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World File Search System陆平原
人工智能应用，用于在下弗里利亚平原（意大利东北）
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率，而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施，本研究对六种机器学习算法进行了全面评估，包括极端梯度提升（XGBoost），决策树，广义回归神经网络，极端的随机树，径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标，包括确定系数（R 2）得分，均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和差异（VAF）来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain（Northerian Plain（Northerian Plain）（Northerev）（easterth）的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中，XGBoost成为一个预测的示例，在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数，始终为0.788，MAE为0.587，MAE为0.587，MAPE，MAPE为1.909，MAPE为1.909，高VAF为99.30，其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是，其他四个模型的性能比XGBoost稍弱，而弹性网显示中等的预测能力，这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析，以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比，Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能，统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择，准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中，碳酸氢盐在0.51时的最高显着性，这对于准确的温度预测至关重要，因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献，也起着重要作用，因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08，对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之，在下部弗里利亚平原中，碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值，并突出了对温度的最重要影响。
陆基、淡水应用的无氟泡沫 (F3) 浓缩液灭火剂军用规格
4.5.5 发泡性。泡沫溶液的膨胀和排水应使用 NFPA 412 的方法 A 进行测量。泡沫应通过 2 加仑/分钟 (gal/min) 的抽吸喷嘴产生（见 6.9）。在泡沫样品采集过程中，喷嘴入口压力应保持在 100 磅/平方英寸 (lb/in²) 的表压下，泡沫溶液温度应保持在 23±5.0 °C。喷嘴应保持在臀部高度，并从 4 到 6 英尺的距离指向篮板。
从空中交通管制员角度看进近和着陆程序的实际问题
醒来时发现卧室里有一架波音 747。如果您曾经飞抵华盛顿国家机场，并想知道为什么您的飞机在着陆前突然转弯，那是因为您的进近没有真正对准跑道。您的进近是在波托马克河的中部，因此您没有产生噪音危害。不幸的是，跑道并没有完全对准河的中部。当天气好的时候，这个程序不会带来什么问题。当天气不好的时候，它可能会很可怕。虽然这通常不被认为是管制员的问题，但您必须记住，任何规定飞机在进近过程中必须在特定时刻的位置的程序都会限制管制员的灵活性。当程序的目的与飞行安全无关时，这尤其令人沮丧。
Oceanloop净贷款数百万贷款，以建立第一个陆基...
目前，Oceanloop在基尔和慕尼黑经营两个陆基虾农场，测试了生产高质量虾的新方法。通过其姊妹公司诚实的收获，它将新鲜的虾直接提供给餐馆，超市和消费者。该公司为进口虾提供了可持续，可追溯和动物友好的替代品。使用先进的技术，Oceanloop允许农民控制生产的各个方面，从而使过程更加注重并减少自然资源的使用。它还使用计算机视觉和AI等数字工具来实时监测虾健康，从而改善动物福利。
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素来保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的极好方法。所用数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。数据用作模糊逻辑的输入。建议的有效性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低能见度的模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
使用...实现大型喷气式飞机的自主导航和着陆
摘要—我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够通过使用人工神经网络和模仿学习观察和模仿人类飞行员，实现大型喷气式飞机（如客机）的自主导航和着陆。IAS 是解决自动飞行控制系统当前问题的潜在解决方案，该系统无法执行从给定机场起飞并在另一个机场降落的全程飞行。提出了一种导航技术和一种强大的模仿学习方法。模仿学习使用人类飞行员在飞行模拟器中演示要学习的任务，同时从这些演示中捕获训练数据集。然后，人工神经网络使用这些数据集自动生成控制模型。控制模型模仿人类飞行员在航路点之间倾斜导航以及执行最后进近和着陆时的技能，而飞行管理程序则生成飞行路线，并决定在当前飞行阶段启动哪些 ANN。实验表明，即使在提供有限的示例后，IAS 也能高精度地处理此类飞行任务。所提出的 IAS 是一种新方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主。
陆基风电市场报告：2023 年版摘要
德克萨斯州 4,028 德克萨斯州 40,151 爱荷华州 62.4% 爱荷华州 81.9% 俄克拉荷马州 1,607 爱荷华州 12,783 南达科他州 54.8% 南达科他州 76.9% 内布拉斯加州 602 俄克拉荷马州 12,222 堪萨斯州 47.0% 堪萨斯州 69.9% 爱荷华州 484 堪萨斯州 8,240 俄克拉荷马州 43.5% 北达科他州 65.5% 蒙大拿州 366 伊利诺伊州 7,129 北达科他州 36.7% 怀俄明州 60.4% 南达科他州 304 加利福尼亚州 6,118 新墨西哥州 34.9% 俄克拉荷马州 54.0% 明尼苏达州 245 科罗拉多州 5,194 内布拉斯加州 31.0% 新墨西哥州 52.6% 新墨西哥州 235 明尼苏达州 4,749 科罗拉多州 28.0%内布拉斯加州 37.7% 俄勒冈州 210 新墨西哥州 4,327 明尼苏达州 23.5% 科罗拉多州 29.2% 科罗拉多州 145 北达科他州 4,302 缅因州 22.8% 蒙大拿州 25.9% 伊利诺伊州 120 俄勒冈州 4,055 怀俄明州 21.8% 德克萨斯州 25.3% 密歇根州 72 内布拉斯加州 3,519 德克萨斯州 21.6% 缅因州 23.3% 加利福尼亚州 72 印第安纳州 3,468 佛蒙特州 18.2% 明尼苏达州 21.5% 缅因州 20 华盛顿州 3,407 爱达荷州 16.6% 俄勒冈州 17.1% 密歇根州 3,231 蒙大拿州 14.8% 伊利诺伊州 16.9% 南达科他州 3,219 俄勒冈州 14.3% 爱达荷州 11.1% 怀俄明州 3,176 伊利诺伊州 12.1% 华盛顿州10.1% 密苏里州 2,435 印第安纳州 9.9% 印第安纳州 9.7% 纽约州 2,192 密苏里州 9.4% 密苏里州 9.3% 蒙大拿州 1,487 密歇根州 7.8% 密歇根州 9.1% 美国其他地区 0 美国其他地区 8,769 美国其他地区 1.7% 美国其他地区 1.5% 总计 8,511 总计 144,173 总计 10.1% 总计 11.2%
使用模糊逻辑进行起飞和着陆预测 - OSF
摘要 — 每次飞行都必须考虑几个重要因素以保证乘客的安全。天气是飞机起飞和降落时必须考虑的一个因素。天气信息对于给出飞行适航性建议非常重要。模糊方法是预测飞机是否适合飞行或降落的天气的绝佳方法。使用的数据来自 BMKG 气象 1 级波兰。用作模糊逻辑输入的数据。建议的合格性受低能见度和风向的影响。这两个参数都受到降雨和风速的影响。对于降雨预测模型，有三个输入，即能见度、风速和风向。输出是可行性。通过应用低模糊方法将有助于水上交通管制，帮助飞机起飞和降落。关键词 — 模糊逻辑，隶属函数
朝着陆基风力涡轮机叶片的高级制造：预印本
在许多隔离能源系统结合了各种可再生技术的情况下，阿拉斯加社区提供了有价值的课程，可以在整个北极应用。在此案例研究中，我们采访了有兴趣在能源系统中添加可再生能源的社区，以了解他们的需求和挑战。我们还采访了成功安装了可再生能源的社区，以了解他们如何克服这些挑战和所学到的教训。值得注意的结果包括当地买入，教育和技术参与的重要性；采购外部资金来源；间社协作；安装定制系统；与可靠的设备供应商合作；并拥有当地的“项目冠军”。本报告的目标是通过提供有用的例子和联系点来实现和激发想要开始其可再生能源过渡的北极社区。
中部平原地区可再生能源开发对鸟类、蝙蝠和土地覆盖的累积影响
过去二十年来，俄勒冈州东部和华盛顿州的哥伦比亚高原生态区 (CPE) 一直是可再生能源发展的焦点。爱达荷州、俄勒冈州和华盛顿州约 83% 的风能发电发生在 CPE 内。未来十年，可再生能源发展将大幅增加，以适应人口增长和政府政策，这些政策要求将能源生产从化石燃料转向非碳排放源。尽管水力发电可能仍将是该地区可再生能源的主要来源，但风能和太阳能发电预计将大幅增加，以取代即将退役的燃煤发电厂。为了实现气候变化政策目标，预计到 2030 年将新增 8-12 千兆瓦 (GW) 的装机容量，略低于目前 6,757 兆瓦 (MW) 风能装机容量的两倍。为了满足这一需求，需要结合风能、公用事业规模太阳能 (USSE)、电池存储和提高能源效率。