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太阳深水潜水 - 结果备忘录，10.25.2023
目录：1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策，并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求（缺乏总体策略）8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费（社区太阳能汇入了公用事业法案）。9 4。实施40％LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区，允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
cmput 628：深钢筋学习
重新评估期中考试：学生将在考试期间访问他们的期中考试。担心如何在中期考试中有特定问题的学生可以在接受标记考试之日的两个星期内通过电子邮件向教练提交请求。请求应指定要重新评估哪个问题，（2）该请求的基本原理，以及（3）提出的标记。重要的是，一旦提交了重新评估请求，就可以根据教师的酌处权来调整标记。不允许学生与他们一起参加期中考试，也不可以为他们拍照，因此，如果令人担忧，建议学生在考试期间做笔记。TA无权在中期考试中进行权衡，这是教练只能做的事情。一旦重新评估问题，也可以注意标记。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
迪尔菲尔德镇综合规划
迪尔菲尔德镇位于俄亥俄州沃伦县，是沃伦县人口最多的管辖区。根据 2020 年人口普查数据，迪尔菲尔德镇的人口为 40,525 人。运营如此人口稠密的社区所涉及的复杂问题需要通过综合规划来解决。1996 年，当人口约为 20,000 时，该镇首次努力编制土地使用计划并采用镇管理的分区规定。2007 年，该镇通过实施第一个综合规划进入了新领域。该计划不仅涵盖了按密度划分的土地使用建议，还深入探讨了该镇面临的机遇和挑战。2013 年，该镇启动了第一个综合规划的五年更新。该更新保留了第一个计划的大部分结构，并增加了社区特色和土地使用章节。此次更新后，根据之前计划的成就重新确定了目标的优先顺序，以便更好地解决乡镇的当代管理问题。该计划分为三个主要部分。
DNA条形码揭示了深...
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起，以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种，并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种（例如深海章鱼）方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要，并确定其中物种的真实多样性和分布。
具有多州降解和深度强化学习的下水道管道的维护策略
大规模的基础设施系统对社会欢迎至关重要，其有效管理需要造成各种复杂性的战略前提和干预方法。我们的研究解决了涉及下水道资产的预后和健康管理（PHM）框架内的两个挑战：对跨严重水平的管道降解并制定有效的维护政策。我们采用多州降解模型（MSDM）来代表下水道管道中的随机降解过程，并使用深度加固学习（DRL）来制定维护策略。荷兰下水道网络的案例研究例证了我们的方法论。我们的发现证明了该模型在产生超过启发式方法的智能，节省成本的维护策略方面的效率。它根据管道的年龄来调整其管理策略，选择一种被动方法，用于新的管道，并过渡到较老的策略，以防止失败和降低成本。这项研究高光DRL在优化维护政策方面的潜力。未来的研究将通过合并部分可观察性，探索各种强化学习算法并将这种方法扩展到全面的基础架构管理，以改善模型。