现代机场管理面临的挑战是如何在遵守环境政策、限制、航班中断和容量限制的同时最有效地运营飞机停机位。本研究提出了一种解决停机位分配问题的新框架,该框架使用分而治之的方法结合贝叶斯建模、模拟和优化,在现实条件下产生污染较少的解决方案。该框架提出了三个创新方面。首先,随机分析模块的输入用于多变量优化,以生成可变性稳健解决方案。其次,优化和模拟相结合,用于精细探索框架未捕捉到的现实不确定性的影响。最后,该框架将人类作为运营条件的最终控制者。案例研究作为概念证明,展示了可实现的结果和所提框架的好处。实验结果表明,该框架在现实条件下产生了污染较少的解决方案。
技术和战术基础得到改善。输入的每个目标都应通过具体、可衡量、可实现、现实和时间特定 (SMART) 标准,使用 90 天来制定每个标准。每个目标都代表领导者希望在短期内改变其行为和行动。这些可能与实现上述领导者的短期或长期目标之一有关。领导者应考虑在 IDP 的这一部分确定一个现实且可实现的目标数量,方法是考虑他们的课程工作量 (PME) 或分配的职责 (作战部队) 和其他
当人类玩虚拟赛车游戏时,他们会使用游戏屏幕上的视觉环境信息来理解环境中的规则。相比之下,表现优于人类玩家的最先进的逼真赛车游戏 AI 代理不使用基于图像的环境信息,而是使用环境提供的紧凑而精确的测量值。本文提出了一种基于视觉的控制算法,并使用 Gran Turismo Sport (GTS)(一种高保真逼真赛车模拟器)将其与人类玩家在逼真赛车场景中相同条件下的表现进行了比较。在所提出的方法中,构成传统最先进方法中观察结果一部分的环境信息被从游戏屏幕图像中提取的特征表示所取代。我们证明,即使使用游戏屏幕图像作为高维输入,所提出的方法也能在高速驾驶场景下执行专家级的人类车辆控制。此外,它在计时赛任务中的表现优于 GTS 中的内置 AI,其得分使其在约 28,000 名人类玩家中排名前 10%。
摘要:电池电动汽车(BEV)的车辆市场份额越来越大。为了确保在板座牵引力电池下大部分大部分大部分的安全操作,必须在现实条件下预先开发和测试。当前标准通常不能为环境和终生测试提供足够的现实要求,因为这些要求主要基于具有内燃机(ICE)的汽车测量的数据。在这项工作之前,对两辆电池供电的电动汽车和一辆电池供电的商用迷你卡车进行了振动测量,对各种路面和其他影响。测量数据经过统计评估,因此可以对在电池组壳体测得的振动以及影响参数的散布的各种参数的影响。通过基于现有的测量数据创建负载功能,可以质疑当前标准,并在开发振动过程中获得的新见解,用于对BEV进行现实测试的现实测试。
亚硝酸盐氧化细菌(NOB)是重要的硝酸盐,其活性调节了亚硝酸盐的可用性,并决定了生态系统中氮损失的幅度。In oxic marine sediments, ammonia- oxidizing archaea (AOA) and NOB together catalyze the oxidation of ammonium to nitrate, but the abundance ratios of AOA to canonical NOB in some cores are signi fi cantly higher than the theoretical ratio range predicted from physiological traits of AOA and NOB characterized under realistic ocean conditions, indicating that some NOBs are yet to be发现。在这里,我们报告了硝基氨叶甲状腺素的细菌门,其成员比规范的NOB更丰富,并且在整个全球寡营养沉积物中广泛存在。ca。硝基氨基甲酸糖构件具有氧化亚硝酸盐的功能潜力,此外还具有其他辅助功能,例如尿素水解和硫代硫酸盐还原。虽然一个回收的物种(Ca。硝基氨基甲磷酸菌)通常在塞毒区内构建,另一个(Ca。硝基氨基甲状腺素)还出现在缺氧的沉积物中。计数CA。 硝酸二氨基糖作为亚硝酸盐氧化剂有助于解决氧化海洋沉积物中AOA和NOB之间明显的丰度失衡,因此其活性可能对亚硝酸盐预算施加控制。计数CA。硝酸二氨基糖作为亚硝酸盐氧化剂有助于解决氧化海洋沉积物中AOA和NOB之间明显的丰度失衡,因此其活性可能对亚硝酸盐预算施加控制。
