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a-path-path-pumporting-data驱动可再生能源 -
为24/7的24/7碳富含能源计划，M-Rets，一个可再生能源跟踪平台，当Google在2021年1月完成每小时的Rec退休时，促进了有史以来第一个每小时可再生能源证书（“ REC”）索赔。这是建立在REC等现有环境商品市场中可用数据的令人兴奋的第一步，以帮助和量化自愿和合规市场范围内脱碳的努力。m-rets认为，现有的REC市场是独特的，可以以不破坏并希望支持现有市场的方式开始和维持这一过程。某些消费者要求在诸如小时数据之类的REC上进行更多的颗粒状数据集成，以支持不断发展的可持续性目标。这些不断发展的目标使最高价值量化了其决策的好处，以使其环境足迹脱碳。作为第1阶段的一部分，M-Rets完成了以下内容：
人工智能驱动可持续发展
10991719, 0，由 Duodecim Medical Publications Ltd、Wiley Online Library 于 [06/10/2023] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sd.2773 下载。有关使用规则，请参阅 Wiley Online Library 的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions)；OA 文章受适用的知识共享许可约束
人工智能和机器学习驱动...
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在增强各个行业的自适应控制系统方面的变革性作用。自适应控制系统实时调整其参数以在动态环境中保持最佳性能，而 AI 和 ML 的集成可显着提高其有效性。AI 使这些系统能够学习、识别模式并做出自主决策，而 ML 算法允许自适应控制器从数据中进行概括，通过监督、强化和无监督学习等技术提高性能。自动驾驶汽车、工业过程控制和航空航天中的应用说明了 AI 和 ML 对自适应控制的影响。尽管面临计算需求、安全问题和监管障碍等挑战，但自适应控制的未来将受到 AI 和 ML 技术的进步的影响，推动各个领域的自动化、精度和可靠性创新。
驱动阀 - Cepex
▪ ETL 电子扭矩控制：连续电子控制可实现平稳运行，并可精确控制电机消耗，直至达到最大扭矩。超过此点时，ETL 系统会停止电源，以避免执行器出现任何可能的故障，并允许紧急手动操作。内部 LED 提供 ETL 情况的视觉信息。
罕见的事件抽样，用于突然的瞬态极端事件
摘要气候科学和天气风险管理的主要目标是准确地对极端事件的物理和统计数据进行建模。这两个目标在根本上是矛盾的：计算模型的分辨率越高，越来越昂贵的是捕获分布尾部准确统计的合奏。在这里，我们专注于在空间和时间上局部的事件，例如大降水事件，这些事件可能会突然开始并迅速腐烂。，我们比直接气候模型模拟更有效地推进了对此类事件进行采样的方法。我们的方法结合了两种现有方法的元素：自适应多级拆分（AMS），这是一种罕见的事件算法，产生严格的统计数据，但无法增强突然的，瞬态极端的采样；和“合奏增强”，它产生了这些事件的物理上合理的故事情节，而不是它们的统计数据。，我们通过在集合提升的方法之前在事件发作之前很好地拆分轨迹来修改AM。早期分裂需要一个降低效率的拒绝步骤，但对于使用Lorenz -96模型放大和多样化的模拟事件至关重要，为此我们证明了对极端局部能量波动的提高采样大约相对于直接采样的10倍。我们的方法与以前的算法有关，包括子集模拟和预期的AM，但明确定制的是处理由混乱的行进波造成的爆发事件。我们的工作朝着有效地在大气模型中有效采样这种瞬时的局部极端的目标取得了进步。