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World File Search System利安
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
博士拉玛卡利安·阿亚加里
飞行器”。这是英国与印度的一个合作项目，授予由莱斯特大学控制与仪表研究组的 Ian Postlethwaite 教授等人、印度理工学院班加罗尔分校航空航天工程系、国家航空航天实验室（FMCD、NAL Bangalore）飞行力学与控制部 M. Seetharama Bhat 教授、印度理工学院孟买分校（IIT Bombay, Mumbai）系统与控制工程跨学科项目的 B. Bandyopadhyay 教授和国家理工学院（ICE、NIT Tiruchirappalli）仪器与控制工程系的 Ramakalyan Ayyagari 博士组成的研究小组。NIT Tiruchirappalli 获得的总资助金额为 17320 英镑，相当于 104,000 卢比。 14,00,000/- 5.[2005] 印度科学院夏季研究奖学金：“密度
朱利安·迪金森（Julian Dickinson）关于杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）
朱利安·迪金森（Julian Dickinson）关于捕获杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）的论文，杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）占领杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）1889年的杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）的俘虏杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）总统同盟国杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis 1888年，密歇根州奥斯特勒底特律志愿者杰斐逊·戴维斯（Jefferson Davis）俘虏第四任密歇根州的志愿骑兵骑兵在1862年8月和底特律市的底特律市组织，召集，安装，武装，武装和配备，在一名超级官员的陆军司令下，罗伯特·H·格·格·格·米特（Col. Robert H. 场地。1864年12月，该团加入了“密西西比州的军事部”，由阿拉巴马州格拉维利泉的军事部门在阿拉巴马州的格拉维利泉集团中，由詹姆斯·H·威尔逊少校的指挥，为竞选活动做准备，由格兰特将军命令，“捕获和销毁Alabama和Georgia的叛军军队和资源”。在1865年3月的22日，威尔逊的命令包括13,000名骑兵，越过了田纳西河，并通过阿拉巴马州向南的奇妙的能量席卷了叛军骑兵，并击败了福雷斯特（Forrest）在我们的浮桥上穿越塞尔玛的阿拉巴马河，命令前往阿拉巴马州蒙哥马利，进入那个无反对的城市。从那里到哥伦布和梅肯。阿拉巴马州河边的堡垒侧面是哥伦布市位于Chatahoocha [sic]河上，不仅广泛而强化，而且设备齐全，驻军进行防御。
Karoon Energy任命朱利安·福尔斯（Julian Fowles）博士为新首席执行官兼董事总经理2023可持续性报告
•没有重大的漏油事件，环境事件或第1层或第2级工艺安全版本记录在23财年的Karoon运营中。2023年3月记录的气体泄漏（分类为第3层）导致了Baúna项目生产的关闭。Karoon认真对待其“安全优先”承诺，并与BaúnaFPSO承包商Altera＆Ocyan一起选择将关闭延长到2023年5月9日，旨在确保对泄漏进行了修复，并在进行了对设施生产系统进行了彻底的调查，并在必要的情况下进行了重新进行重新审议，然后进行重新进行。鉴于FPSO现在的生产率明显高于最近和接近能力的速率，因此，对于实现该设施的持续和长期可靠绩效而言，进一步的工作被认为是必要的。
技术＆ - 朱利安·汉弗莱斯（Julian Humphreys）
1。界面限制了AI教练表达自己的文字，合成音频，视频和动画 - 所有这些都强调了连接的艺术性，并且比看和听到另一个人的人（至少在目前至少都没有差别（至少目前）。Human-Machine相互作用的界面约束正在非常快速地减少。Lil Miquela是一个19岁的机器人，居住在洛杉矶，出现在YouTube视频中，在Instagram上（有290万关注者）和其他地方。她仍然具有头像的略带塑料外观（非常适合Instagram！），但仅略微。不久之后，Lil Miquela与她的兄弟姐妹一起，将与我们交谈，就像人类能力，Zoom一样，借鉴了她所支持的AI-Sable智慧的全部程度。鉴于AI教练的界面约束将迅速改善，我们是否能够克服与新型实体相关的奇怪之处，并与非人类系统建立紧密的，信任的关系？
b'nils R. Winter 1,2，朱利安·布兰克（Julian Blanke）1，拉莫纳（Julian Blanke）1.3，扬·恩斯汀（Jan Ernsting）1.3,4，卢卡斯·菲斯（Lukas Fisch）1，kelvin sarink 1，carlotta barkhau 1，katharina tiel tiel tiel tiel 1，kira thiel tiel 1，kira flinken \ x82学期1 ，Susanne Meinert 1.5，Katharina Dohm 1，Jonathan Repple 6.1，Marius Gruber 1.6，Elisabeth J. Lehr 1，Nils Opel 1,7,8,9，Dominik Grotegerd 1，Ronny Ronny Redlich 1,9,10，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Jochen Bauch 3，乔伊3. 2,12，直到F. M. Andlauer 13，Andreas J. Forstner 14:15，Markus M. N \ XC3 \ XB6THEN 14，MARCELLA RIETSCHEL 16，Stefan G. Hofmann 17:18 17:18，Julia-Katharina Parish 19.20，Leautenberg 19.20，Paeulian Trine usemann 19.20，19.20，19.20， 19.20，Katharina Brosch 19.20，Frederike Stein 19.20，Andreas Jansen 19.20,21，Hamidreza Jamalabadi 19，Nina Alexander 19，Nina Alexander 19，Benjamin Straube 19，Igor Nenadi \ xc2
b'nils R. Winter 1,2，朱利安·布兰克（Julian Blanke）1，拉莫纳（Julian Blanke）1.3，扬·恩斯汀（Jan Ernsting）1.3,4，卢卡斯·菲斯（Lukas Fisch）1，kelvin sarink 1，carlotta barkhau 1，katharina tiel tiel tiel tiel 1，kira thiel tiel 1，kira flinken \ x82学期1 ，Susanne Meinert 1.5，Katharina Dohm 1，Jonathan Repple 6.1，Marius Gruber 1.6，Elisabeth J. Lehr 1，Nils Opel 1,7,8,9，Dominik Grotegerd 1，Ronny Ronny Redlich 1,9,10，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Jochen Bauch 3，乔伊3. 2,12，直到F. M. Andlauer 13，Andreas J. Forstner 14:15，Markus M. N \ XC3 \ XB6THEN 14，MARCELLA RIETSCHEL 16，Stefan G. Hofmann 17:18 17:18，Julia-Katharina Parish 19.20，Leautenberg 19.20，Paeulian Trine usemann 19.20，19.20，19.20， 19.20，Katharina Brosch 19.20，Frederike Stein 19.20，Andreas Jansen 19.20,21，Hamidreza Jamalabadi 19，Nina Alexander 19，Nina Alexander 19，Benjamin Straube 19，Igor Nenadi \ xc2
在二氧化碳排放减排控制下，在化石到可再生能源转变的最佳设计：中国达利安的案例研究
摘要：区域综合能源系统（RIES）的最佳设计为更好地管理能源，降低成本和减少环境影响提供了巨大的潜力。为了捕获从化石燃料到可再生能源的过渡过程，基于基于煤炭和基于生物质的分布式能源系统（BDES）在内的富裕雷（包括传统能源系统（TES））旨在满足区域多重能量需求。在本文中，我们根据达利安（中国）的新农村社区（中国）分析了多种情况，以捕获能源供应成本之间的关系，生物质份额增加，系统配置转化和可再生补贴，根据区域CO 2排放减排目标。开发了混合整数线性编程（MILP）模型，以找到最佳解决方案。结果表明，与单独的TES和BDE相比，生物量在RIES中的份额增加了40.58％。基于最低成本的雷司令，通过将CO 2减少控制在40％以内，与TES相比，雷司令可以确保竞争性的年度总成本。此外，当还原控制超过40％时，将需要53.83至261.26 rmb/t的生物质补贴，以支付额外的成本，以进一步增加生物质资源的份额并减少CO 2排放。
基利安·奥多诺霍
用于手术导航的无线惯性磁力仪 电磁跟踪 (EMT) 是临床环境中无视线仪器跟踪和导航的黄金标准。与 GPS 导航类似，医疗器械的位置在 MRI 或 CT 生成的患者身体“地图”上进行跟踪，而无需依赖 X 射线成像，因为 X 射线成像在持续使用的情况下对患者和临床医生都有害。当前的 EMT 技术在标准医疗手术室环境中性能下降。附近的金属物体会引入磁失真误差，从而损害患者体内的准确跟踪。此外，最关键的微创干预需要越来越小的仪器，例如腔内手术，其中使用人体的自然结构（例如静脉和气道）进入手术部位。因此，需要更小的 EMT 传感器来满足这些现代临床需求。我的目标是在小型化、无线操作和使用新的微型传感器更简单地集成到医疗设备方面推进 EMT 技术。利用现代硅制造技术，EMT 传感器的微型化将为将这些微型传感器集成到尖端导管设计中铺平道路。现有磁传感器和智能手机中常见的惯性测量功能的传感器融合将用于减轻材料磁畸变的影响。最后，将探索这些组合传感器单元的无线操作。这些传感器将集成到 Integer 开发的导管和新设备的临床前验证中，并将与法国斯特拉斯堡的图像引导手术研究所 (IHU) 和挪威特隆赫姆的工业和技术研究基金会 (SINTEF) 合作进行，我们的团队与他们有着密切的合作关系。这项研究将加速 EMT 在临床环境中的整合，并改善临床医生和患者的手术结果。