XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemoperators
为电池储能系统所有者和运营商提供主动急救服务
电池储能系统 (BESS) 在未来电网中发挥着重要作用，但前提是它们能够以环保、安全、可靠和经济的方式进行设计、运行和退役。BESS 及其相关技术的演变速度快于安全规范和标准的制定速度。尽管规范开发过程不断更新和变化，但仍有许多安全设计行动和应急计划流程可供选择。在 BESS 开发过程中考虑这些选项变得越来越重要，因为过去四年中，全球各地 30 多个设计和应用各异的大型 BESS 都经历了灾难性的故障 (EPRI 2021a)。安全评估的主观性以及所有权模式可以决定安全管理和责任的观察等问题也在强大的安全管理中发挥作用 (EPRI 2021c；EPRI 2021d)。因此，迫切需要洞察力、指导方针和最佳实践来创建安全有效的 BESS 设计和使用。同样需要向一系列必要的利益相关者清晰有效地传达这些信息，包括第一响应组织，他们必须做好准备，在发生故障时安全地缓解紧急事件（例如破坏性火灾）。
运营技术消息总线如何帮助运营商扩展其实时网络
智能电网部署和大规模分布式能源 (DER) 集成非常复杂，因为需要将来自不同代技术的不同设备和软件应用程序互连。 智能电网集成面临着诸多挑战，需要将数据从一个系统转换到另一个系统，并转换为满足运营和业务要求的形式。 工程师尝试将 IT 和 OT 系统整合到智能电网部署中时，它们会面临困难。 无法存储和筛选来自公用事业应用程序（如 SCADA、AMI 和 OMS）的大量原始运营数据，这使得发现有用且可操作的情报变得困难。本白皮书讨论了这些挑战，并提供了可使复杂架构进行通信以管理、路由和交换实时数据的解决方案：
一对多：人机界面可让单个操作员控制多架无人机
本文描述并回顾了解决人机界面挑战的研究和潜在解决方案，使单个操作员能够通过一个界面控制多架无人机 (UAV)。作为一个系统，这也被称为多机器人系统 (MRS)。MRS 应用于多个领域，如环境监测 [1]、搜索和救援 [2, 3]、安全 [4]、机器人配送的监督控制以及探索性医疗保健中的微型和纳米机器人群 [5]。单个操作员同时控制多个机器人的优势（称为一对多关系）是改善资源分配、时间成本、稳健性和现实世界任务的其他方面 [6]。然而，由于单个操作员的认知工作量增加，增加机器人数量并不一定会提高系统性能 [7]。早期模型描述了单个操作员使用基于忽视容忍度的扇出控制的机器人数量、当操作员忽视机器人时机器人的效率如何随时间下降，以及交互时间、任务切换、建立上下文、计划和将计划传达给机器人所需的时间 [8]。该模型已扩展到包括等待时间和性能指标，以模拟给定任务约束的扇出水平 [9]。
使用外部运算符和算法自动分化
固体力学中的许多问题都涉及一般和非平凡的本构模型，这些模型难以以各种形式表达。因此，在自动化的有限元求解器（例如Fenics Project）中表达这些问题可能是具有挑战性的，这些元素求解器使用专门为编写变异形式而设计的特定于域的语言。在本文中，我们描述了Fenicsx / Dolfinx的方法和软件框架，该方法几乎可以在任何一般的编程语言中表达构成模型。我们展示了我们对两个固体机制问题的方法。第一个是使用NumBa实现的各向同性硬化的简单von Mises弹性塑料模型，第二个更复杂的Mohr-Coulomb弹性模型，并用JAX实现了Apex平滑。在后一种情况下，我们表明，通过利用JAX的算法自动分化转换，我们可以避免对解决本构模型所需的术语进行错误的手动差异。我们显示了广泛的数值结果，包括泰勒剩余测试，这些结果验证了我们实施的正确性。在LGPLV3或更高版本的许可下，可以作为补充材料提供软件框架和完整的示例。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。
格子量子场论经典模拟中插值算子的量子优化构造策略
最近有人提出，嘈杂的中型量子计算机可用于优化经典计算机上格子量子场论 (LQFT) 计算的插值算子构造。这里，开发并实施了该方法的两种具体实现。第一种方法是最大化插值算子作用于真空状态与目标本征态所创建状态的重叠或保真度。第二种方法是最小化插值状态的能量期望值。这些方法在 (1 + 1) 维中针对单一味大质量 Schwinger 模型的概念验证计算中实现，以获得理论中矢量介子状态的量子优化插值算子构造。虽然在没有量子门误差噪声的情况下，保真度最大化是更好的选择，但在概念验证计算中，能量最小化对这些影响更具鲁棒性。这项工作具体展示了中期量子计算机如何用于加速经典 LQFT 计算。
相对于连续尺度空间的近似属性，用于高斯导数算子的混合离散
本文基于与归一化采样的高斯核或综合高斯内核的卷积，对高斯衍生物的两种混合离散方法的性质进行了分析。研究这些离散方法的动机是，在相同规模水平上需要多个阶的多个空间衍生物时，与基于更直接的衍生近似值相比，它们基于基于更直接的衍生近似值而具有更高的效率相比，它们基于具有较高的衍生性速率，以示例性衍生性衍生性不能衍生性不能进行。我们根据定量绩效指标来表征这些混合离散方法的特性，同意它们所暗示的空间平滑量，以及它们从量表 - 流动特征探测器的相对一致性以及从自动量表选择中获得的量表的相对一致性，从尺度上的量表与尺度相关的量度相差很大，该尺度的范围与尺度的相差相差，该尺度的尺度是有效的。理论以及不同类型的离散方法之间。在设计和解释以非常精细的水平运行的规模空间算法的实验结果时，提出的结果旨在作为指导。
通过线性双磷酸化模糊软性最大聚合操作员
摘要：提高绿色供应链的有效性是最大程度地减少废物，优化资源使用并减少业务运营对环境影响的关键一步。为了实现这些目标，应在整个供应链中实施可持续实践。这样做，企业不仅可以提高环境绩效，而且可以降低成本，提高客户满意度并在市场上获得竞争优势。但是，由于存在竞争特征，不精确的信息以及缺乏知识，因此选择适当的绿色提供商是一个复杂且无法预测的决策问题。线性二磷酸化（LIDF）框架的主要目标是帮助决策者选择最佳的行动过程。本文介绍了几个新型聚合操作员（AOS），即线性双苯胺模糊软性最大含量平均值（LIDFSMA）和线性双苯胺模糊软性软体几何（LIDFSMG）操作员。然后通过一个简单的示例来证明所提出的方法的绿色供应商优化技术，该技术包含线性双磷灰石模糊含量，显示了该方法的实用性和适用性。总体而言，拟议的LIDF框架和AOS可以帮助决策者选择最合适的绿色提供商，从而提高绿色供应链的效率。
APD护理计划版本ACHP分类级别的成人护理家庭运营商
独立辅助全面辅助总计：课程：_______类I =辅助4或更少的ADL，并且不完全辅助ADL II级II =所有ADL，所有ADL，不超过3个。III类= 4个或更多ADL的完整辅助（依赖）。RN的名称或负责监视家庭护理的医师的名称：电话：访问频率：
确保需求：选择数字产品时运营技术所有者和运营商的优先考虑
上面的关键要素共同使买家可以考虑制造商如何在其产品的设计和开发中包括安全性。这些元素不是优先顺序的。作为买家正在检查这些元素，他们应确保其制造商通过拥有客户的安全成果的设计原则熟悉安全性，从而以自己的安全进度接受透明和问责制，以及从设计决策开始就整合网络安全的业务领导力。（有关更多信息，请参阅《转移网络安全风险的平衡：设计软件安全的原理和方法》的联合指南。）买家应寻找制造商，以证明其通过设计和国际自动化协会（ISA）62443标准采用安全的制造商。7