESR）假体，该假体将通常在脚跟撞击和加载响应下消散的能量，并在终端立场期间返回这种能量，从而增加了假体所做的机械推断工作。通过在产生不同的非线性扭矩 - 角度力学的两个不同的CAM轮廓之间切换来实现此解耦。凸轮通过自定义磁切换系统在步态周期中的关键点自动互换。台式表征证明了能量存储和返回的成功解耦。DESR机制能够在脚跟打击和加载响应时捕获能量，并在步态周期后期将其返回，但是这种回收不足以克服机械损失。除了其回收能量的潜力外，DESR机制还可以实现独特的机械可定制性，例如在挥杆阶段的脚趾间隙中的背屈，或提高推断时的能量释放速率。
空间功率和能量的边界
空间方面，包括空间探索，商业化和殖民化，需要大量的功率和能量。是空间和体内推进，栖息地和运输，原位资源利用（ISRU），制造，生命支持，机器人技术，卫星，传感器和建筑所必需的。当前正在应用的功率和能源正在开发中，包括太阳能，化学燃料，放射性同位素热电发生器（RTG）核电池和裂变核反应堆。每种问题都有问题，包括降低太阳强度，距离太阳，并且由于灰尘，ISRU资源处理要求，储存，化学燃料的转移以及当前核方法的重量，能量密度和安全性[参考。1]。替代能源可以降低成本和体重，并提高安全性，效率和功能。特别有趣的替代方法包括最近发明的非常高的能量密度，低重量核电池的能量密度比RTG高的数量级和比反应堆要高的数量级要高，该反应器的重量较小，其从毫克到数十兆瓦的反应器。这种方法似乎能够为所有与太空相关的东西提供动力，从小型传感器到Vasimir，它将提供6,000秒ISP的快速，200天的火星往返。此外，该电池可以为地球磁场的工作动力，从而通过空间内制造收集空间碎片并重新利用这种碎片。此外，还有更高效且较小的多相散热器方法。其他边界功率和能量方法包括再生，通过各种能量转换方法利用热量损失，以提高效率，降低体重以及能量产生和拒绝系统的成本。有无数的能量储能方法，除了化学品之外，还有包括正电子的外观，它们的能量密度比裂变的数量级高，没有残留辐射和负担得起的。该报告将首先讨论当前的NASA Energetics技术，然后讨论上面提到的各种前沿空间功率和能量替代方案。
改进基于能量的模型的对比散度训练
对比散度是一种常用的基于能量的模型训练方法，但众所周知，它在训练稳定性方面存在困难。我们提出了一种改进对比散度训练的改进方法，即仔细研究一个难以计算且经常为了方便而被忽略的梯度项。我们表明，这个梯度项在数值上是显著的，在实践中对于避免训练不稳定很重要，同时易于估计。我们进一步强调了如何使用数据增强和多尺度处理来提高模型的鲁棒性和生成质量。最后，我们通过实证评估了模型架构的稳定性，并在一系列基准测试和用例（如图像生成、OOD 检测和组合生成）上展示了改进的性能。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。
危险能量的控制（锁定/标记）
A.受影响的员工 - 一名员工要求他/她在锁定和/或标记下进行维修或维护的机器或设备，或者要求他/她的工作在执行此类服务或维护的领域工作。B.授权员工 - 在机器或设备上锁定或实施标记系统程序以执行维修的人；或该机器或设备上的维护。当受影响员工的职责还包括在必须锁定的机器或设备上执行维护或服务时，授权员工和受影响的员工可能是同一个人。C.能够被锁定的能力 - 如果具有HASP或其他固定方式，可以将锁定的设备锁定在该设备上，或者可以通过该手段固定锁，或者它具有内置的锁定机构。其他能源隔离设备也能够被锁定，如果无需拆除，重建或替换能量隔离设备或永久改变其能量控制能力而无需锁定。D.脱氧化 - 从机械和设备中卸下电压和所有其他能源。
使用BondgraphTools在生物学中分析和模拟基于能量的模型
摘要像所有物理系统一样，生物系统受到物理定律的约束。但是，生物化学的数学模型经常忽略能量的保护，导致不现实的行为。基于能量的模型与质量，电荷和能量的保护一致，有可能帮助理解生物组件之间的复杂相互作用，并且随着实验测量和数据库的最新进展，它变得更加易于发展。在本文中，我们激励使用键合图（工程中的建模工具）用于基于能量的建模和介绍，Bondgraphtools，Bondgraphtools，bonggraphtools，这是一个用于构建和分析债券图模型的Python库。我们使用生物化学的示例来说明如何使用BondgraphTools自动化系统生物学中的模型构建，同时保持与物理定律的一致性。
