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原始发表论文的引用（记录版本）：Leijon, J., Salar, D., Engstrom, J. et al (2020). 可变可再生能源
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源，并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言，使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海，研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外，还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明，反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行，但淡水流量较低。结论是，波浪能或波浪能与光伏系统相结合，可被视为海水淡化的电源，带或不带电池储存。
可变弯度系统集成和操作...
机翼（A = 16°）： 面积.............................................................. 623.2ft2 纵横比.............................................................. 5.6 锥度比.............................................................. 0.636 翼展.............................................................. 59.07ft MAC.............................................................. 10.9ft MAC 前缘............................................. 机身站 471.276 翼型............................................. 波音先进跨音速翼型 扫掠范围.................................................... 16 至 58° 厚度比： BL 93.................................................... 9.7% BL 321.9，尖端............................................. 5.44% 入射角： 夹具，跨度站 124.................................................... -3.15 °
IVDML：具有仪器变量和异质性的双机器学习
•如果ml_method ==“ gam”，则可以为z和x的components指定IND_LIN_Z和IND_LIN_X，以线性建模。•如果ml_method ==“ xgboost”，则可以指定max_nrounds，k_cv，ropand_stopping_rounds，vectors eta和max_depth。•如果ml_method ==“ RandomForest”，可以指定num.trees，num_mtry（要尝试的不同mtry值的数字）或向量mtry，vector max.deppth，num_min.node.node.node.size（num_min.node.size）•要指定不同的滋扰功能恢复的不同参数，ml_par应该是列表的列表：ml_par_d_xz（nui-sance函数e [d | z，x]的参数，iv_method“ mliv” mliv“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_par_d_duis funcorme etu | iv_method“线性”，“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_f_x（nui-sance函数的参数“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_z_x（nuisance函数e [z | x]的参数，iv_method“ lineariv”）。a_deterministic_x
与连续变量的无统治加密
量子信息理论与密码学的婚姻已经引起了一系列规程，这些方案利用了独特的量子现象，最著名的是无关原则[1，2，3]，以实现在经典环境中无法实现的安全性。这样一个概念，即无法统一的加密，可以利用量子状态的不可分割性，以防止对手复制加密消息。术语“无统治加密（UE）”于2003年首次出现在Gottesman [4]的论文中。爱丽丝将经典消息加密到量子状态。引入了一个安全定义，基本上指出“如果鲍勃决定解密有效，那么夏娃，鉴于钥匙，只有关于宣传的信息可忽略不计。”安全定义是根据不同消息的加密之间的痕量距离提出的。在同一框架中，Leermakers和škorić通过钥匙回收设计了UE方案[5]。Broadbent和Lord [6]基于克隆游戏引入了修改的安全定义，并在随机的Oracle模型中构建了UE。在[7、8、9]中引入了几个UE方案，并在[10，11]中给出了UE的可行性和局限性结果。到目前为止，UE已在离散变量（DV）量子系统中专门研究。，在量子密钥分布（QKD）领域，连续变量（CV）量子系统已成为DV的有吸引力的替代品[12、13、14、14、15、15、16、17、18、19、20、21]。在本文中，我们提出了与连续可变状态一起使用的第一个不封合的加密方案。CV不需要昂贵的单光子探测器，并且可以使用低损失的电信波长（1310nm，1550nm）的优势，这使得可以利用数十年的连贯光学通信技术经验。超出QKD，实用的优势更普遍地用于其他量子信息处理应用程序，这引起了人们对将基于DV的加密思想转化为简历域的重大兴趣。我们在[6]的UE框架中提供了安全证明。事实证明，将UE从离散变为连续变量具有许多非平凡方面。在构造方面，需要调整方案的参数，以使得可以满足解密性和不荡情性。在验证技术方面，我们引入了许多“游戏啤酒花”，以将克隆游戏（在UE安全定义中具有特色的克隆游戏）连接到CV一夫一妻制的游戏中，最近证明了获胜概率上的上限[22]。此外，有必要稍微修改
2024-设计机械表征可变刚度...
摘要在本文中，MyFlex-ϵ是一个配备轻巧可调节的机制的ESR脚假体，允许在矢状平面中改变其刚度，并采用系统的方法来计算其旋转速度曲线。通过使用二维（2D）有限元（Fe）模型进行数值进行的实验设计，实验校准的几何参数，其变异改变了最初以不变刚度的矢状平面刚度的变化，以不可差的刚度设计，myflex-δ。构建机理并将其集成到myFlex-δ中以获得myFlex-ϵ，通过等效的测试，确定了后者的位移曲线曲线，确定了与ISO 10328中指定的静态测试的测试。基于实验结果，构建和校准了myFlex- ϵ的2D FE模型，以确定其矢状平面中的旋转态曲线。比较最符合的设置获得的旋转曲线与最僵硬的设置，固体变化为119％，122％，138％和162％，分别为 - 5°和 - 2.5◦和 - 2.5°，以及反向反射的角度，分别为7.5°和15°。
数据表 - 类型335/350/123变量区域流量计
0.5 1 1.105 1.29 1.364 1,296 1,296 1,296 1,296 1，，996 1 1,066 1,136 1,136 1,136 1.196 1.262 0.9 0.724 0.802 0.8,696 1，，896 1 0,8,896 1 1.055 1,266 1 0.678 0.735 0.793 0.845 0.896 1 0.956 0.976 0.971 0.53 0.53 0.5313 0.595 0.645 0.695 0.743 0.787 0.795 0.795 0.766 0.767 0.767 0.767 0.767 0.8166 0.478 0.538 0.574 0.617 0.75 0.755 0.475 0.476 0.654 0.691 0.691 0.691 div>
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
具有可变自主权的移动操纵器的迷你审查
本文介绍了具有不同自治水平的移动操纵器中当前研究状态的迷你审查，强调了它们相关的挑战和应用环境。在不同环境中需要移动操纵器，尤其是危险的操纵器，例如退役，搜救和救援，这是由于各种挑战和风险所面临的独特挑战和风险。在这些环境中部署的许多系统不是完全自主的，需要人类机器人的团队来确保在不确定性下安全可靠的操作。通过此分析，我们确定了有关可变自主权的文献中的差距和挑战，包括认知工作量和沟通延迟，并提出未来的方向，包括用于移动操纵者的全身自治，虚拟现实框架，大型语言模型，以减少操作员在某些挑战性和不确定方案中的复杂性和认知负载。