包括从原材料供应商到工厂和仓库到最终客户的材料,信息和服务流。逐渐以工厂为中心和以服务为中心的改进,并获得了相关的效率和有效性的相关收益,因此在这种扩展的供应链环境中,将更多的改进机会视为存在。供应链管理(SCM)的思想,即供应链活动的有效计划,组织和协调,开始出现。讨论这种方法的文章开始出现在1990年代中期的文献中(例如[7])。这种趋势一直持续到今天,强调了它作为研究和研究领域的持续突出[8,9]。供应链管理的同化完成了商品和服务生产中业务流程的综合和全面的看法,从而形成了目前的运营管理概念[1]。
您的教学将由您自己的基于学科的奖学金以及您自己的实践和研究来告知您的教学。成功的候选人拥有博士学位,展示了出色的教学能力(On-On-OfflIne),具有强大的研究技能,并有望为定制的公司内部计划做出贡献。对于副教授和完整的教授级别,学术和行业职位的管理经验将被视为奖励。也将考虑使用西班牙语和英语教学的能力和愿意,因为成功的候选人将不得不使用两种语言进行互动。使用案例方法的教学经验被认为是加号。
图1 F -MS框架的概述。a)f -ms的概念。对于给定的k -mer,使用删除函数f评估相应的掩码位λ(s,m,q)。b)低级操作。a f→f'重铸件在函数f下在函数f'下的另一个掩码下更改掩码,同时保留表示的k -mer集。Concat合并两个超弦和口罩。这两个操作都可以在原始F -MS或其相关索引上进行概念上执行。c)设置操作。操作OP由一系列contecat和Recast应用于输入F -MS,具有特定于操作的输入和输出功能(请参见Tab。1)。重铸件可以通过使用相同的目标函数压实来代替其数据结构的F -MS运行。
Kraken在高批量的迅速发展和制造可扩展性的沿海平台方面拥有成功的记录。K3 Scout是一种低成本,低签名,高性能的自动多误差USV,用于使用商业和军事应用。K4 Manta是一个正在开发中的独特,创新的可扩展平台,它将在淹没秘密浸润,持续的斑点或游荡角色之前,在大距离内带来多个误解有效载荷。k5 kraken将是确定性的,高性能的沿海武装直升机,能够快速单独或精确地订婚,以防御沿海或漂浮的资产。
自70年代早期作品以来,机器人路径计划的问题一直是无数调查的重点,尽管文献中有大量结果,但仍然是一个引起极大兴趣的话题。In virtually all robotic applications it is required to somehow define a feasible and safe path, and such a problem can be cast and solved in many ways, given the several possible combination of robots - industrial robots, Autonomous Guided Vehicles (AGVs), Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), underwater vehicles - and scenarios - a production line, a warehouse, an hazardous mountain - and therefore a large number of approaches and解决方案已经并且正在调查。本章的目的是概述此类广泛的文献,首先简要回顾了路径计划中使用的一些经典和通用的方法,然后通过专注于与行业,医疗机器人和机器人焊接的AGV相关的某些特定于应用的问题。此选择是由这三个应用程序中路径计划问题的显着相关性所激发的。然后,分析了一种极大的工业兴趣(例如机器人喷漆)的单一应用。描述了其特定功能,并考虑了任务建模和路径计划的几种技术。进行了这些技术之间的详细比较,以突出每种技术的利弊,并提供一种方法来选择最适合特定机器人喷漆应用的方法。
机场保持良好的运营性能水平,尽管其中一些可能会受到不利天气情况的影响。任何级别的网络中断都可能导致某些机场的守时性问题。应该将特殊的重点放在一天的第一次旋转上,以避免全天对网络延迟的增加潜在的“敲门效应”。冬季正在进行中,滑雪轴机场传达了一些限制。nm正在与几个已经表明问题并主动联系尚未通信的机场紧密合作。nm强烈鼓励任何预期的机场与NM机场功能联系(nm.airports@eurocontrol.int)。
摘要——本文介绍了一种使用 Brahms 多智能体建模语言对模型进行形式化验证来确保宇航员探测车 (ASRO) 团队自主系统可靠性的方法。行星表面探测车已被证明对几次载人和无人月球和火星任务至关重要。第一批探测车是遥控或手动操作的,但自主系统越来越多地被用于提高探测车操作的效率和范围,例如 NASA 火星科学实验室。预计未来的载人月球和火星任务将使用自主探测车协助宇航员进行舱外活动 (EVA),包括科学、技术和施工作业。这些 ASRO 团队有可能显著提高地面作业的安全性和效率。我们描述了一个新的 Brahms 模型,其中自主探测车可以执行几种不同的活动,包括在 EVA 期间协助宇航员。这些活动争夺自主探测器的“注意力”,因此探测器必须决定哪些活动当前最重要,并参与其中。Brahms 模型还包括一个宇航员代理,它可以模拟宇航员在舱外活动期间的预测行为。探测器还必须对宇航员的活动做出反应。我们展示了如何使用 Brahms 集成开发环境模拟这个 Brahms 模型。然后,还可以使用 SPIN 模型检查器通过从 Brahms 自动翻译到 PROMELA(SPIN 的输入语言),根据系统要求对模型进行正式验证。我们表明,这种正式验证可用于确定任务和安全关键操作是否正确执行,从而提高 ASRO 团队行星探测器自主系统的可靠性。
对气候变化和能源安全的日益担忧导致能源框架的范式发生了变化。在这方面,分布式生成提供了处理能源传递中不确定的可能性,以及传统和集中发电厂的化石燃料依赖性。这项工作提出了一种建模和多标准优化策略,用于设计和操作连接的发电厂,包括不同的能量向量。建模方法考虑了能源转换单元的时间操作,以响应电力和氢的需求以及存储系统的季节性行为。实施了针对经济,环境和社会方面的多标准评估。目标函数是总年化成本,CO 2排放和网格依赖性。根据优化结果,它强调了评估标准对发电厂的结构和运营政策的影响。另外,通过比较分布式能源系统相对于集中式方案的性能,可以注意到分散生成的显着潜力。的确,根据优化目标,CO 2排放量最高为89%,并且可以实现高达81%的自助力。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
o 50%的作业和互动活动:如果他们在作业和互动活动中总体收集了最低等级(> = 50%),则允许学生参加模块的最后考试。o期末考试的50%•如果学生获得了小数点的成绩,则最终成绩将四舍五入到最接近的半单位。当等级等于或高于5.0时,该模块(主题单元)被认为已成功完成。
Enko Chem Inc.是一家神秘的康涅狄格州AI信息的作物保护公司,为农民的最大农作物威胁设计安全,可持续的解决方案,从害虫抵抗新疾病。Enko希望减少其能源消耗,成本和碳足迹,因此他们与Eversource合作进行LED照明改造并在其温室,实验室和办公室安装照明控件,从而节省了大量节省。随后进行了大规模的全面改造,并升级了其HVAC系统,绝缘和建筑管理控制系统。总的来说,这些升级将节省超过160万千瓦时的Enko和每年1,700加仑的加热油。他们获得了超过100万美元的C&LM激励措施,这帮助他们完成了这些升级,并为将来的改进奠定了基础。