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行业4.0供应链中的挑战...
本研究论文涉及辅助材料及其在现代车辆中的应用。本文是关于通过阐明现代汽车行业中辅助材料的基本原理和分类来制备负泊松比泡沫材料的准备，并讨论了引擎盖和汽车保险杠的辅助材料的最新进度。现代汽车中的辅助材料在近几十年来的辅助材料及其机械性能的基本概念及其机械性能以及快速发展趋势。这项研究采用了三角研究方法，并全面使用了各种方法，例如文献综述，专家访谈和预标准分析，以实现对辅助材料的全面评估。具体而言，对于每个研究目标，使用预设标准分析构建相应的全面评估系统，以深入讨论辅助材料的性能，优势，应用和环境保护材料，并评估其在现代汽车应用中的性能。它不仅对现代汽车行业的领域具有巨大的价值，而且还可能对其他领域的物质研究产生影响。此外，研究结果是可扩展的，可以为将来的辅助材料的研究和开发提供指导，并促进建立更系统的研究方法和全面的评估系统。通过这项研究，可以提供更准确的材料选择依据，可以促进环保材料的使用，并可以进一步制定可持续发展计划
一致性策略
摘要 - 由于空间，重量和功率限制，许多机器人系统（例如移动操纵器或四型）无法配备高端GPU。这些约束阻止这些系统利用需要高端GPU才能实现快速政策推断的视觉运动策略的最新发展。在本文中，我们提出了一致性策略，这是学习视觉运动机器人控制的扩散策略的更快且相似的替代方案。凭借其快速推理速度，一致性策略可以在资源受限的机器人设置中实现低延迟决策。通过沿扩散策略的学习轨迹执行自我一致性，从预验证的扩散政策中提炼了一致性政策。我们将一致性策略与6个仿真任务中的扩散策略和其他相关的加速方法进行了比较，以及三个现实世界中的任务，我们在其中演示了笔记本电脑GPU的推断。对于所有这些任务，与最快的替代方法相比，一致性策略会加快推理的速度，并保持竞争性的成功率。我们还表明，统一政策培训程序对预处理的扩散政策的质量是可靠的，这是一个有用的结果，可帮助执业者避免对预审预周化的模型进行广泛的测试。启用此性能的关键设计决策是一致性目标的选择，减少初始样本差异以及预设链条步骤的选择。
使用自主多代理系统的自我适应实时数据生态系统
在这些数据生态系统的复杂性方面，最近数字结构内数据的生成和处理的急剧增加是前所未有的。多年来一直是数据管理的主要控制系统的集中式控制系统在面对当前弥漫数据管理工作流程的挑战方面变得较少。他们经常使用预设呼叫控制策略以及固定或幼稚的优化，这不允许对当前的数据处理需求做出反应。社交网络，智能城市，多设备系统和一般物联网（IoT）已改变了大量数据的处理格局，必须实时处理。常规数据处理结构无法容纳或适应动态工作负载，就像实时处理和/或大型动态矩阵处理所隐含的那样。因此，在用例中，当今的应用程序比以往任何时候都需要实时数据处理，包括欺诈检测，自主系统和智能城市基础架构，在这些基础架构中，动作或决策延迟可能会花费很多。更重要的是，当前世界中数据生态系统的模块化伴随着各种数据源，数据质量和异质数据处理需求。有几个这样的数据流，组织必须与几个具有不同延迟，吞吐量和可靠性要求的数据管道抗衡。由于系统必须处理意外的量和过程负载，因此这种下降的复杂性更加复杂。
农村地区电气化离网混合可再生能源系统的建模与优化
混合能源技术可以非常可靠地满足偏远村庄所需的能源。正在考虑的项目是使用离网混合可再生能源系统为印度卡纳塔克邦 Chamarajanagar 区 Kollegal 街区的三个村庄供电。优化这种混合能源系统的控制、尺寸和组件选择的过程是为了向社会提供具有成本效益的电力解决方案。本文的主要目标是使用遗传算法 (GA) 和 HOMER Pro 软件降低总系统净预设成本 (TNPC)、能源成本 (COE)、未满足负荷和二氧化碳排放量。将两种方法的结果与四种混合可再生能源系统 (HRES) 组合进行了比较。还对研究的最佳解决方案对年风速和生物质燃料价格变化进行了敏感性分析。最后，对 GA 和 HOMER 进行了比较分析。与 HOMER 相比，基于 GA 的组合 1（沼气+生物质+太阳能+风能+燃料电池和电池）的 HRES 被发现是最佳解决方案，以最低的能源成本（每千瓦时 0.163 美元）提供 0% 未满足负荷的能源。因此，GA 中的光伏饱和比 HOMER 更具成本效益。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
人为可靠性和控制功能的影响...
摘要：复杂技术系统中的控制设计和功能分配主要由技术驱动，从而提高了自动化程度。技术开发中很少考虑人或用户的观点。相关态度似乎是提高自动化程度将减少人为错误的发生，从而确保更安全的设计和操作。然而，提高自动化水平可能会降低操作员的态势感知能力。船舶动态定位 (DP) 系统的设计也是如此。事故统计数据显示，某些 DP 操作中的碰撞频率高于验收标准，并且技术和人为故障的结合是几乎所有事故的主要原因。本文强调了在 DP 系统的设计和操作中考虑操作员的作用和人的可靠性的重要性。本文介绍了 DP 系统的功能模型，并讨论了当前的控制功能分配及其对操作员的态势感知和性能的影响。本文最后提出了有关控制功能分配和操作风险可视化的建议，以提高操作员的绩效和可靠性。关键词：人为可靠性、自动化、动态定位 (DP)、控制功能分配、态势感知。1.简介 复杂技术的控制设计和功能分配主要由技术驱动（这意味着技术的能力是其发展的核心），从而提高了系统的自动化程度。自动化一词有几种定义。本文采用了 Sheridan 的定义 [1]：“自动化是指环境变量感知（通过人工传感器）、数据处理和决策（通过计算机）以及机械动作（通过电机或可以对环境施加力或向环境传递信息的装置）的机械化和集成化”。本文使用的术语“自动化”表示机器执行以前由人执行的功能 [2]。在先进技术系统的设计阶段，很少采用人或用户的观点 [3]。相关态度似乎是，更多的自动化将减少人为错误的发生，从而确保更安全的设计和操作 [4]。然而，自动化水平的提高可能会付出代价。动态定位 (DP) 系统是一种复杂而先进的技术。国际海事组织 (IMO) 将 DP 船定义为仅依靠推进器就能保持位置和航向并沿着预定航线缓慢行驶的船舶。DP 系统包括实现位置保持所需的所有系统，包括 DP 计算机控制系统 (DPCCS)、推进器系统和电力系统 [5]。DP 船依靠计算机系统解释来自参考系统、风和运动传感器的信号，以保持位置和航向或遵循预设航线。保持位置或遵循预设航线是通过调整船舶推进器的方向和力量来实现的。DP 用于各种操作。在海上石油和天然气行业中，它可用于卸载、钻井、潜水、海底干预、地震和施工作业 [6]。IMO [5] 定义了三个 DP 等级。分类的基础是最坏情况的单一故障模式。
稿件模板
摘要：可再生能源的时间和地理可用性变化很大，因此正确选择能源储存和能源运输系统非常重要。本文提出了一种利用天然气配送网络运输和储存氢气的智能策略。目标有两个：评估电网容纳“绿色氢气”的容量限制，以适应可再生能源 (RES) 的预设份额增加，同时确定风能、光伏 (PV)、生物甲烷和电转气系统的最佳组合，以最大限度地降低投资和运营成本。为此，对整个国家的能源供应系统进行了建模和优化，考虑到天然气网络的实际特性和压力水平，天然气网络被认为是绿色氢气的唯一储存机制。操作概念是在白天用氢气填充天然气网络，晚上用天然气填充，同时始终消耗天然气-氢气混合物。绿色氢气由光伏、风力涡轮机和生物甲烷发电系统驱动的电解器产生。优化结果表明：i）只要可再生能源份额不超过 20%，就无需使用天然气电网作为可再生能源存储系统；ii）可再生能源份额占比为 20% 至 50% 时，天然气电网将接收高峰时段的剩余电力，这些电力对于“完成”可再生能源电力的可调度性是必要的；iii）超过 50% 时，高峰时段的剩余电力必须用于产生消费者所需的热能。天然气电网可用作独特的可再生能源载体和存储系统，最高可达可再生能源份额的 65%。
PD-1预言胸腺CD8+ T细胞中的细胞毒性和疲劳潜力，并影响周围肿瘤免疫的维持
对癌症的耐用T细胞免疫取决于效应子CD8+ T细胞的连续补充。胸腺输出与各个年龄段的癌症患者的预后相关，这表明胸腺是补充能够控制癌症进展的T细胞的重要来源。然而，胸腺成熟CD8+ T细胞的效应子及其调节尚未明确定义。在这项研究中，我们确定了胸腺单阳性CD8+ T细胞在胸腺选择后获得效应子潜力的能力，但它们受PD-1的调节。我们发现，PD-1在限制胸腺和外围CD8+ T细胞的细胞毒性和疲劳潜力中的先前未公开的作用。我们的结果表明，尽管PD-1抑制作用促进了效应子CD8+ T细胞的扩展，但效应CD8+细胞在没有PD-1的情况下由于衰竭而逐渐失去其在肿瘤组织中的抗肿瘤活性。因此，尽管胸腺成熟CD8+ T细胞中的预设效应电位使它们能够快速响应外围细胞PD-1作为检查点，但在阳性选择后，将其嵌入胸膜成熟的CD8+ T细胞中，以平衡其效应功能，从夸张和疲惫中平衡其效应功能。因此，我们建议需要在PD-1抑制疗法的早期阶段维护细胞毒性能力并避免CD8+ T细胞耗尽的策略，以实现持久的抗肿瘤免疫力。
城市研究在线 - 伦敦大学城市
摘要：可再生能源的时间和地理可用性是高度可变的，这对能源存储和能源传输系统的正确选择施加了重要性。本文提出了一种智能策略，以利用天然气分配网格来运输和存储氢。目标是双重的：评估网格的容量限制，以适应“绿色氢”，以增加可再生能源（RESS）的份额，并同时确定风能，光伏（PV），生物甲基甲烷和电力系统的最佳组合，从而最大程度地降低了投资和运营成本。为此，考虑到气体网格的实际特性和压力水平，整个国家的能源供应系统被建模和优化，这被认为是绿色氢的唯一存储机制。操作概念是白天用氢气填充气电网，并在夜间使用天然气填充天然气，同时始终消耗天然气 - 氢混合物。绿色氢是由由PVS，风力涡轮机和生物甲烷动力系统提供动力的电解器产生的。表明：i）只要RES的份额不超过20％，就无需使用气电网作为RES存储系统，ii）从20％到50％的RES共享的RES共享的气电网可以在峰值中获得电力的盈余，这将在峰值上“完整”的峰值限制，而在50％以上的峰值中，将其用于峰值的峰值。消费者。气电网可用作唯一可再生能源载体和储存系统，最多可占Res共享的65％。
安装说明
美国技术传感器会产生低强度，听不清的声音。它检测到由动作引起的声波变化的占用，例如伸手去电话，在书中转动页面，走进房间，坐在旋转椅子上等。传感器对可听见的声音没有响应。双重技术传感器确保对艰难应用的最大灵敏度和覆盖范围，从而节省了额外的能量。pir用于打开灯光，然后使用两种技术来保持灯光。ONW-D-1001-SP允许控制一个Greengate SwitchPack或输入Greengate面板。传感器可以通过传感器的表格中继接触正常开放或正常闭合的干触点连接到能源管理系统。可以将传感器配置为通过设置操作手册来增强能源节省。在自动模式下，当一个人进入房间时会自动打开灯。在模式下手动中，按下普遍识别的Light Icon PushButton，打开灯光。在两种模式下，只要传感器检测到房间中的运动，灯就会保持灯。当房间腾空时，预设时间延迟间隔后会自动关闭灯。传感器包括自适应技术，通过实时调整灵敏度和时间延迟，可以不断调整条件。通过自动调整灵敏度和时间延迟，传感器正在最大程度地提高特定应用程序中可用的势能节省。ECometer提供了能源使用的视觉指标，提高了最终用户的意识，并提醒个人控制其照明以最大程度地节省能源。
Omnipod Pods药物数量管理政策 - 每天
•Omnipod 5自动胰岛素输送系统旨在用于胰岛素的SC递送，设置和可变率（基础和推注），用于在需要胰岛素的人中管理DM。3，它适用于1型DM≥2岁的患者。Omnipod 5能够可靠，安全地与兼容，数字连接的设备（包括自动胰岛素剂量软件）进行可靠，以接收，执行和确认这些设备的命令。•Omnipod GO旨在在24小时内以24小时（72小时）的成人在24小时的时间内以预设的基础速率进行SC输注2型DM。4剂量的Omnipod，Omnipod Dash和Omnipod 5系统，应每72小时或输送200个U-100胰岛素（以先到者为准）的200单位U-100胰岛素至少更换一次POD。由于POD本身或设备可能出现问题， 1-3 POD也可能需要更频繁地更换。 胰岛素的类型还可以决定需要更改POD的频率。 Omnipod Go Pods递送胰岛素连续以固定的每日基础速率持续长达72小时。 4 The Omnipod and Omnipod DASH systems have been studied and found to be safe with the following U-100 rapid-acting insulins: NovoLog ® (insulin aspart), Fiasp ® (insulin aspart), Humalog ® (insulin lispro), Lyumjev ™ (insulin lispro-aabc), Apidra ® (insulin glulisine), or Ambelog®（胰岛素LISPRO）。 Novolog，Fiasp，Humalog，Lyumjev和Ambelog与最多使用72小时（3天）相兼容，而Apidra则兼容最多48小时（2天）。 1,21-3 POD也可能需要更频繁地更换。胰岛素的类型还可以决定需要更改POD的频率。Omnipod Go Pods递送胰岛素连续以固定的每日基础速率持续长达72小时。4 The Omnipod and Omnipod DASH systems have been studied and found to be safe with the following U-100 rapid-acting insulins: NovoLog ® (insulin aspart), Fiasp ® (insulin aspart), Humalog ® (insulin lispro), Lyumjev ™ (insulin lispro-aabc), Apidra ® (insulin glulisine), or Ambelog®（胰岛素LISPRO）。Novolog，Fiasp，Humalog，Lyumjev和Ambelog与最多使用72小时（3天）相兼容，而Apidra则兼容最多48小时（2天）。1,2