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自主电力系统监控和控制策略以避免存储容量过大
Hong TT Vu 1,2 、Benoit Delinchant 1* 、Jérôme Ferrari 1 和 Quang D Nguyen 2,3 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国 2 河内科技大学能源系，VAST，越南 3 能源与科学研究所，VAST，越南 *电子邮件：benoit.delinchant@G2Elab.grenoble-inp.fr 摘要。实现能源效率和电网稳定性的重要解决方案是升级单个光伏系统中的自动消耗。在本文中，我们提出了一种实施低成本传感器和执行器的方法，以便更好地监视和控制可行性解决方案。该方法是通过对法国格勒诺布尔 Greenhouse 的光伏系统进行案例研究进行的。我们提出了一组最少的传感器来降低系统复杂性，同时为我们提供足够的信息来做出决策。分析了一些技术问题，如系统的准确性、采样率、响应能力。考虑了逆变器运行模式对系统损耗的影响。之后，我们根据可用的设计数据和 PVSyst 的模拟数据找出了系统中的能源问题。研究了一种光伏发电预测模型，输入是从网络服务收集的预测云量数据，每 3 小时更新一次。该模型结合离网逆变器的实时监测数据和设置模式，用于确定控制策略，目标是避免存储容量过大并最大限度地延长光伏系统的自主持续时间。
RFC 9715：dns ydp
TCP通过将数据分割成小于或等于最大段大小（MSS）的数据包来避免碎片化。对于每个传输段，IP和TCP标头的大小是已知的，并且可以选择IP数据包大小以将其保持在估计的MTU和MSS中。这利用了TCP包装过程的弹性，具体取决于排队数据适合下一个段的弹性。相比之下，UDP上的DNS几乎没有数据报弹性，并且缺乏对IP标头和选项尺寸的见解，因此我们必须对可用的UDP有效负载空间进行更保守的估算。
优化废弃鳄梨油的生物柴油产量和燃料特性：ANFIS 和 RSM 机器学习模型的比较研究
化石燃料带来的挑战推动了人们对替代能源的追求，从而推动了生物燃料的发展。本研究重点是通过酯交换反应从废弃的鳄梨油中生产生物柴油。首先，使用萃取技术从鳄梨的果皮和种子中提取油。然后用甲醇和硫酸 (H₂SO₄) 对提取的油进行预处理，以将其游离脂肪酸含量降低至 1.0 wt% 以下。本研究比较了两种专家系统，即自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 和响应面法 (RSM)，用于建模和优化鳄梨油的生物柴油生产。使用统计指标评估了这些优化工具的性能。结果表明，ANFIS 优于 RSM，误差值较低，预测标准误差 (SEP)=0.7653、平均绝对误差 (MAE)=0.1413、均方根误差 (RMSE)=0.4103、平均绝对偏差 (AAD)=0.2955%、均方误差 (MSE)=0.1683，判定系数高 (R² = 0.9976)。两种模型都预测生物柴油产量较高 (>85%)，ANFIS 的产量 (88.21%) 略高于 RSM (86.20%)。将优化条件下生产的生物柴油的特性与美国材料与试验协会 (ASTM) D6751 和欧洲标准 (EN) 14214 标准进行了比较，结果发现其在可接受的范围内，表明该燃料是适用的。
英国国家北海鳕鱼回避计划
TAC设置为2020年。实际关闭时间（RTC）和实时报告（RTR）将有助于管理车队的配额问题。该计划主要集中于空间措施，以避免捕获丰富的鳕鱼。尽管很难量化空间措施，但我们先前使用RTC（尤其是在COD恢复计划中）的空间措施的经验表明，这种措施对COD死亡率和生物量有可见的影响。1。产卵封闭北海北海 - 英国与欧盟成员国和挪威一起工作，建立了十个产卵的关闭，该关闭在2020年1月1日生效并留在原地。北海南部的关闭 - 在英国水域的部分中，有两个产卵封闭。其他站点可以被视为在英国水域中关闭季节性产卵的候选者，并且确定的任何站点都将在本计划中建立并进行更新。1.1产卵方案的功能
一种新颖的路径计划和避免障碍的方法...
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此，广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物，这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法，以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法，用于避免障碍物，利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初，使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后，将A*算法应用于修改的地图。此外，开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时，机器人在避免障碍的同时，动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下，通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力，即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离，从而展示其实用应用的潜力。
撞车避免车道出发碰撞
测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧，则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置，应警告制造商的代表，他们不允许自己这样做。还应告知他们，如果发生另一次事件，他们将被要求离开测试地点。
EURO NCAP协议 - 避免崩溃 - 正面碰撞
测试实验室的责任是确保任何要求的更改满足欧元NCAP的要求。如果实验室和制造商之间存在分歧，则应立即告知欧元NCAP秘书处以通过最终判决。实验室工作人员怀疑制造商干扰了任何设置，应警告制造商的代表，他们不允许自己这样做。还应告知他们，如果发生另一次事件，他们将被要求离开测试地点。
避免歧视性地使用人工智能
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源，以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中，AI 是指基于机器的系统，该系统可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时，人工智能在学校中的使用越来越多，包括出于教学和学校安全目的，以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。