XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSDES
法国PV电源应用的国家调查报告
•“光伏仪表板”，st@tinfo，n°263，2020年2月（SDES - “数据与统计研究服务，可持续发展委员会，生态和包容性过渡部）”。•“大量光伏的co和盈利能力，而不是在大陆e -e labness中”，能源监管委员会，2019年3月•“可记录的能源和恢复成本”，Ademe，2020年1月•2020年1月•“大型PV动力工厂的ATLAS 2019”，大型PV动力工厂> 1 MW，observ'er，observ'er，Journal du photovaptaique n°n°33，2019年11月11日。•“连接评估”，ENEDIS Open Data（95％的国家的分销网格经理）•“电力平衡2019”（RTE Electricity Report 2019），RTE，2020年1月（运输网格管理器）•“年度气压计2019”，Avere•Avere•“ 2018年6月的活动”，2019年6月•2019年6月•2019年6月•“ 2019年”，“”循环”（未发表的私人通讯）•“ 2019年度预测能源的公共服务费”，CRE•“众筹平台的全景”，协会资助参与者，法国•法国太阳能领土2019，•“Baromèbebaromèbe 2018 of Crowdfunding Enn”，Green Universe，Green Universe，•Le barom de LeBaromè，“ LeBaromè”。观察到•“法国太阳能光伏的定性tude tude”。太阳影响力，能源监管委员会（多个出版物，2018年，2019年和2020年）
PAUL MARIO KOOLA 博士、MBA - 德克萨斯农工大学
Knowledge Based Systems Inc.，首席研究员/项目经理：• 寄生电源组 (P3)：美国海军 为海洋传感器供电的永久波浪能 • WAVE CARPET：美国海军 一种可快速重新部署的波浪能技术的新颖设计 • TraceLogic：美国海军 持续到 2017 年 开发机器学习算法以从数据痕迹中解读操作规则 • LIQDS（泄漏识别、量化和检测系统）。：美国海军 与洛克希德·马丁公司合作，该项目开发了一种传感器系统，可以检测和量化联合攻击战斗机 (JSF) 中的泄漏，以支持预防性健康维护 (PHM)。• CORMIT（腐蚀缓解）：美国海军 设计传感器以检测缝隙腐蚀的起始 - 这项工作涉及使用机器智能算法和数据融合的虚拟或抽象传感器。• NDI 图像挖掘：老化飞机计划开发了一种自动化工具，以协助现场工程师使用无损评估 (NDE) 技术评估搭接接头检查中的腐蚀情况。• 数据挖掘油漆退化：老化飞机计划实施数据挖掘技术，使用 EIS、颜色和光泽度测量探索油漆退化 • 多光谱特征融合 (MSFF)：导弹防御局 (MDA) 实施图像处理和贝叶斯融合以增强目标识别 - （诱饵/弹头识别） • iSee：直觉系统：海军研究办公室支持的其他项目： • 为 NASA 构建变更管理和分析工具 (CMAT) 构建决策支持软件原型，结合多用户项目评估，帮助实现多维度的企业愿景 - 结合投资组合理论，帮助根据预算选择项目 • 为能源部 (DOE) 开展的 SDES/MIDAS 石油钻井行业项目研究钻井领域，开发新算法，用于自动执行钻柱连接等日常任务 - 开发数据管理和报告工具，以评估绩效并改进运营。• ISIIAH- 用于抽象和集成仪器硬件的智能系统 – 空军为未来仪器开发的语言、工具和方法 • FIST – 智能传感器智能支持框架 – 空军在 IEEE1451.2 上演示了智能传感器应用 • C2P3/EsMate：导弹防御规划 • KDWIZARD 和 HDWIZARD：数据挖掘和知识发现、恐怖主义建模 • TEAMWORK：社会工作建模、基于视频的知识捕获。• ATIP 和 ATDT 和 IIWARS：文本挖掘、链接分析、恐怖主义建模文本可视化挖掘。• AKDS：文本挖掘支持制造领域的道路规划。
全球经济
[动机]分配分析在财富或收入似乎越来越不平等地分布在个人的时代。观察到的分布，即在两个时间点之间存在分歧，至少可以（至少）两种方式来理解。首先，通过对固定分布的比较静态分析或通过研究从分布到第二个分布的第一个实现的过渡过程。作为前者是文献中的主导方法，而后者通常是在数字上进行的，因此我们从分析的角度专注于“永久青年”模型的情况。[设置]我们通过随机差异方程式对代表的年龄过程进行建模。朝代的财富源自个人还活着的年龄过程。新生儿具有持续的初始财富水平。我们假设资本是唯一的收入来源。此设置也意味着财富过程的随机差异方程。我们在一个免费的国际资本流量的小型开放经济框架中研究王朝。我们研究收敛性能朝着稳态和平衡的生长路径。我们强调，我们的设置反映了典型的“永恒青年”模型的年龄过程（Yaari，1965年，Blanchard，1985年）。我们的设置中的财富过程是琼斯财富演变（2014，2015）的代表。出生时与Kasa和Lei（2018）等相同的捐赠（与文献的详细比较见下文）。最终部分总结。[贡献]我们的贡献是四倍。至关重要的偏离经济出生文献，我们意识到在建模选择中。我们代表由随机差异方程（SDE）产生死亡过程所产生的年龄过程。因此，我们经济中的财富过程也可以由SDE代表。这使我们能够应用标准随机方法来了解其属性。第二，在SDE上建立，我们得出了一个普通的差异方程式（ODE），该方程式（ODE）降低了平均年龄和平均财富随着时间的流逝而演变。虽然平均年龄总是会融合到常数，但我们得出了这意味着财富也这样做的条件，并且它在其下会收敛到生长路径。我们也为政府财富提供了SDE。政府税收收入（以正率或负率），在死亡时获得所有财富，并赋予每个新生儿的初始财富水平。相应的ODE告诉我们在哪些条件下，债务与GDP比率接近稳态或平衡的生长路径。第三，将家庭层面的条件与政府财富条件相结合，我们获得了均衡条件。经济可以融合到稳态经济或平衡的增长道路上。条件是根据利率，时间偏好率，死亡率和替代的及时弹性表示的。最后，我们通过从更流行的fokker-Planck方程（FPE）差异的步骤获得了分布动力学的结果。我们宁愿解决SDE并从这些解决方案中得出分布。我们表明，我们的年龄流程会融合到指数级，我们的财富过程会收敛到极限范围内的帕累托分布。从任何任意初始条件开始，我们在分析上表征了年龄和财富分布的过渡动态，并以图形方式说明了它们。[目录]下一部分，Brie -fom to the Corne to the Lofe to the Ilight the Is the Live to the Live to the Live to the Live to the Live the Is the Live the Live。第3节介绍了模型。第4节提供了我们分析的随机背景。第5节提供了有关预期年龄，个人财富和政府财富的演变的发现。第6节首先得出了稳态和平衡生长路径的条件，说明了期望值和实现的时间路径之间的区别，并为我们对分布过渡动力学的分析表征分析表征。