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考虑能源存储技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和
考虑能源储存技术的社会空间影响——从能源基础设施文献中学习 Laura Moldovan、Sonja Oliveira 和 Ombre4a Romice 1 思克莱德大学，工程学院，建筑系，75 Montrose Street, G1 1XJ，格拉斯哥，英国 摘要：能源储存技术对于实现英国乃至国际上的脱碳政策至关重要。迄今为止，政策和实践的重点是使能源储存在技术上可行，并尽量考虑其对人们、社区和居住地的影响。研究表明，能源基础设施确实对人们的社会关系、能源实践、福祉和健康有重大影响。然而，在能源储存背景下对这些影响的考虑一直是零散的，且定义不明确。本综述的目的是汇集涵盖能源基础设施对人类和居住地影响的不同文献，以期了解能源存储可能带来的多种影响。文献综述采用半系统方法，重点关注已发表的国际研究。综述的好处是双重的。首先，它为政策制定者、实践者和学者提供了关于能源基础设施在各个部门和规模上产生的复杂影响（社会、技术、空间）的新见解，以期强调能源存储可能产生的潜在影响。其次，它有助于了解能源存储系统在减少碳排放方面的重要作用，并为未来 5 年英国和北欧预计的大幅增长做好准备。
评估端到端实体在特定领域的知识基础上链接：从博物馆收藏中学习古老的技术
研究社会，经济和历史问题，社会科学和人文学科的研究人员已经开始使用越来越大的非结构化文本数据集。虽然NLP的最新进展提供了许多有效处理此类数据的工具，但大多数现有方法都依赖于对特定领域任务的性能和适用性的通用解决方案。这项工作提出了通过探索现代实体链接方法来丰富博物馆收集数据的使用来弥合此领域差距的尝试。我们收集了一个数据集，该数据集包含1700多个用7,510个提及对的文本，使用此数据集评估一些现成的解决方案，最后在此数据上对最近的端到端EL模型进行微调。我们表明，我们的微调模型大大优于该域中当前可用的其他方法，并呈现此模型的概念验证用例。我们发布数据集和最佳模型。
SIM到真实的移动机器人导航策略，从虚拟眼睛的视觉中学习
摘要 - 恰好在具有最小碰撞的无构建环境中引导软机器人仍然是软机器人的开放挑战。当环境未知时，可能无法用于模拟和操作的导航的事先运动计划。本文提出了一种新颖的SIM到真实方法，可在模拟开放框架体系结构（SOFA）下的静态环境中指导电缆驱动的软机器人。SCE-NARIO的目的是在简化的横向气管插管过程中类似于其中一个步骤，在该过程中，机器人气管管由灵活的视频辅助内窥镜/stylet引导到上层气管larynx位置。在沙发中，我们采用二次编程逆求器来获得基于机器人模型的内窥镜/Stylet操纵的无碰撞运动策略，并编码与眼睛的视觉。然后，我们使用闭环非线性自动回收前模型（NARX）网络将虚拟视觉和关节空间运动识别的解剖学特征与关节空间相关联。之后，我们将学习的知识转移到机器人原型中，期望它仅根据其眼睛的视觉自动自动地在新的幻影环境中导航到所需的位置。实验结果表明，我们的软机器人可以根据从虚拟环境中学到的知识，在最小的碰撞运动中有效地通过非结构化的幻影训练到所需的位置。结果表明，闭环NARX预测和由SOFA引用的机器人电缆和棱镜关节空间运动之间的平均R平均系数为0.963和0.997。眼神的视线还表现出机器人尖端和震颤之间的良好对齐方式。
RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.09.03.556087 doi：Biorxiv Preprint
普列汉诺夫中学生奥林匹克竞赛
印刷术革命 [1] 从美索不达米亚和埃及文明诞生以来，五千多年来，西方人都是手写文字的。皇帝的诏书、圣经、商业交易、私人信件，都需要一群文士、职员或僧侣的技能。然而，在韩国和中国，使用雕木块的机械印刷术已于公元 750 年传入中国。活字印刷术是用陶土制成的字符，发明于公元 11 世纪。但直到现代，中国人仍然更喜欢木版印刷。汉字由数千个表意字符组成。创建、组织和设置如此多不同字形的劳动使得从单个木块上切下单个页面变得简单得多。欧洲语言可以用不到一百个字符来书写，更适合使用活字印刷。
tidhy：通过超网络的时间尺度解散，从混合观察中学习同时动态
神经活动和行为来自多个并发的时变系统，包括神经调节，神经状态和历史；但是，大多数当前方法将这些数据建模为具有单个时间尺度的一组动力学。在这里，我们通过Hy Pernetworks（Tidhy）开发了Ti Mescale d emixing，作为一种新的计算方法，用于建模临时数据，将它们分解为多个同时的潜在动力学系统，这些动力系统可能跨越刻板级的阶数不同的时间表。具体来说，我们训练一个超网络以动态重新重新获得潜在动力学的线性组合。此方法可以实现准确的数据重建，收敛到真正的潜在动力学并捕获多个变化的时间尺度。我们首先证明Tidhy可以从包含多个独立开关线性动力学系统的合成数据中删除动力学和时间尺度，即使观察结果混合在一起。接下来，使用模拟的运动行为数据集，我们表明tidhy准确地捕获了运动运动学的快速动力学和不断变化的地形的缓慢动力学。最后，在开源的多动物社会行为数据集中，我们表明用Tidhy提取的关键点轨迹动力学可用于准确识别Multiple小鼠的社交行为。综上所述，Tidhy是一种强大的新算法，用于将同时的潜在动力系统与不同的计算域应用。
哈福德县教育委员会 设备登录和技术使用方向（Chromebook） 小学/中学：设备登录和技术使用方向（Windows设备） •您提供大学学分吗？ EHS的GSIB程序...
•本合同的使用将为各个功能领域提供技术服务，以升级和维护HCP的基础架构，以支持当前和未来的技术需求。•Carroll County Public Network（CCPN）是由四（4）个机构组成的合作伙伴关系，他们认识到需要维持公共实体的高速数据基础设施和相关技术服务，同时使其他机构可用于帮助降低收购成本的其他机构可获得竞争性竞标协议。•本合同中包含的产品将用于升级和安装该地区各种学校建筑物的有线和无线网络安全组件。•本合同是无限期的交付/不确定数量（IDIQ）合同。•年总支出将取决于HCPS基础设施和资金可用性的需求，预计将超过100,000美元。•使用此合同进行的购买将在批准的预算限制范围内。
Hillcrest中学建筑委员会
会议在7：105p.m命令。由主席约瑟夫·科斯塔（Joseph Costa）出席 - 萨瑟（Sather），麦加（Sather），麦加（Melello），莫雷洛（Morello），阿尔塞特（Altermatt），卢宾（Altermatt），卢宾（Lubin），巴斯巴吉尔（Basbagill），格伯特（Gerbert 2024年麦加举行的会议，第二名是萨瑟：投票：7-01（Gerbert弃权）对拟议资格要求的新业务审查和定价城镇采购代理人凯文·博瓦（Kevin Bova）的要求，应重点放在价格上。主席Costa表示，项目完成日期是2028年的第3季度，预计将雇用所有者的代表。安迪·卢宾（Andy Lubin）向建筑师询问了5,000,000美元的保险范围。Bova表示，保险范围与建筑服务的成本有关，而不是项目的全部成本。Gerbert建议州赠款的要求将使州官员与当地建筑官员一起监督计划和建筑。Costa表示，高质量的建筑师将提交带有参考资料的投标，而$ 5,000,000的承保范围是此规模的项目。Bova建议RFQ要求遵守州法规和法规。动议以萨瑟（Sather）提出的基本相似形式批准拟议的RFQ/RFP，其次是卢宾投票：7-1。委员会职员镇议会主席卡尔·马萨罗（Carl Massaro）的最新消息建议召集候选人。如果此人不接受该职位，将继续进行搜索。讨论RFQ/REP for Construction Manager的讨论正在准备本文档的草案。律师努金特（Nugent）建议州法规要求必须将处于风险的施工管理用于此类项目。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。