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拟议部分豁免 2024 年纤维素生物燃料用量
回复：关于可再生燃料标准 (RFS) 计划的评论：拟议部分豁免 2024 年纤维素生物燃料产量要求并延长 2024 年合规期限；89 Fed. Reg. 100442；2024 年 12 月 12 日）。尊敬的代理署长佩恩，可再生燃料协会 (RFA) 很高兴有机会就美国环境保护署 (EPA) 提议的部分豁免 2024 年纤维素生物燃料可再生产量义务 (RVO) 的提议发表评论（可再生燃料标准 (RFS) 计划：部分豁免 2024 年纤维素生物燃料产量要求并延长 2024 年合规期限；89 Fed. Reg. 100442）。RFA 是美国乙醇行业领先的贸易协会。其使命是推动可持续可再生燃料和生物产品的增长，以创造更美好的未来。 RFA 成立于 1981 年，是行业领袖和支持者的首要组织。我们每天都在努力帮助美国变得更清洁、更安全、经济更活跃。在 2023-2025 年可再生能源配额义务的最终规则（也称为“既定规则”）中，EPA 写道：“我们通常认为重新考虑和修改先前最终确定的 RFS 标准是不合适的。修改标准可能会降低市场确定性并造成不必要的市场混乱。”
2025年1月10日
2025年1月20日达拉斯·伯克持有人运输和空气质量美国环境保护局2000 Traverwood Drive Ann Arbor，密歇根州48105 Dicket ID编号EPA-HQ-OAR-2024-0411通过联邦erulemaking门户网站提交：www.regulations.gov re：拟议的规则制定。可再生燃料标准计划：2024年的部分豁免纤维素生物燃料量要求尊敬的伯克持有者先生：代表美国乙醇联盟（ACE）成员（ACE）的成员，我很高兴有机会评论拟议的规则制定通知的通知豁免权限。Ace是一个基层倡导组织，由各行各业的农村美国人提供支持，这些组织建立了一个创新的行业，该行业为不断增长的世界提供本土生物燃料和食物。我们的成员包括美国乙醇生物培训厂，生物燃料设施的投资者，为美国乙醇行业提供商品和服务的公司。我们强烈反对EPA追溯地援引普通豁免权，以减少EPA通过此规则制定设定的RF的先前确定的纤维素体积义务。以这种方式使用RFS的一般豁免权限破坏了RFS法规的核心市场驾驶目的。由于可能持续滥用普通豁免权限的可能性，并最终造成了可再生燃料生产商和消费者的严重市场不确定性，因此它还围绕未来数量义务的不确定性造成了不确定性。在2023年对EPA的“集合”规则的书面评论中，Ace不敢相信EPA具有追溯呼吁豁免当局以降低以前确定的混合水平的法律权力。我们强烈反对该机构使用合法可疑的追溯性豁免理论来减少2020卷，因为Covid-19的大流行对燃料的使用影响。行使追溯豁免信号向当事方义务，他们不需要遵守RFS混合要求，而可以等待EPA回溯和授予豁免，最终奖励不符合RFS要求的违规行为。
问题表 7 部分转置、纠缠见证和主要化
回答这个问题的关键是主要化的概念。如果对于所有的 k = 1 , ... , n，P kj =1 x ↓ j ≥ P kj =1 y ↓ j 且 P nj =1 x ↓ j = P nj =1 y ↓ j ，我们说向量 x ∈ R n 主要化 y ∈ R n （记为 x ≻ y ）。其中，x ↓ 表示 x 的排序版本，即 x 元素的排列，满足 x ↓ 1 ≥ x ↓ 2 ≥ ... ≥ x ↓ n 。从现在开始，让 x 和 y 成为非负向量。
效率网络B7卷积神经网络基于基于社会物联网环境的安全和隐私方法
收到：2024年6月26日修订：2024年8月6日接受：2024年8月29日发布：2024年9月30日摘要 - 太阳能构成宇宙中的主要能源。可以采用各种方法来有效利用这种能量。太阳能电池板的部署被区别为一种广泛采用的创新方法，用于积累这种能量。与固定面板相比，旋转面板已经证明了在某些情况下（例如部分阴影条件）产生更大能量输出的能力。太阳能跟踪系统（STS）是跟踪太阳运动的主要方法之一。STS的目的是通过将载荷（通常是太阳能电池板）定向到太阳来优化能源产生。这是通过最大程度地减少传入的阳光与光伏（PV）面板之间的发射角来实现的，从而增强了产生的能量的量。现有的系统，具有最大功率点跟踪（MPPT）方法的灰狼优化（GWO），会产生大量的能量，从而导致重大跟踪误差。为了减少跟踪误差并提高能源效率，已经实施了使用粒子群优化（PSO）的最初提出的方法，该方法已实施。该神经网络（NN）主要由自适应神经模糊推理系统（ANFIS）组成，其中包括从数据收集到部署的工作流程。由于适当的培训，测试和数据实施，此方法比现有的结果更好。关键字 - ANN，PSO，太阳能系统，太阳能，部分阴影条件，光伏，优化。
具有部分电池能力的电动飞机的发动机性能
本论文由奖学金存储库 @ Florida Tech带给您免费和公开访问。已被授权存储库的授权管理员 @佛罗里达理工学院纳入这些论文和论文。有关更多信息，请联系kheifner@fit.edu。
MRI超分辨率具有部分扩散模型-Kai Zhao
摘要 - 扩散模型在各种图像生成任务（包括图像超分辨率）上实现了令人印象深刻的性能。尽管它们令人印象深刻，但由于大量的降级步骤，扩散模型的计算成本很高。在本文中，我们提出了一种新型的加速扩散模型，称为部分扩散模型（PDMS），用于磁性成像（MRI）超分辨率。我们观察到，扩散一对低分辨率和高分辨率的图像的潜力逐渐收敛，并在一定的噪声水平后变得难以区分。这激发了我们使用某些潜在的低分辨率来对相应的高分辨率潜在。使用近似值，我们可以跳过一部分扩散和降解步骤，从而减少训练和推理的计算。为了减轻近似误差，我们进一步引入了“潜在对齐”，该误差逐渐插入并接近低分辨率潜在的高分辨率潜在潜在的潜在。部分扩散模型与潜在对齐结合，基本上建立了一种新的轨迹，与原始分化模型中的那些相比，潜伏期逐渐从低分辨率转变为高分辨率图像。在三个MRI数据集上进行的实验表明，部分扩散模型可实现比起原始扩散模型比原始扩散模型更少的固定步骤。另外，它们可以与最近的加速扩散模型合并，以进一步提高效率。
机器学习驱动的部分微分方程的数值解决方案
部分微分方程是用于描述各种物理现象的基本数学工具，从流体动力学和热传导到量子力学和财务建模。解决PDE对于理解和预测这些系统的行为至关重要，但是传统的数值方法（例如有限差异，有限元和光谱方法）在处理复杂，高维问题时通常会遇到重大挑战。近年来，机器学习已成为对经典数值方法的有力替代方案或补充，提供了有效解决PDE的新方法。机器学习驱动的PDE的数值解决方案有可能通过提供更准确，更快和可扩展的解决方案来彻底改变计算科学。将机器学习与数值PDE求解器集成的关键动机之一是ML模型以高精度近似复杂函数及其导数的能力。神经网络，尤其是深度学习模型，在学习大型数据集中学习复杂的模式和关系方面取得了巨大的成功。
使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS
摘要 - 在道德上符合符合的自主系统（ECA）是建立机器人系统的流行方法，该方法在完全可观察到的环境中构成了遵守道德理论的顺序决策。但是，在现实世界的机器人设置中，由于传感器的局限性，环境条件或由于有限的计算资源而导致的推断，这些系统通常在部分可观察性下运行。因此，本文提出了一个可观察到的ECA（PO-ECAS），使这项工作更接近成为机器人主义者的实用和有用工具。首先，我们正式介绍了PO-ECAS框架和基于MILP的解决方案方法，用于近似道德上符合最佳的政策。接下来，我们将现有的道德框架扩展到了信仰空间，并为受亚里士多德的卑鄙学说启发的美德道德提供了道德框架。最后，我们证明了我们的方法在模拟的校园巡逻机器人领域有效。
从部分信息揭示多体系统中的量子纠缠
量子纠缠通常被认为是量子计算和量子模拟的核心资源。然而，由于缺乏足够可扩展和灵活的认证工具，在多体系统中检测量子纠缠的能力受到严重限制。这个问题在纠缠结构先验未知且不能依赖现有纠缠见证的情况下尤其关键。在这里，我们实施了一种方案，其中可以使用任意可观测量的平均值知识以可扩展、认证和系统的方式探测多体纠缠。具体而言，我们依赖于正半定条件，与基于部分转置的标准无关，如果数据可以通过可分离状态再现，则必须遵守这些条件。违反任何这些条件都会产生针对感兴趣数据的特定纠缠见证，从而揭示数据的显着特征，这些特征是无法在没有纠缠的情况下再现的。我们通过探测与现有实验相关的数百个量子比特的理论多体态来验证这种方法：一维 XX 链中的单粒子淬灭；具有 1 / r 3 相互作用的二维 XX 模型中的多体淬灭；以及海森堡和横向场伊辛链的热平衡态。在所有情况下，这些调查都使我们发现了新的纠缠见证，其中一些可以通过分析来表征，从而推广了文献中现有的结果。总之，我们的论文介绍了一种灵活的数据驱动纠缠检测技术，用于未表征的量子多体态，与量子优势机制中的实验直接相关。
建模用于传输网络管理的部分可再生能力削减
示例，[2]和[3]中的作品描述了一个基于功率传递分布因子（PTDF）（请参阅[8，9]）的动力学模型，该模型仅允许开始/关闭缩减决策，因此避免了对发电的元素操纵。由于现在可以考虑到传输系统运营商（TSO）的局部削减的可能性，因此本文介绍了一个动态模型，介绍了部分降低可再生能力所需的整个元素。所提出的方法基于PTDF建模框架，并针对使用基于模型的优化技术通过可再生功率部分削减和存储设备来最佳管理亚transmission区域充血状况的可能性。本文的目标是提供一个动力学模型，该模型可靠地描述了系统功能，并且适合基于模型的区域的最佳管理。由于通信约束，仅可用局部描述，并且与剩余网络的连接定义为作用在区域上的扰动。控制一个孤立区的主要挑战是针对该区域边界的全球功率流执行本地控制动作。的确，由于安全性和实际原因，不可能根据整个网络规模的状态测量做出决策。因此，要获得所考虑区域的近距离动力学模型是一个具有挑战性的问题。此外，我们提出了一种面向控制的建模方法。纸张的组织如下。符号：本文的最终目标是验证一个能够考虑传输网络从可再生能源中降低电源的可能性，并使用存储设备来考虑在线优化策略，以考虑电力线约束，控制动作延迟以及由于发电和模型近似而导致的不确定性。第二节介绍了考虑的建模。验证线性化动力学的模拟是在第三节中进行的，同时在第四节中概述了结论。