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基于VFH+算法的未知环境中自主水下直升机的完整覆盖路径规划方法
摘要：一架自主水下直升机（AUH）是磁盘形的多型Au suplopellosus au popelly ossopous水下车辆（AUV），旨在在水下环境中自动起作用。在未知环境中近底面积扫描是典型的应用程序，其中完整的覆盖路径计划（CCPP）对于AUH至关重要。提出了一种完整的覆盖路径计划方法，其中提出了带有单个梁回声声音的AUH，包括最初的路径计划和在线本地碰撞策略。首先，初始路径是使用boutrophedon运动计划的。基于其移动性，一种多维障碍物传感方法的设计，其单个光束范围安装在AUH上。VFH+算法是根据固定位置处的范围信息在遇到障碍物之前为标题决策过程配置的。在线局部避免程序进行了模拟和分析，并通过所需的标题方向和相应的极性直方图进行了分析。最后，通过分析不同障碍局情况下的标题决策来设置，模拟和比较几个模拟情况。模拟结果证明了提出的完整覆盖路径计划方法的可行性，这证明在没有单束声纳的未知环境中完成全面覆盖面积扫描是可行的。
红队防御部门推出全新
该场景想象了 eshu，一种新型植入物，可以让任何装备了它的个体立即吸收新知识。这种知识是可逆的，并且不会以任何方式影响个人意志。渐渐地，这些植入物变得越来越普及，并且在某些地区使用也越来越广泛。它们成为通过注入军事知识从平民中临时、立即建立军队的杠杆。这支军队以九头蛇 (Hydra) 命名，借用神话中的动物九头蛇 (Hydra) 来表示其不断自我更新的能力，每个志愿者都可以根据需要随时为自己注入足够的知识。渐渐地，eshu 的能力不断扩大，为集体行动的可能性开辟了道路：拥有 eshu 的个体可以以分散、即时甚至共生的方式相互交流。
西班牙净零转型的财政和经济后果
西班牙已开始制定雄心勃勃的目标，即到 2050 年成为碳中和经济体。本文分析了加强气候措施以实现这一目标对预算和经济产生的影响。利用OECD ENV-Linkages可计算一般均衡模型进行的定量情景分析表明，碳中和情景与长期持续的GDP增长相兼容，2023-2050年期间的平均增长率估计为1%左右。结果还表明，采取一揽子强化气候措施会产生预算互动，同时强调，由于政府净收入的增长率仍将保持正值，因此这种转变不会危及政府的预算稳定。
1,3-丁二烯：知识更新和工作场所接触评估
2007 年 6 月，劳工总局 (DGT) 联系 ANSES 开展必要的专家工作，为包括 1,3-丁二烯在内的大约 20 种物质制定 OEL。在这种方法中，国家机构必须考虑负责开展化学制剂职业接触限值（CSLEP 或 SCOEL，英文名称）专业知识的欧洲科学委员会的报告。该委员会保留白血病作为一个关键影响，并得出结论，暴露于 1 ppm (2.25 mg/m 3 ) 相当于每 1,000 名暴露工人中有 10 人死于白血病 [2]。ANSES 专家委员会不推荐 OEL，但在其专家报告中保留（概率计算长达 70 年，针对 1,3-丁二烯 8 小时/天、240 天/年的专业暴露场景，超过 45 年职业生涯）[3]：
射频识别 (RFID) - OECD iLibrary
如上所述，RFID系统面临的风险差异很大，不仅取决于所使用的技术，还取决于环境和应用场景。根据 OECD 安全指南，风险评估和管理有助于解决 RFID 系统的安全问题。全面的风险方法（即考虑系统生命周期的每个阶段——规划、部署、操作、数据处理和生命周期结束——以及系统的每个组件——标签和阅读器、中间件）、数据库、网络和服务器组件）对于制定总体安全策略是必要的。风险评估和管理策略有助于确定是否需要整合系统的某些要素以弥补无法直接填补的空白。
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集
微电网随机机组组合中考虑电池储能系统周期老化的优化运行调度
摘要：随着微电网 (MG) 中可再生能源渗透率的提高，使用电池储能系统 (BESS) 已成为实现微电网优化运行不可或缺的因素。尽管 BESS 有利于实现经济稳定的微电网运行，但为了最大限度地节省成本，应考虑其寿命衰减。本文提出了一种针对微电网的最优 BESS 调度方法，以解决随机机组组合问题，同时考虑到可再生能源和负荷的不确定性。通过提出的 BESS 调度，BESS 的寿命衰减被最小化，微电网运行在经济上变得可行。为了解决上述不确定性，我们采用了一种基于场景的方法，分别使用蒙特卡洛模拟和 K 均值聚类算法来生成和减少场景。通过实施雨流计数算法，我们获得了 BESS 的充电/放电状态曲线。为了制定循环老化应力函数并更真实地检查 BESS 的生命周期成本 (LCC)，我们将非线性循环老化应力函数部分线性化。采用 Benders 分解来最小化 BESS 周期老化、总运营成本和 LCC。为此，将一般问题分解为主问题和子问题，以考虑不确定性并通过并行处理优化 BESS 充电/放电调度问题。为了证明所提出的 BESS 优化调度在 MG 运行中的有效性和优势，分析了不同的案例研究。仿真结果证实了所提出的调度的优越性和改进的性能。
1,3-丁二烯：知识更新和... - INRS
2007 年 6 月，劳工总局 (DGT) 联系 ANSES 开展必要的专家工作，为包括 1,3-丁二烯在内的大约 20 种物质制定 OEL。在这种方法中，国家机构必须考虑负责开展化学制剂职业接触限值（CSLEP 或 SCOEL，英文名称）专业知识的欧洲科学委员会的报告。该委员会保留白血病作为一个关键影响，并得出结论，暴露于 1 ppm (2.25 mg/m 3 ) 相当于每 1,000 名暴露工人中有 10 人死于白血病 [2]。ANSES 专家委员会不推荐 OEL，但在其专家报告中保留（概率计算长达 70 年，针对 1,3-丁二烯 8 小时/天、240 天/年的专业暴露场景，超过 45 年职业生涯）[3]：
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
SIM到真实的移动机器人导航策略，从虚拟眼睛的视觉中学习
摘要 - 恰好在具有最小碰撞的无构建环境中引导软机器人仍然是软机器人的开放挑战。当环境未知时，可能无法用于模拟和操作的导航的事先运动计划。本文提出了一种新颖的SIM到真实方法，可在模拟开放框架体系结构（SOFA）下的静态环境中指导电缆驱动的软机器人。SCE-NARIO的目的是在简化的横向气管插管过程中类似于其中一个步骤，在该过程中，机器人气管管由灵活的视频辅助内窥镜/stylet引导到上层气管larynx位置。在沙发中，我们采用二次编程逆求器来获得基于机器人模型的内窥镜/Stylet操纵的无碰撞运动策略，并编码与眼睛的视觉。然后，我们使用闭环非线性自动回收前模型（NARX）网络将虚拟视觉和关节空间运动识别的解剖学特征与关节空间相关联。之后，我们将学习的知识转移到机器人原型中，期望它仅根据其眼睛的视觉自动自动地在新的幻影环境中导航到所需的位置。实验结果表明，我们的软机器人可以根据从虚拟环境中学到的知识，在最小的碰撞运动中有效地通过非结构化的幻影训练到所需的位置。结果表明，闭环NARX预测和由SOFA引用的机器人电缆和棱镜关节空间运动之间的平均R平均系数为0.963和0.997。眼神的视线还表现出机器人尖端和震颤之间的良好对齐方式。