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“ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统
5 Vikram Sarabhai航天中心，印度Thiruvananthapuram，印度摘要：这项工作调查了增强学习的开发和优化，以预测发射车模拟中最坏情况的情况。模拟考虑了可能影响发射的各种环境因素，包括风条件，温度，大气压和其他参数。在这里，我们正在尝试确定火箭发射期间可能发生的潜在故障模式和异常。增强学习模型是使用目标函数培训的，该目标功能旨在准确预测火箭发射期间最坏情况。它还对导致最坏情况的因素提供了宝贵的见解，从而为降低风险和系统改进提供了有针对性的策略。这种方法旨在量化单个参数或其组合对预测最坏情况结果的影响。本文证明了加强学习的潜力，可以准确预测最坏情况，从而启动车辆模拟来验证算法的鲁棒性。开发的模型可以通过预测和减轻最坏情况的情况来为决策提供信息，并提高空间任务的总体弹性和效率。关键字 - 最坏的情况，强化学习，启动车辆模拟，环境因素，异常，故障模式，降低风险，空间任务
计算最坏情况执行时间... - AbsInt
以前，处理器的行为非常确定。指令的延迟是一个常数，即它不依赖于执行该指令之前发生的事情。内部指令（add、mul 或等）以及访问内存或 IO 等外部设备的指令都是如此。为了提高其平均计算能力，现代处理器配备了加速机制，导致指令的执行时间各不相同。因此，指令的持续时间取决于在它之前执行的内容。这种“历史影响”可能非常深远，并且与它影响的指令没有逻辑相关性。这种机制的一个例子是缓存。事实上，根据通向加载指令的执行路径，包含要加载的数据的内存行可能已经在数据缓存中（命中），也可能不在，要么尚未加载（未命中），要么已经删除（由于替换而未命中）。还有许多其他加速机制，如乱序执行、分支预测、推测访问、“超标量”、处理单元复制（例如两个整数单元）、存储缓冲区、地址流水线等。
突出显示经济中的最佳和最差实践
Daniel Abs Pablo文艺复兴时期的技巧Maria Belen Albornoz Motches Alves Oilanak Branka。约瑟夫·布特林·约瑟夫·布德尔Daniel Abs Pablo文艺复兴时期的技巧Maria Belen Albornoz Motches Alves Oilanak Branka。约瑟夫·布特林·约瑟夫·布德尔
最坏情况电路分析申请准则-DTIC
6.0 WORST CASE CIRCUIT ANALYSIS (WCCA) EXAMPLES .......................... 65 6.1 Digital Circuit Example .......................................................................................... 65 6.1.1 General Circuit Description ......................................................................... 65 6.1.2 Overview Of Theory Of Operation ............................................................ 68 6.1.3 Critical Timing参数................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................... 77 6.2.2模拟零件数据库................................................................................................................................................................. ....................................................................... 79 6.2.4.2 Root-Sum-Squared Analysis ............................................................. 80 6.2.5 Monte Carlo Analysis ................................................................................... 85 6.2.6 Analog Circuit Conclusions ......................................................................... 87
普渡制药：阿巴拉契亚最可怕的噩梦 - Encompass
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进化的最伟大胜利是否就是它最大的错误？
人类与他们的原始前辈相比有了很大的进步。由于拥有优越的大脑皮层，人类发展出了其他动物（包括灵长类动物和其他哺乳动物）所没有甚至无法想象的特征和能力。这些包括思想；语言（数百种语言），口头和书面，用于他们之间交流；创作音乐并创造了大量乐器来演奏；发明了数学、物理和化学；发展了农业来维持和养活大众；建造了带有供水和污水系统的房屋、宫殿和金字塔；创立了数百种宗教并建造了数千座礼拜堂；制造了交通工具（汽车、火车、轮船、飞机和航天飞机）；铺设了机场和无数英里的公路和铁路；建立了公司、大学、医院和研究实验室；建造了体育设施，例如奥运会和所有运动项目的体育场馆；创建了酒店、餐馆、咖啡馆、报纸和杂志；发现了神奇的 DNA 双螺旋结构及其基因组，其中包含 23,000 个编码基因，其中包含构建大脑和 200 种其他身体组织的指令；开发了外科手术并发明了治疗每年可能导致数百万人死亡的疾病的药物；并建立了纸币来取代金币和银币。人类建立了包括君主制、独裁制、民主制和伪民主制在内的政府；规定
改进的最佳最差方法 (BWM) 在实际问题中的应用
摘要：最佳最差方法 (BWM) 是多准则决策和定义准则权重系数的强有力工具。然而，在解决实际问题时，存在一些特定的多准则问题，其中多个准则对决策产生相同的影响。在这种情况下，BWM 的传统假设意味着在一组观察到的准则中定义一个最佳准则和一个最差准则。在本文中，提出了一种消除此问题的传统 BWM 的改进。改进的 BWM（BWM-I）为决策者提供了表达其偏好的可能性，即使在存在多个最佳和最差准则的情况下也是如此。这一发展实现了以下目标：（1）BWM-I 使我们能够表达专家的偏好，而不管一组评估准则中最佳/最差准则的数量； (2) 使用 BWM-I 可以降低在比较标准对时出错的可能性，从而提高结果的可靠性；(3) BWM-I 的特点是灵活性，这表现在无论具有相同重要性的标准数量如何，都可以对专家的偏好进行现实处理，并且 BWM-I 可以转换为传统的 BWM（如果有唯一的最佳/最差标准）。为了展示 BWM-I 的适用性，我们将其应用于定义权重 c
重新考虑气候策略以解决气候变化的最坏影响
发达国家未能在最近的COP29，美国总统唐纳德·特朗普的第二任期和向欧洲的转变转移到欧洲的转变，可能气候行动将在全球范围内倒退。在这种情况下，马来西亚应重新校准其气候战略，在n e W国家目标或全国确定的争议之前（NDC）在今年2月之前（NDC）提交，并且更多地专注于适应气候变化，因为巴黎协定目标无法达到。这是Khazanah研究所（KRI）报告中提出的观点的一部分：“该怎么办？与马来西亚的气候危机面对”，于11月出版。“我提出了这样的论点，即我们的气候政策的基本重点应该集中于气候安全和韧性。，如果您现在看气候政策，它主要集中在巴黎协定和UNFCCC（联合国气候变化框架公约）中，主要是报告和缓解义务的义务，” Report and Drict of Kri。
用最优最差法进行发射场评估与选择决策
发射场位置选择是航天工业中一个关键的管理和技术决策问题。从大量基本因素、考虑因素和预先请求中获得的标准为评估过程提供了输入。决策者在评估阶段考虑各个方面来评估许多候选发射场位置。最近开发的最佳最差方法是一种多标准决策过程，旨在评估这项工作中标准的权重。使用所提出的方法评估了技术、商业和安全（主要标准）的权重以及十二个子标准。使用 BWM 确定标准的权重以及技术、管理重点因素的重要性。结果有助于管理员选择最佳优先发射场。最佳最差方法提供可靠且可用的结果，这些结果也与其他评估一致。使用 Ben-Tal 最佳和最差方法分析了与输入参数相关的不确定性。以土耳其为例，锡诺普被选为土耳其各省最佳优先发射场，索马里是四个候选发射场中最佳的发射场位置。适当建立的发射场有助于成功进入太空。