摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆,赋予了有益的设计灵活性,并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能,并标志着其能耗。在本文中,从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化(LPV)系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分,以及基于问题解耦的分散方法,其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式(STSM)控制的解决方案。两种方法均由决策层监督,以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别,使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制(DYC)以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略,以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化,使用高效的顺序二次编程(SQP)方法进行了专业解决,以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中,对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明,在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上,稳定性,稳定性和能源效率都有很大的提高。
使用这种三层体系结构,摄政量平衡了计算效率和齿状成熟。内存类型和处理流的分离,再加上集成层的协调函数,创建了一个系统,可以反映人类认知体系结构,同时利用传统LLM的优势。这种方法不仅提高了我们对人工意识的理解,而且还为开发复杂的自主EMS提供了一个实用的框架,可以无缝整合快速,直觉的响应和谨慎的,谨慎的,谨慎的,审议的推理。
背景在越南,土地稀缺问题日益严重,主要原因是人口快速增长和人均经济增长加快。这导致土地消耗增加,特别是用于粮食和能源生产,并带来诸如森林砍伐、生物多样性丧失和天然二氧化碳吸收减少等负面影响。这些问题要求重新考虑土地使用。为实现《巴黎协定》的气候目标,越南越来越关注可再生能源,特别是光伏系统。这是必要的,因为该国面临着每年约 10% 的电力需求增长。推广可再生能源是解决越南土地使用冲突和气候变化的关键方面。缓解土地资源压力的一种策略是将其用于粮食和能源生产的用途增加一倍。在同一区域结合水产养殖生产和光伏能源生产(Aqua-PV)是非常新的发展;据我们所知,在该项目开始时,没有其他用于养虾的 Aqua-PV 项目(图 1)。在养虾业中,所谓的生物絮团系统得到越来越多地应用,其中依赖光的藻类和微生物在水质和虾的营养中发挥着重要作用(图 2)。因此,了解光伏系统遮光对生物絮团系统的影响至关重要。SHRIMPS 项目旨在帮助减少越南未来水产养殖和光伏地面安装系统的土地需求。同时,它旨在提高土地面积的整体生产力。这样,越南的土地使用和经济增长就可以在生态和社会经济上更加可持续地发展。在由 Thünen 渔业生态研究所开展的子项目中,我们研究了光伏系统遮光虾池对池塘生物系统和虾生产的影响。
通过功率循环测试对使用改进的互连技术的最新标准双功率模块进行老化调查 Yi Zhang a,* 、Rui Wu b 、F. Iannuzzo a 、Huai Wang aa AAU Energy,奥尔堡大学,丹麦奥尔堡 b Vestas Wind Systems A/S,丹麦奥胡斯 摘要 为硅和碳化硅设备开发了最新标准“新型双”功率模块,以满足高可靠性和高温电力电子应用日益增长的需求。由于新封装刚刚开始投放市场,其可靠性性能尚未得到充分研究。本文研究了基于新封装的 1.7 kV/1.8 kA IGBT 功率模块的功率循环能力。对功率循环前后的电气和热性能都进行了研究。在 Δ T j = 100 K 和 T jmax = 150 ° C 的条件下经过 120 万次循环后,芯片和键合线均没有明显的性能下降。尽管如此,在测试环境中,在约 600 k 次循环后,已达到导通电压 (V ce ) 增加的寿命终止标准。进一步的扫描声学显微镜测试发现,疲劳位置从传统的近芯片互连(例如,键合线剥离)转移到直接键合铜 (DBC) 基板和底板层。考虑到新封装的循环寿命是传统功率模块的十倍以上,预计随着互连技术的进一步改进,热机械疲劳将不再是限制寿命的机制。同时,随着先前的瓶颈(例如,键合线)得到解决,一些新的疲劳机制(例如,DBC 的分层)在新封装中变得明显。
进入21世纪以来,我国发展迅速,电动汽车作为汽油车的替代逐渐进入大众的视野。目前,电动汽车换电问题正成为制约其发展的主要因素,新能源的合理开发与研究成为当务之急。微电网成为符合要求的合理产品。然而,微电网系统并非十全十美,如今的换电站集充放电储能功能于一体,与微电网互动形成能量交换。然而,如今的微电网系统面临能源供需关系紧张、负荷不稳定等问题。如何协调微电网与电动汽车换电站两个运营主体的良好互动,保证各自的利益,最终实现节能减排,利于社会发展的目标具有很强的现实意义。本文对电动汽车换电站与孤立微电网的经济调度策略进行研究。建立基于双层优化理论的经济调度模型,将换流站与孤立微电网作为两个独立的实体;基于多目标优化理论将两者整合为一个系统,研究孤立微电网的经济效益。
这是一个“刚刚接受的”手稿,已通过同行评审过程对其进行了检查,并已被接受以进行出版。“刚刚接受的”手稿在接受后不久在线发布,该手稿是在技术编辑和格式化和作者证明之前的。基本和临床神经科学提供“刚刚接受的”作为可选和免费服务,使作者能够在接受后尽快向研究社区提供结果。在用技术编辑和格式化了手稿后,它将从“刚刚接受”的网站中删除,并作为已发表的文章发表。请注意,技术编辑可能会对可能影响内容的手稿文本和/或图形引入较小的更改,以及所有适用于期刊有关的法律免责声明。
1 法国雷恩第一大学欧仁·马奎斯抗癌中心,法国国家健康与医学研究院,UMR_S 1242,COSS(化学,癌变应激信号),35042 雷恩,法国;bevantkevin@gmail.com(KB);matthis.desoteux@univ-rennes1.fr(MD)2 埃及开罗大学国家癌症研究所癌症生物学系,开罗 11796,埃及;abdelhadynci@gmail.com 3 埃及开罗大学学生医院医学实验室部,开罗 11796,埃及;drsabrin2007@gmail.com 4 埃及米斯尔科技大学(MUST)应用健康科学技术学院医学实验室技术系,Al-Motamayez 区,十月六日邮政信箱 77,埃及* 通讯地址:ayman.metwally@must.edu.eg(AMM); cedric.coulouarn@inserm.fr (CC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
抽象人工智能(AI)深深地嵌入了处理敏感信息和任务操作的部门中,并且保护这些系统已变得至关重要。本文引入了一种新型的双层防御系统,称为安全人工智能(SAI),旨在减轻与迅速注射和迅速中毒攻击有关的风险。在连续设置“ SAI”中使用两个大型语言模型(LLM) - 一种用于初始输入及时分类的“后卫”模型,该模型有效地滤除了对抗性输入以保护AI系统和响应用户查询的主要响应模型。通过严格的测试,SAI在防止恶意提示损害AI响应方面表现出了弹性,从而大大提高了AI安全性。本文彻底研究了SAI的架构,方法论和性能,以满足对安全和对抗性AI系统的不断增长的需求。关键字:大语言模型,安全的人工智能,人工智能,及时注入,AI安全性。ntroduction虽然人工智能(AI)在政府,银行业和医疗保健方面具有许多优势,但其融合会增加脆弱性,尤其是随着LLM的复杂性和能力发展。AI仍然容易受到对抗性及时的操纵的攻击,这些操纵利用了自然语言弱点,尽管对强大的模型训练和硬编码过滤器规则进行了大量研究[1] [9] [18]。直接将有害物质直接嵌入AI输入,快速注射和中毒攻击中提供了一种特殊的危害[1] [6] [11]。与通常集中于攻击系统弱点的传统网络威胁不同,这些攻击使用了AI学习的反应模式,因此修改模型以产生意外的和通常的负面结果[1] [3]。鉴于语言的复杂性和LLM答案的复杂性,这种敌对的方法可能很难检测和预防[6] [7]。在这项工作中提出了安全的人工智能(SAI)作为解决这些挑战的解决方案。SAI的创新架构满足了针对基于及时的敌对投入的弹性,可扩展的防御的需求
i。确定成员的医疗补助参与提供者。II。 识别医疗补助福利,该成员可能有资格根据D-SNP的福利摘要,根据D-SNP未涵盖的医疗补助州计划,该计划未涵盖服务。 iii。 提供信息,包括根据会员的要求或案件协调员或其他健康计划人员确定的联系信息,以获得医疗补助福利。 iv。 协调根据会员的要求或计划的护理协调员确定的医疗补助服务的访问,包括识别和转介所需的服务,护理计划的援助以及获得所需服务的约会的帮助。 v。协助根据成员的要求或计划的护理协调员确定的有关承保范围或医疗保险之间可能出现的付款或付款问题的问题。II。识别医疗补助福利,该成员可能有资格根据D-SNP的福利摘要,根据D-SNP未涵盖的医疗补助州计划,该计划未涵盖服务。iii。提供信息,包括根据会员的要求或案件协调员或其他健康计划人员确定的联系信息,以获得医疗补助福利。iv。协调根据会员的要求或计划的护理协调员确定的医疗补助服务的访问,包括识别和转介所需的服务,护理计划的援助以及获得所需服务的约会的帮助。v。协助根据成员的要求或计划的护理协调员确定的有关承保范围或医疗保险之间可能出现的付款或付款问题的问题。
Flammability (solid, gas) No data available None known Flammability Limit in Air None known Upper flammability limit: No data available Lower flammability limit: No data available Flash point No data available Open cup Autoignition temperature No data available None known Decomposition temperature None known pH No data available None known pH (as aqueous solution) No data available No information available Kinematic viscosity No data available None known Dynamic Viscosity No data available None known Water solubility No data available None known其他溶剂中的溶解度无可用的数据,无知的分区系数无可用的数据,无知的蒸气压力无可用的数据可用无知的相对密度无可用的数据可用无知的散装密度无数据可用液体密度无数据可用的数据可用蒸气密度无可用的数据可用粒子粒径无知的信息可用粒径可用信息可用信息可用信息分布