在技术文献中可以找到大量关于 ACAES 的理论和模拟研究的例子,预测的往返通常在 50 — 75 % 的范围内,即 8,2 。在这些研究中,系统的各个子组件(即压缩机、热交换器、涡轮机)通常基于“黑箱”热力学模型,从给定数量的输入生成性能指标,而不考虑内部组件的细节。虽然这种方法对于概念研究和描述一般操作原理很有用,但它忽略了重要的设备技术限制和/或设计挑战。这可能导致对操作条件和性能指标的预测不切实际。也有论文指定了动态组件性能 9 ,但这些论文仍然基于通用模型,而不是特定的定制设计组件。在最近的一篇论文 1 中,我们推导出等容 ACAES 系统的理想性能极限,提供
153 Q2 2023/24 新 2023/07/26 南非标准局 园艺服务:东伦敦 tarlight 园艺和安全管理 延长合同有效期而不产生财务影响 R0,00 R46 000,00 R0,00 2023/06/30 2023/06/30 2023/08/31 154 Q2 2023/24 新 2023/06/28 南非林业有限公司 集团经理招聘服务:L&D Mindworx Consulting (Pty) Ltd 采购订单变更(招聘) R37 045,00 R123 955,97 R0,00 2023/06/27 未说明 未说明 155 Q2 2023/24 新 2023/06/28 Denel SOC Ltd SQ2000 MLU Midnite Aerospace Solutions SQ2000 中期升级 R1 077 446,50 R3 946 800,00 R11 676 972,80 2023/06/21 2023/06/21 2023/11/30 156 Q2 2023/24 全新 2023/06/28 Denel SOC Ltd SQ2000 Xpitec SQ2000 中期升级 R11 676 972,80 R15 091 453,10 R0,00 01/07/2022 01/07/2022 30/07/2022 157 Q2 2023/24 全新 2023/08/21 国家住宅建筑商注册委员会备用电源 Capstone 598 Pty Ltd 不切实际地不可能 R24 840,00 R1 379 390,18 R0,00 2023/08/18 未说明 2024/03/13 158 Q2 2023/24 新 2023/08/10 国家住宅建筑商注册委员会 包括发电机加油 Thomas 家族信托 不切实际地不可能 R291 285,00 R491 755,70 R0,00 2023/08/10 未说明 2023/08/31
强化学习 (RL) 近年来已成为一个日益活跃的研究领域。尽管有许多算法可以让代理有效地解决任务,但它们往往忽略了与当前任务相关的先前经验可能存在的可能性。对于许多实际应用而言,代理从头学习如何解决任务可能不切实际,因为这通常是一个计算量很大的过程;然而,在实践中可以利用先前的经验使这些问题变得易于处理。在本文中,我们提出了一个通过学习可重复使用的选项来利用现有经验的框架。我们表明,在代理学习了解决少量问题的策略后,我们能够使用从这些策略生成的轨迹来学习可重复使用的选项,从而使代理能够快速学习如何解决新的和相关的问题。
该框架还承认,SEPA 单独资助或承担我们所需的所有研究和开发是不切实际和不合适的。事实上,我们的许多研究和开发都建立在其他人以前的工作的基础上,我们资助的许多项目都是与其他机构或研究机构的合作项目。SEPA 计划采取更结构化的方法进行研究参与和联络,确定与 SEPA 的研究和开发重点具有协同作用的关键研究资助者和计划。这将在我们的影响计划中详细说明,该计划将补充该框架。在明确确定关键合作伙伴和计划后,我们计划更积极地参与计划的制定及其审查周期。这种外部关注还将帮助我们更清楚地了解 SEPA 的研究和开发要求如何适应更广泛的研究领域。
摘要。量子状态断层扫描(QST)是用于重建未知量子状态的量子信息处理(QIP)的基本技术。但是,常规的QST方法受所需的测量数量的限制,这使得它们对于大规模量子系统不切实际。为了克服这一挑战,我们提出了量子机学习(QML)技术的整合,以提高QST的效率。在本文中,我们对QST的各种方法进行了全面研究,包括经典和量子方法。我们还为QST实施了不同的QML方法,并证明了它们在包括多Qubit网络在内的各种模拟和实验量子系统上的有效性。我们的结果表明,我们基于QML的QST方法可以实现高保真度(98%),其测量值明显少于常规方法,这使其成为实用QIP应用的有希望的工具。
摘要在治疗逃生维护的问题行为时使用灭绝程序可能是不希望的,并且不切实际地使用从业者使用。为了减轻与逃生灭绝相关的风险,我们探讨了延迟加强令牌系统的有效性,而无需在学校和家庭环境中使用灭绝,以治疗自闭症谱系障碍学生的逃生维护的问题行为。代替逃生灭绝(例如,阻止),研究人员实施了30 s的休息,以问题行为和令牌(将在会议结束时交换)逐渐遵守依从性。多个探针设计的结果表明,所有四个参与者的依从性和问题行为的减少大幅增加。这些发现表明,消除自闭症儿童的逃脱维护的问题行为并不是必需的。
由于时间和成本的缘故,后处理铣削操作通常不切实际,可能需要专门的工具。为了减少对特殊工具和额外加工的需求,开发了混合增材制造系统,以顺序方式打印和铣削,以在一个机器平台上实现所需的表面光洁度。商用机器平台将铣削与定向能量沉积系统(例如 Optomec、Mazak、DMG Mori)和粉末床熔合系统(例如 Matsuura 和 Sodick)相结合,以实现小于 0.8 µm 的表面粗糙度 (Sa) [1, 2]。可以直接从构建室获得精加工表面。已知的第一个关于组合式粉末床熔合和铣削的研究是在 2006 年由松下电工株式会社(日本以外的松下电工)和金泽大学进行的,目的是制造
除了缺乏视频分析来充分利用闭路电视摄像机捕获的信息之外,传统的实施还依赖于有线信号传输,这增加了成本,限制了可扩展性,并且使得在许多地方安装不切实际。相比之下,DeepSight 平台利用 5G 网络基础设施构建高度可扩展且稳定的视频分析解决方案,可以实时处理来自数千台摄像机的实时信息,充分利用 5G 在高带宽、低延迟和增强安全性方面的进步。DeepSight 平台旨在改装到现有实施中,它支持任何闭路电视摄像机,5G 可以覆盖的任何地方,包括偏远地区和机载无人机。基于云的深度学习使实施能够扩展到数千台闭路电视摄像机甚至更多,同时实施可以涵盖许多行业、终端设备和功能,如图 2 所示。
摘要:神经网络在关键任务中起着至关重要的作用,其中错误的产出可能会带来严重的后果。传统上,神经网络的验证重点是评估其在大量输入点上的性能,以确保所需的输出。但是,由于输入空间的几乎无限基数,详尽检查所有可能的输入变得不切实际。在广泛的输入样本上表现出强大性能的网络可能无法在新颖的情况下正确概括,并且仍然容易受到对抗性攻击的影响。本文介绍了神经网络鲁棒性的一般管道,并概述了不同的领域,这些领域共同努力,以实现鲁棒性保证。这些领域包括评估针对对抗性攻击的鲁棒性,正式评估鲁棒性并应用防御技术以增强模型时的鲁棒性。
对于超过10 mL的体积,替代递送方法(例如OBIS和INRINGE PUMPS)变得更加重要。obis是可穿戴的注射装置,可以促进SC在临床环境中或在家中较大剂量的给药,这为需要定期治疗的患者提供了很大的便利性。这些设备特别适合需要持续给药率的慢性病,例如自身免疫性疾病。注射泵对于有限的静脉输入患者,可以在长时间内提供一致的剂量。在超过30 mL的体积时,手动注射和多次OBI可能会变得不切实际,使束缚的SC输液泵成为可行的替代方法。这些泵已经在诸如SC免疫球蛋白等疗法的市场中建立,这些泵通常需要大量给药。