1引言4 2摘要5 3招标设计7 3.1坑存储的位置7 3.2坑存储的几何形状8 3.3膜和盖解决方案8 3.4入口和出口9 3.5水质9 3.5水质10 4风险评估11 5底部和侧面的衬里选择12 6 6 6 6 6 6 6 6 6盖溶液的选择。Floating Liner 16 6.1 Insulation Materials 16 6.2 Arcon Sunmarks/Aalborg CSP's Lid Solution 17 6.3 Choice of Lid for the Pit Storage in Høje Taastrup 18 6.4 Conclusion 20 7 Construction of the Pit Thermal Energy Storage 22 7.1 Original Schedule and Delayed Construction Start 22 7.2 Establishing Excavation and Inlet and Outlet Arrangements 22 7.3 Establishing the Liner Contract 23 7.3.1 Leakage 1 24 7.3.2 Leakage 2 24 7.4重新建立衬里合同25 7.5填充过程中的水填充和保护27 7.6泄漏3 29 7.7浮动衬里安装30 7.8安装盖子安装和测量设备30 7.9在水下无人机35 85 8处理,测试和测试和调试36 8.1移交4.2移交4.2移交41 41的工程41 41的工程均匀35. 3.1盖合同42 9经济43参考43
1 人工智能系统有能力做出社会普遍认为是“犯罪”的行为。 2 人工智能系统缺乏(犯罪)主体性——以及这种主体性的感觉。 3 未来人类可能会对人工智能系统产生符合规范的行为期望(即“规范期望”)。 4 刑法并不是解决人工智能相关伤害的正确答案,尽管在一定程度上直接追究人工智能系统的责任可能是有用的。 5 人们对机器人有更高的道德标准:当机器人出现故障时,他们会更多地责怪机器人而不是人类。 6 “刑法是一种古老的多年生植物,无处不在”(Hall,1962 年)。 7 人工智能系统的出现并不是刑法理论唯一一次不得不应对新科学发展的“冲击”。 8 讨论新型人工智能主体的刑事责任带来了对人类刑事责任的开拓性观点。 9 人工智能无法与人类的愚蠢相提并论。 10 我学得越多,知道的就越少。
1,荷兰阿姆斯特丹感染和免疫学院,阿姆斯特丹大学医学中心,桑奎因研究与Landsteiner实验室免疫病理学系; 2荷兰阿姆斯特丹大学医学中心艾玛儿童医院的小儿免疫学,风湿病学和传染病系; 3荷兰阿姆斯特丹Sanquin Research临床输血研究系; 4荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹大学医学中心血液学系; 5荷兰阿姆斯特丹Sanquin血液供应系输血医学系; 6荷兰阿姆斯特丹Sanquin免疫系统诊断系; 7 Sanquin诊断服务,荷兰阿姆斯特丹; 8国家公共卫生与环境研究所,荷兰比尔索文; 9荷兰莱顿莱顿大学医学中心血液学系; 10阿姆斯特丹大学医学中心血液学系,阿姆斯特丹癌症中心,阿姆斯特丹癌症中心,淋巴瘤和骨髓瘤中心阿姆斯特丹,阿姆斯特丹,荷兰; 11血液学系,瑞士卢塞恩的卢泽纳·肯顿斯史克特;和12个生物医学研究系,瑞士伯尔尼大学
摘要:飞机在着陆过程中的位置至关重要。一组传感器提供数据以获得对飞机定位的最佳估计。但是,数据可能包含异常。为了保证传感器的正确行为,必须检测异常。然后,要么隔离故障传感器,要么过滤检测到的异常。本文提出了一种用于检测和纠正异常的新型神经算法,称为 NADCA。该算法使用紧凑的深度学习预测模型,并使用真实着陆信号中的真实和模拟异常进行了评估。NADCA 检测和纠正快速变化和缓慢移动的异常;无论信号的振荡程度如何,它都很稳健,并且不需要隔离具有异常行为的传感器。无论传感器精度如何,NADCA 都可以实时检测和纠正异常。同样,NADCA 可以处理不同传感器中同时发生的异常,并避免信号之间可能出现的耦合问题。从技术角度来看,NADCA 使用一种新的预测方法和一种新的方法来实时获得平滑信号。NADCA 已被开发用于在飞机着陆期间检测和纠正异常,从而改善向飞行员呈现的信息。尽管如此,NADCA 是一种通用算法,在其他情况下可能有用。NADCA 评估给出的异常检测平均 F 值是 0.97,异常纠正平均均方根误差 (RMSE) 值是 2.10。
摘要:飞机在着陆过程中的位置是关键。一组传感器提供数据以获得对飞机定位的最佳估计。然而,数据可能包含异常。为了保证传感器的正确行为,必须检测异常。然后,要么隔离故障传感器,要么过滤检测到的异常。本文提出了一种用于检测和纠正异常的新型神经算法,称为 NADCA。该算法使用紧凑的深度学习预测模型,并使用真实着陆信号中的真实和模拟异常进行了评估。NADCA 检测和纠正快速变化和缓慢移动的异常;无论信号的振荡程度如何,它都是稳健的,并且不需要隔离具有异常行为的传感器。无论传感器精度如何,NADCA 都可以实时检测和纠正异常。同样,NADCA 可以处理不同传感器中同时发生的异常,并避免信号之间可能出现的耦合问题。从技术角度来看,NADCA 使用一种新的预测方法和一种新的方法来实时获得平滑信号。 NADCA 的开发是为了检测和纠正飞机着陆过程中的异常情况,从而改善向飞行员提供的信息。尽管如此,NADCA 是一种通用算法,在其他情况下也很有用。NADCA 评估显示,异常检测的平均 F 值是 0.97,平均均方根误差 (R
摘要。人工智能 (AI) 为组织提供了前所未有的机遇。然而,使用 AI 的风险之一是其结果和内部运作不可理解。在信任至关重要的行业(例如医疗保健和金融)中,可解释的 AI (XAI) 是必需的。但是,XAI 的实施并不简单,因为它需要解决技术和社会两个方面的问题。以前对 XAI 的研究主要侧重于技术或社会方面,缺乏实用视角。本研究旨在实证检验 AI 系统开发人员、用户和管理者在 AI 系统开发过程中面临的 XAI 相关方面。为此,在两家荷兰金融服务公司中使用四个用例进行了多案例研究。我们的研究结果揭示了在实施 XAI 期间必须考虑的广泛方面,我们将其分组并集成到概念模型中。该模型可帮助从业者在开发 XAI 时做出明智的决策。我们认为,需要考虑的方面多种多样,因此需要采用 XAI“设计”方法,尤其是在金融、公共服务和医疗保健等高风险行业的高风险用例中。因此,概念模型为与 XAI 相关的方法、技术和工具的方法工程提供了分类法。
电池储能控制器 (BESC) 可以平衡电力需求和供应的不匹配,提高海港微电网的灵活性和弹性。但是,需要测试 BESC 的功能,并验证它是否可以通过对电池充电和放电来平衡电力供需不平衡。本研究的主要目的是实施硬件在环 (HIL) 测试以验证控制器的功能。本文研究了港口电网中将使用的 BESC 的测试性能,通过适当地对电池储能系统进行充电和放电来调整电力供应和负载需求的不匹配。在输配电网络电力容量有限的港口电网中,所提出的 BESC 可以有效节约能源并减少峰值负载需求。BESC 最初是在 MATLAB/Simulink 中离线开发的,然后在基于 FPGA 的外部控制器中实现,该控制器使用 IEC61850 通信协议和 GOOSE 消息与 OPAL-RT 实时模拟器交互。 BESC 在外部 FPGA 板上配置和实施。此外,还利用了当地配电系统运营商 Vaasan Sahkoverkko 和港口运营商 Vaasa 的 Kvarken 港口的真实数据,以现实场景评估所建议的电池储能系统控制算法的有效性。模拟结果表明,BESC 可以通过对电池进行充电和放电来平衡微电网内的电力需求。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
这门课程是为了学分和分级吗?这不是信用课程。,如果您购买教科书并完成所有考试(需要MyMathlab),则可以收到成绩(不会出现在您的学术记录中)。那些完成了一个成绩的模块和课程的人(mymathlab问题和每个模块的测验)可能会使用材料上传器将其结果添加到其应用程序门户中。将其上传到您的应用程序门户网站后,它将被视为申请审查的一部分。
正是出于这个原因,纳罗克县很自豪地公布了这项新的 MMNR 管理计划。通过一个由当地社区、国家和县立法者、旅游业、生态学家、科学家和保护区管理者参与的高度参与过程,该计划为马拉保护区的未来制定了利益相关者认可的愿景,并以所有人都能理解的简单明了的术语阐述了实现这一愿景的手段。根据保护区和更大生态系统的全球意义,该计划制定了加强保护区管理的综合议程,旨在确保这一独特而无价的国家遗产的生存,并继续为保护区所在的纳罗克县人民以及所有肯尼亚人创造最佳的经济效益。
摘要目标/假设肥胖是2型糖尿病的主要危险因素。但是,男女之间的身体成分有所不同。在这项研究中,我们研究了糖尿病状态和身体组成之间的关联,以及这种关联是否受到性别的调节。基于人群的队列研究中的方法(n = 7639;年龄40 - 75岁,女性50%,25%2型糖尿病),我们估计了性别特定的关联及其差异(即糖尿病)(即禁食葡萄糖和/或葡萄糖耐受性受损)和2型糖尿病(参考:正常的葡萄糖代谢[NGM]),具有双能X射线吸收仪(DEXA),以及MRI-MRI-SER衍生的身体成分和HIP周长的测量。使用具有性别逐糖性的相互作用术语的调整后回归模型分析性别差异。的结果与NGM对应物相比,糖尿病前期和2型糖尿病的男性和男性都具有更多的脂肪和瘦质量,并且臀部周长更大。The differences in subcutaneous adipose tissue, hip circumference and total and peripheral lean mass between type 2 diabetes and NGM were greater in women than men (women minus men [W – M] mean difference [95% CI]: 15.0 cm 2 [1.5, 28.5], 3.2 cm [2.2, 4.1], 690 g [8, 1372] and 443 g [142,分别为744])。男性的2型糖尿病和NGM之间内脏脂肪组织的差异要大于女性(W - M平均差异[95%CI]: - 14.8 cm 2 [-26.4,-3.1])。2型糖尿病和NGM之间的肝脏脂肪百分比没有性别差异。这些性别相关差异的病理生理意义需要进一步研究。糖尿病前和NGM之间身体组成的度量的差异通常朝着相同的方向,但男女之间没有显着差异。结论/解释本研究表明,与2型糖尿病相关的身体组成存在性别差异。