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空客 A350 ONLY GVT - hal-onera
2013 年 4 月和 5 月，ONERA-DLR 专业团队对新复合材料设计的 AIRBUS A350 XWB 进行了 GVT（地面振动测试）活动。第一次 GVT 是在第一架飞机原型上进行的，持续了 9 天的测量时间。另一次 GVT 在 2 天的测量时间内在第三架原型上进行，重点关注前起落架动力学。由于 AIRBUS A350 XWB FAL（总装线）的严格和繁忙的规划，这些测试活动的时间非常短，需要调整测试技术和方法以及优化的工作流程以满足具有挑战性的测试要求。AIRBUS、ONERA 和 DLR 团队之间的强大协同作用使得在远程飞机上执行了前所未有的最短 GVT 活动。测试程序涉及混合 PSM（相位分离方法）和 PRM（相位共振方法），解决非线性行为。由于采用了新颖的数据库系统，获得了有史以来最完整的模态模型数据库。本文致力于描述在这种特别困难的环境中所遵循的流程和使用的方法，以及这些流程和方法如何有助于成功完成这项艰巨的测试活动。关键词：地面振动测试、结构非线性、模态识别、相位分离法、相位共振法
Cambium 2023 情景描述和文档
AC 交流电 AEO 年度能源展望 ATB 年度技术基线 BA 平衡区 BECCS 含碳捕获与储存的生物能源 CARB 加州空气资源委员会 CCS 碳捕获与储存 CES 清洁能源标准 CO 2 e 二氧化碳当量 CONE 新进入成本 CSP 聚光太阳能发电 DAC 直接空气捕获 EIA 美国能源信息署 EPA 美国环境保护署 GEA 发电与排放评估 GIS 地理信息系统 GWP 全球变暖潜能 IPCC 政府间气候变化专门委员会 IRA 《通胀削减法案》 ITC 投资税收抵免 LRMER 长期边际排放率 NGCT 天然气燃气轮机 NREL 国家可再生能源实验室 OGS 油气蒸汽 PRM 计划储备保证金 PTC 生产税收抵免 PV 光伏 RAZ 可靠性评估区 REC 可再生能源抵免 RPS 可再生能源组合标准 RTE 往返效率 SRMC 短期边际成本 SRMER 短期边际排放率 USLCI 美国生命周期清单数据库
休闲娱乐计划提案任务
这项娱乐项目计划提案作业的总体目标是，在一定程度上让学生有机会展示他们不断发展的知识和娱乐项目规划能力，以符合我们的国家娱乐和公园协会 (NRPA) 认证标准公园、娱乐、旅游认证委员会 (COPART) 学习目标 7.02 - 其中规定“从 (NAU PRM) 课程毕业的学生应能够展示设计、实施和评估服务的能力，这些服务有助于有针对性的人类体验，并涵盖个人和文化多样性”。更具体地说，这项作业将为学生提供一个机会，让他们以小组形式合作制定一份全面的娱乐项目计划提案，他们可以将个人创造力与项目设计元素的理论概念相结合，形成一份综合的、可行的专业级项目提案。在此过程中，学生将提交一份草稿文件，然后以循环方式将草稿传阅给彼此进行同行评审。最后，重新修改他们的小组提案，作为最终提交给导师的提案。这种循环的草稿和评审流程可以激发和分享更广泛的学生群体的想法，并鼓励在评审同行作品时进行更高水平的批判性思考。分数结构：草稿提交（用于同行评审）= 总计 60 分
西部铀和钒公司。
西部铀和钒公司。管理层的讨论和分析截至2024年6月30日（在美元陈述）的三个月和六个月，日期为2024年8月14日，简介西方铀和钒公司（“公司”或“西部”，以前是西方铀公司）是发行人。该管理层的讨论和分析（“ MD＆A”）对截至6月30日，2024年和2023年6月30日和2023年6月30日的三个月和六个月的公司发展，运营成果和财务状况进行了审查。MD＆A旨在补充西方人的合并财务报表及其在上述时期的票据（“陈述”）。除非另有说明，否则MD＆A中包含的所有金额均以美元呈现。该报告的日期为2024年8月14日，可以在sedar+网站www.sedarplus.ca和CSE网站www.thecse.com上向前看的陈述，该MD＆A Turn MD＆A Turn Cort-torter-toffort-toffort-took-tooking togements在www.sedarplus.ca和CSE网站上进行审查。前瞻性陈述通常可以通过使用诸如“计划”，“期望”或“不期望”，“期望”，“估计”，“预期”，“预期”，“预期”或“预期”或“信仰”或“信仰”，或“或“预期”或“事件”或“事件”或“事件或结果”可能会发生的“”或“”前瞻性陈述涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些风险可能导致公司的实际结果，绩效或成就与前瞻性陈述所表达或暗示的任何未来结果，绩效或成就实质上不同。在“风险因素”下，此MD＆A中指出了其他因素。实际结果和发展可能会有所不同，并且可能与此MD＆A中包含的前瞻性陈述所表示或暗示的结果有所不同。这种前瞻性陈述是基于许多假设，这些假设可能被证明是不正确的，包括但不限于公司获得必要的融资的能力，经济普遍，预期和意外的成本以及其他与此MD＆A中其他地方相关的风险以及其他风险以及不确定性。此类陈述也可能受到环境法规，税收政策，竞争，缺乏可用和合格人员或管理，股票市场波动以及从内部或外部来源获得足够资本的能力的实质性影响。实际结果，绩效或成就可能与本文表达的结果有重大不同。虽然公司预计随后的事件和发展可能会导致其观点的变化，但该公司明确违反了更新这些前瞻性陈述的任何义务，但适用法律规定除外。这些前瞻性陈述不应依靠西方铀和钒公司，代表了该MD＆A之日之日起的任何日期的观点。尽管公司试图确定可能导致实际行动，事件或结果与前瞻性陈述中所描述的重要因素，但可能会导致行动，事件或结果不如预期，估计或预期。读者不应过分依赖前瞻性语句。上面确定的因素并非旨在代表可能影响公司的因素的完整列表。关于西方铀和钒公司（“西方”或“公司”，以前是西方铀公司）于2006年12月根据《安大略省商业公司法》成立。2014年11月20日，公司完成了加拿大证券交易所（“ CSE”）上的上市流程。作为该过程的一部分，该公司收购了特拉华州有限责任公司Pinon Ridge Mining LLC（“ PRM”）成员利益的100％。交易构成了PRM对Western的反向接管（“ RTO”）。在获得适当的股东批准之后，公司重组了董事会和高级管理团队。西部是加拿大国内发行人和加拿大的报告发行人。2015年9月16日，Western完成了对黑色矿物有限公司（“黑色范围”）的收购。
表格 10-K - 美国银行投资者关系
每个类别的名称 交易代码 注册交易所的名称 存托股份，每股代表 1/1,200 的股份权益 BML PrH 美国银行纽约证券交易所 浮动利率非累积优先股，第 2 系列 存托股份，每股代表 1/1,200 的股份权益 BML PrJ 美国银行纽约证券交易所 浮动利率非累积优先股，第 4 系列 存托股份，每股代表 1/1,200 的股份权益 BML PrL 美国银行纽约证券交易所 浮动利率非累积优先股，第 5 系列 BAC Capital 浮动利率优先混合收入期限证券 BAC/PF 纽约证券交易所信托 XIII（及与此相关的担保） 5.63% 固定至浮动利率优先混合收入期限证券 BAC/PG BAC Capital 纽约证券交易所信托 XIV（及与此相关的担保） 收入资本债务票据最初到期日为 2066 年 12 月 15 日 MER PrK 纽约证券交易所 美国银行公司高级中期票据，A 系列，递增可赎回票据，到期日为 BAC/31B 纽约证券交易所 BofA Finance LLC 2031 年 11 月 28 日（以及注册人对此的担保）存托股份，每股代表 BAC PrM 股票的千分之一权益 纽约证券交易所 5.375% 非累积优先股，KK 系列存托股份，每股代表 BAC PrN N 股票的千分之一权益
78 - Ecac-ceac.org
我们现在在复苏的道路上面临着新的和不同的挑战。新的情况也在推动该行业发生变化。有必要应对一些国家日益加剧的社会和经济压力，并展示航空业在全球范围内实现可持续发展和减少碳足迹的承诺。这种动荡的影响之一是，便利化的重要性迅速增加。当我们认识到行业面临的挑战通常会直接影响乘客与航空业的互动方式时，这并不奇怪。对“乘客旅程”的考虑是政治、监管和运营决策的重要因素。无论是新的旅行健康要求、边境管制系统的变化，还是因中断和旅行成本上升而产生的影响，都是如此。创建一个安全可靠的环境是监管机构与其行业合作伙伴共同承担的责任，而且往往是一项复杂的任务。欧洲民航会议的便利化工作计划继续解决便利化的多样性问题，既要监测当前存在的问题，又要确定需要改进的新主题。例如，今年的工作计划重点关注欧洲民航会议行动不便人士 (PRM) 质量评估计划、欧盟出入境系统以及对空难受害者及其家属的支持规定。在本期欧洲民航会议新闻中，我们讨论了过去几年便利化专家学到了什么，并揭示了该领域正在发生的问题。我们的文章还简要介绍了为加强对乘客（尤其是行动不便人士）的帮助而推出的举措。展望未来，我们暗示了一些我们预计在 2024 年会看到更多主题的话题。我很高兴介绍本期 ECAC 新闻，这是 ECAC 致力于加强合作并促进便利化这一关键领域持续发展的一部分。
![arxiv：2410.15115v3 [cs.lg] 2024年11月27日](/simg/6\66cf6649af9d23f3e14bb27b88f10eeacff6353e.webp)
arxiv：2410.15115v3 [cs.lg] 2024年11月27日
奖励模型越来越重要，对于改善LLMS的推理性能。现有的研究表明，训练有素的奖励模型可以通过搜索或最佳n票在推理时间上大大改善模型性能。但是，在RL训练时间期间奖励模型的潜力仍然很大程度上还不足。目前尚不清楚这些奖励模型是否可以为使用稀疏成功奖励的RL培训提供额外的培训信号，从而验证解决方案的正确性。在这项工作中，我们评估了RL培训的流行奖励模型，包括受结果监督的奖励模型（ORM）和程序监督的奖励模型（PRM），以及通过将这些学习的奖励与成功奖励相结合，培训了使用RL的LLM集合来解决数学问题。令人惊讶的是，即使这些学到的奖励模型具有强大的推理时间表演，它们也可能不会帮助甚至伤害RL训练，而与仅接受成功奖励的LLM相比，表现差。我们的分析表明，LLM可以通过重复正确但不必要的推理步骤从其中一些奖励模型获得高奖励，这导致了RL培训的严重奖励黑客问题。因此，我们介绍了两种新颖的奖励精致技术，包括剪裁和三角洲。关键思想是确保任何推理轨迹的累积奖励都受到上限，以使学习的奖励模型有效而无需被利用。我们在数学和GSM8K基准的一组1.5B和7B LLMS上使用多个奖励模型评估了我们的技术，其中剪切和Delta都始终稳定RL训练。最后，我们还证明，通过精心设计的奖励功能，无需任何其他监督调整的纯RL训练就可以进一步改善所有评估的LLM，包括数学和GSM8K基准的最先进的7B LLM QWEN2.5-MATH-7B-7B-7B-7B。
审查和比较研究降雨模型的水文模型
水被视为人类在地球上存在的重要资源。为了模拟或优化各种水资源管理的水文数据，几种水文模型对于达到水资源管理和决策支持工具非常有用。降雨奔跑模型是一个定量原型，该原型在盆地尺度上解释了降雨量的相互作用。水文模型在各种水资源管理的能力方面具有特殊性。本文审查了适用于降雨奔跑建模的水文模型特有的五十（50）篇论文。它涉及评估和比较用于模拟降雨过程的不同水文模型转换为表面径流以提高用水效率。几种径流模型，例如水文工程中心 - 水文建模系统（HEC-HMS），土壤和水评估工具（SWAT），降水 - 运行建模系统（PRMS），可变浸润能力模型（VIC），列表侵蚀模型（LISEM），Mike地表水 - 地表水 - 地面水 - 地下水水平（Mike Sheef）和跑步型跑步。降雨跑模型用于不同应用的不同应用，以提高不同部门的用水效率。这是为了帮助建模目标。可以推断，HEC-HMS广泛用于对各种大小的流域中的降水过程进行建模，有助于洪水预测，储层运营以及水管理，以实现农业和城市用水效率。，通过检查各种水文模型的类型，通过评估每个模型在预测降雨数据中预测径流时的准确性和可靠性，通过确定众多地理环境的模型的适当性，应用程序，复杂性和可用性，通过评估模型的复杂性，以及限制了效率，通过确定众多地理环境的准确性和可用性来预测降雨数据的准确性和可靠性。降雨跑步过程进行了严格评估。SWAT用于评估土地管理实践（例如农作物旋转，灌溉，土地利用变化）对水资源的影响，包括产生径流和水质，从而优化农业的用水效率。PRM用于通过复杂的水文系统对水的运输进行建模，从而有助于流域管理和用水效率评估。总而言之，这项比较审查旨在指导水科学家，水文模型和水文工程师的使用者，以选择最合适的模型，以供其特定的建模需求，以实现可持续水资源管理。
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083
泰国公用事业 - 可再生能源
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