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清洁能源信贷 - 2022 年 2 月 24 日反馈
M-RETS 开发了一项名为“计划”的独特功能，允许监管机构根据其独特需求设置资格标准。然后，监管机构可以邀请其监管的组织加入其计划。在接受邀请并将退休账户附加到计划后，M-RETS 软件会验证退休到与计划关联的账户的所有证书，以确保证书符合所有设定的合规要求。这一自动化流程（M-RETS 独有）可防止监管机构因意外退休超出 RPS 范围而进行不必要的返工。该计划功能还可以通过拒绝任何不符合计划监管机构设定的独特要求的退休来为合规实体节省宝贵的时间。IESO 和安大略省的利益相关者可以利用此功能，因为自愿购买者也可以使用它来确保他们的退休符合他们预设的要求。
iVAPS：智能容量保证压力支持
1 Kelly JL 等人。“智能”自动滴定通气与标准压力支持无创通气的随机试验：对依从性和生理结果的影响。呼吸学 2014；19(4)：596-603。2 Oscroft NS 等人。容量保证与压力预设无创通气在 COPD 代偿性通气衰竭中的比较。呼吸医学 2014；108(10)：1508-15。3 Jaye J 等人。自动滴定与标准无创通气：一项随机交叉试验。欧洲呼吸杂志 2009；33：566-73。4 Ekkernkamp E 等人。智能容量保证压力支持对稳定期高碳酸性慢性阻塞性肺病患者睡眠质量的影响：一项随机交叉研究。呼吸 2014；88(4)：270-6。
2023; 14（5）：707-716。 doi：10.7150/jca.81050研究论文基于卵巢癌细胞的DNA链位移
当前的癌症检测方法在很大程度上取决于相应癌症抗原的成分分析。缺乏卵巢癌筛查的有效且简单的临床方法，这阻碍了早期对卵巢癌及其治疗的鉴定。为了开发一种简单而快速的方法来定量分析卵巢癌，我们开发了一种基于DNA链位移的方法，并在5分钟内通过一步等温反应在5分钟内完成了miR-21的快速检测。荧光强度轨迹与miR-21浓度在100 fm – 100 nm的范围内具有良好的线性关系，下限为6.05 pm。这种检测方法简单，更快且准确。此外，它可以通过更改toehold的预设序列来检测其他癌症的miRNA生物标志物。
数字多路保护器 - S8M
监视输出电流，如果达到预设电流，则切断异常的分支输出。使用警报显示和跳闸警报输出 (TRP) 来通知状态。警报显示将在电流和警报代码 (A11) 之间交替显示。异常电流检测设置范围：0.5 至 4.0 A（S8M-CP04-RS：0.5 至 0.38 A），以 0.1-A 为单位。可以设置两种异常电流跳闸类型中的任一种。标准检测：100 毫秒内跳闸。（如果超过设定值的电流流动 80 毫秒或更长时间，则被检测为异常电流并在 20 毫秒内切断电源。）瞬时检测：20 毫秒内跳闸。 （如果超过设定值的电流持续 10 毫秒或更长时间，则检测为异常电流并在 10 毫秒内切断电源。）（有关设定步骤，请参阅第 14 页。）
HELIOS ESS 保修政策
本保修不涵盖因正常磨损、维护不当、通风不足、运输、储存或错误维修、误用、疏忽、事故或滥用、电池改造、未遵守操作说明和参数或安装不当而导致的缺陷。本保修不涵盖用户使用期间因外部影响而导致的缺陷，包括异常物理或电气应力，如电涌、不受控制的电压和电流、系统谐波、雷击、水灾、火灾或事故。本保修不涵盖因连接或导体尺寸不当、系统集成或安装不当而可能发生的任何损坏。本保修不涵盖消耗性组件，包括但不限于保险丝（或更换保险丝的费用），这些组件内置于电池中，用于对外部现象或超出电池及其电池管理系统 (BMS) 预设参数的操作提供额外保护。
Griddly：游戏人工智能研究平台
近年来，游戏 AI 研究取得了巨大突破，尤其是强化学习 (RL)。尽管取得了成功，但底层游戏通常是使用自己预设的环境和游戏机制实现的，因此研究人员很难为不同的游戏环境设计原型。然而，针对各种游戏环境测试 RL 代理对于最近研究 RL 泛化并避免可能发生的过度拟合问题至关重要。在本文中，我们介绍了 Griddly 作为游戏 AI 研究的新平台，它提供了高度可配置的游戏、不同的观察者类型和高效的 C++ 核心引擎的独特组合。此外，我们还提出了一系列基线实验来研究不同观察配置和 RL 代理泛化能力的影响。
提高 FDM 制造的可靠性
摘要：采用熔融沉积成型工艺的增材制造机器可以快速生产各种零件。3D 计算机模型被划分为指令，FDM 机器使用这些指令逐层生产零件。可以修改许多参数来改进生成的指令，并且正在进行大量研究以确定最佳参数。由于工艺的复杂性以及影响因素的可用数据有限，这些影响因素可能会在制造过程中发生变化，因此一些生产的零件质量不佳或根本无法生产。早期自动检测出生成的零件不在预设的质量公差范围内，可以节省大量资源，因为无需完成这些零件的生产。此外，可能可以利用机器学习技术（如 XCS）在打印过程中自适应地更改指令，以使零件返回到可接受的参数范围内。
工业应用中人工智能系统的整体框架
产品、工厂和制造过程的数字化和自动化不断增加，并从现代信息技术中获得了新的推动力。企业不断被迫适应新技术以保持竞争力。如今，企业正面临下一个重大变革——人工智能 (AI) 系统 [1]。由于将人工智能集成到制造系统中的方法相对较新，不仅要集成具有明确指令和编程控制过程的预设程序，还要集成基于历史数据的知识，因此这些系统的接受度并不高。在研究中，制造业的人工智能系统历来被提出和开发，但尚未在实践中得到广泛应用 [2]。特别是在制造业，已经发现了许多用例，其中可以使用人工智能控制的模式识别、过程自动化、计算机视觉、非线性控制、机器人技术、数据挖掘或过程控制系统应用程序，并且可以使现有解决方案更加高效和有效，甚至可以实现解决方案