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World File Search System路线的
概念规划申请
项目：____________________________ 部分/阶段：________________________ 开发商/申请人：___________________ 工程师/测量师：_____________________ 地址：_____________________________ 地址：_____________________________ _____________________________________ ____________________________________ 电子邮件：________________________________ 电子邮件：_______________________________ 电话：___________________________ 电话：___________________________ 区域、地图和地块编号：_____________________________________________________ 位置（包括名称和与州立路线的距离）：________________________________ ___________________________________________________________________________ 开发类型：___________________ 占地面积：__________________________ 拟建新地块数量：____________ 水/下水道来源：_________________ 住宅：（1-49 个地块）
sbir - （小型企业创新研究）和STTR
返回进行修订：提交给批准路线的KC提案，未在Prime赞助商代码中列出的联邦机构将退还给DLCI进行修订。这将导致该提案错误地通往奥萨特，从而导致大量延误和审查过程中断。研究管理实践（RAP）会议10
尽管普京夸耀，但美国制裁威胁导致中国对俄重要出口减少
2022 年，由于西方制裁以及莫斯科“东移”战略中贸易路线的重新调整，俄罗斯从中国的进口量激增。从两国海关统计数据可以看出，当年俄罗斯从中国进口的电子产品和机械产品比 2021 年平均增长了 15-20%。这一趋势在 2023 年进一步加剧，这些商品的进口量同比增长了 20-25%。
2023–2027年战略计划
这本电子书使我们能够以更易于理解的方式呈现我们所做的复杂工作，展示我们取得的成就和未来的目标。这是我们努力绘制更好路线的成果，通过积极改变生活来兑现改善公共安全的承诺。通过将其创建为电子书，我们可以以动态格式呈现我们的战略计划，并随着新举措和战略的出现而更新。
详细场地规划 (DSP) 申请
项目：____________________________ 部分/阶段：________________________ 概念计划文件编号：____________________ DSP 文件编号：____________________________ 开发商/申请人：_________________________________ 工程师/测量师：_____________________ 地址：_____________________________ 地址：_____________________________ _____________________________________ ____________________________________ 电子邮件：________________________________ 电子邮件：_______________________________ 电话：___________________________ 电话：___________________________ 区域、地图和地块编号：_____________________________________________________ 位置（包括名称和与州立路线的距离）：________________________________ ___________________________________________________________________________ 开发类型：___________________ 占地面积：__________________________ 拟建新地块数量：____________ 水/下水道来源：_________________ 住宅：（1-49 个地块）
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
电动车能量的概率深度学习 -
电动汽车的持续传播为支持数字基础设施带来了新的挑战。例如，此类车辆的长途路线计划依赖于预期的旅行时间和能源使用的预测。我们设想一个两层体系结构来产生此类预测。首先，路由和旅行时间预测子系统生成了建议的路线，并预测速度沿路线的变化。接下来，预期的能源使用将从速度轮廓和其他上下文特征（例如天气信息和坡度）中预测。为此，本文提出了通过电动汽车跟踪数据构建的深度学习模型。首先，由于路线的速度轮廓是能源使用的主要预测指标之一，因此探索了构建速度配置文件的不同简单方法。接下来，提出了八个不同的能量使用预测模型。四个模型是概率的，因为它们预测了单点估计值，而是该路线上能量使用的概率分布的参数。在预测EV能量使用时，这特别相关，这对许多输入特征非常敏感，因此几乎无法准确地预测。具有两个现实世界EV跟踪数据集的广泛实验验证了所提出的方法。本研究的代码已在GitHub上提供。