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1. 简介 作为熔化 Inconel 625 粉末和构建部件的能源，已经开发出来 [2]。据报道，生产 Inconel 625 的两类 AM 工艺是粉末床熔合 (PBF) 和定向能量沉积 (DED) [3]。DED 是一种 AM 技术，它通过同时将材料（粉末或线材）输送到由聚焦能量源（激光、电子束或等离子弧）产生的熔池中，以逐层运动的方式添加材料 [4]。该技术已成功引入工业领域，因为它是一种更经济的替代方案，可用于翻新机械零件、模具等中的磨损和受损区域。此外，DED 已用于无需支撑结构辅助构建形状复杂的部件 [5]。尽管 DED 技术才刚刚开始广泛应用，其销量呈指数级增长
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如今，智能能源管理概念的潜力在许多领域都各不相同，例如智能能源使用。电力能源领域的趋势取决于各种因素。其中一个因素是可再生能源的供应和分配波动，导致智能电网必须进行负荷控制。另一个因素是需要更灵活的需求侧管理，尤其是对于制造业而言。基于模块化信息物理生产系统 (CPPS) 日益增强的连接性，可以确定需求侧管理概念的新机遇。本文旨在从经济和技术方面展示一种基于动态价格的 CPPS 需求侧管理 (DSM) 方法。我们重点关注 DSM 和动态定价，以实现 CPPS 侧与智能电网和电力能源领域的市场之间的互动。此外，还将展示使用 CPPS 收集、转换和学习能源消耗数据的意义以及由此产生的 DSM 可能性。根据这些发现，将确定对制造商可能产生的影响，例如更好地适应电能资源的可能性，这与生产计划数据或生产过程重新配置的识别有关。
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应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。
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当今的大多数精确农业机械都符合依规格，因为它在进行从播种到收获的所有管理技术和行动中的作用都是非常重要的。尽管在农业的其他一些方面，例如用特种作物的除草应用或葡萄栽培中的葡萄栽培，例如在葡萄园中喷涂应用，但iSobus尚未完全整合。，这些在农业和葡萄栽培中的应用要求由于田间条件而引起的小型自主拖拉机和农业机器人。除此之外，移动机器人的实施有助于提高申请的精度，节省成本并填补稀缺劳动力的空白。因此，值得通过整合ISO 11783标准来探索移动机器人和农业工具之间的通信和兼容性问题的解决方案。这将允许农民控制机器与
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机器学习技术在钢铁行业的应用并不新鲜，它被广泛用于预测（Ordieres-Mer'e 等人，2010 年）和聚类目的（Gonz'alez-Marcos 等人，2014 年）。随着深度学习等机器学习技术的出现，科学家、研究人员和工程师为设计具有视觉敏锐度仿生特征的人工视觉系统（Caves 等人，2018 年；Park 等人，2020 年）和精确的视觉运动检测（Fu 等人，2019b 年；Zhao 等人，2020 年）做出了巨大努力。深度神经网络在执行人工视觉方面取得成功的主要原因之一是它们能够发现具有网格状拓扑的数据的统计特性，例如：平移不变性、组合性和局部聚类（Simoncelli 和 Olshausen，2001 年）。卷积网络利用这一数学特性，擅长从平移不变的网格状数据集中提取相关信息。组合性来自数据集的多分辨率，例如彩色像素的 RGB 通道，而局部聚类是由于网格状数据集呈现相似的局部特征而实现的（Chollet，2018 年）。事实上，有些应用以质量为主要目标（Ordieres-Mer´e 等人，2013 年）。深度学习也作为工业质量分类的工具被应用（Villalba-Diez 等人，2019 年；Schmidt 等人，2020 年），其中包括钢铁质量分类（Fu 等人，2019b、a；Hao 等人，2021 年；Psuj，2018 年；Zheng 等人，2021 年）。
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除了上述方法外，在改变环境条件和在线学习的情况下，增强学习（RL）可以具有更大的性能和适应性，这使其成为开发自动驾驶代理的重要方法。对于当前最新应用的状态，深入加固学习（DRL）是迄今为止最受接受和广泛使用的方法（Kiran等，2021）。这背后的主要原因是汽车控制的复杂性质，它需要一种足够精确的近似方法以在连续环境中操作车辆。Cutler＆How（2016）的作品，Bhattacharjee等。（2018），Cai等。 （2020）和Orgován等。 （2021）表明，即使在环境中增加了随机元素，基于模型的和模型的DRL都可以解决简单，更复杂的漂移问题。 进一步增强了这些结果，Domberg等。 （2022）引入了一种可以沿任意轨迹漂移的代理，显示了假定的概括能力（2018），Cai等。（2020）和Orgován等。（2021）表明，即使在环境中增加了随机元素，基于模型的和模型的DRL都可以解决简单，更复杂的漂移问题。进一步增强了这些结果，Domberg等。（2022）引入了一种可以沿任意轨迹漂移的代理，显示了假定的概括能力
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在竞标零碳能提供的情况下，正在考虑各种可再生能源形式（Qazi等，2019）。鉴于在陆上风和太阳能的相对深度且不断增加的渗透中，需要用更广泛的可再生能源来补充这些间歇性可再生能源的补充，以便它们的组合可以提供接近可调节能源的东西（Sinsel等，2020年，2020年； Jurasz等； Jurasz等，2020年）。在海洋中存在相对未开发的可再生能源来源，其中包含各种相对恒定的，间歇性的和可预测的/不可预测的来源，可以根据Borthwick（2016）的数据以及Allan Allan等人的LCOE值分类为表1中的所有资源，以及其理论上的全球年度资源。（2011）。然而，估计每年的总理论MRE资源（不包括海上风）超过2 EWH，与当前（2020）的消费相当有利，估计每年小于200 pwh，差异为1000。由于实际收获问题，即使允许2 EWH（+ 340 PWH）的折扣（+ 340 PWH）理论上，MRE显然对全球能源供应做出了巨大的潜在贡献。
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低成本的机器人具有更高的收养可能性，并将其用于特殊需求的儿童大部分时间都花在房屋中。这样的低成本移动机器人玩具可能具有有限的计算，通信和感应能力。因此，它们的控制功能也将仅限于基本运动原语，并将其交流功能符合到蓝牙。然而，这种廉价的表现有望能够从碰撞，跌落和掷球中快速恢复，因此对游戏玩法固有的强大。原则上，在几种选项中，可以在儿童机器人相互作用期间使用这种机器人的低级控制器，可以实现为人工矢量场（Tanner和Boddu，2012），该机器人引导机器人遵循特定行为。机器人必须遵循该场的流线，不仅可以实施障碍限制，而且还符合与人类机器人间行动相关的复杂所需目标（Zehfroosh and Tanner，2022年）。在这种情况下，如果机器人玩具可以通过各种适当的行为对孩子的行为做出响应，那么它就会变得有趣而引人入胜。
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为了克服这个问题，在（Prajna and Rantzer，2005年）中建立了正向不变性和安全性之间的联系。正向不变性是一种系统集合的属性，可以保证进入集合的轨迹无法逃脱它（Blanchini，1999）。通过找到安全区域的不变子集，可以确保系统安全。为了识别候选不变式集合，在（Prajna等，2007）中提出了将不变式设置作为证书的低零级集的屏障证书方法（Prajna和Jadbabaie，2004年）。尽管已经证明了有或没有随机性的自主系统的该框架的属性，但对于存在控制输入的情况，没有系统的表述。为了解决这个问题，（Ames等，2016）提出了所谓的控制屏障功能（CBF）方法。
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今天，全球自动驾驶汽车（AVS）在现实世界中正在进行广泛的道路测试，有些人已经进行了积极的服务。然而，由于实际驾驶事件的“长尾巴”，4级以上的自主驾驶仍然是一个重要的挑战，这意味着在很少发生安全的情况下，AVS可能是不安全的（Jain等，2021）。在AV应用程序堆栈中，运动计划模块是解决此瓶颈的关键之一，因为它决定了AV的驾驶政策。通过从专家演示的大规模驾驶数据集中学习，模仿学习（IL）已被利用为现实世界交通情况的核心计划者，例如未签名的乡村道路（Pomerleau，1989），公路（Bojarski et al。，2016），以及2020 Al。