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创造建筑工程物流服务价值
摘要 由于物流参与方众多、运输需求频繁、对社区影响重大且变化性高，因此在建筑行业中发挥着至关重要的作用。然而，参与方对物流的重要性以及物流如何创造价值的认识不足。本文旨在加深对建筑业物流服务价值共同创造过程的理解。在方法上，本研究采用涉及第三方物流 (TPL) 提供商、主承包商和分包商的访谈。服务蓝图用于可视化建筑物流设置 (CLS) 中的物流服务。研究发现，在像建筑这样的松散耦合系统中，价值共同创造是由信任和承诺驱动的，从而留出了必要的学习时间。服务蓝图有助于可视化服务设计与不同服务模块价值之间的联系。然而，风险包括供应链下游参与者参与延迟以及服务模块之间可能缺乏协调，尤其是在有多个 TPL 提供商的情况下。物流服务文献的一个贡献是模块化使设计服务内容变得更容易；但参与方的数量可能会增加，因此模块化简化了服务内容，但并未简化服务价值创造或价值共创过程。
风能的分布式稳健优化策略...
摘要：随着风电、光伏等可再生能源的不断扩张，其波动性和不确定性对系统调峰带来重大挑战。为加强系统的调峰管理和风电与光伏发电的融合，本文提出了一种结合深度调峰的风电-光伏热储电力系统分布式稳健优化调度策略。首先，建立了火电机组详细的调峰过程模型，建立了考虑碳排放的风电-光伏热储多能源耦合模型。其次，针对风电-光伏输出的变化性和不确定性，利用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集，建立了数据驱动的分布式稳健优化调度模型。最后，通过列和约束生成算法（C&CG）对模型进行迭代求解。结果表明，所提出的策略不仅增强了系统的峰值负荷处理和WD-PV集成，而且提高了系统的经济效率并减少了系统的碳排放，实现了模型经济性和系统稳健性之间的平衡。
人工智能的工程应用
在生产线上解决产品质量标准时，一个关键问题是确定定义最终产品质量的参数并对其进行跟踪。自动机械工作条件不一致时的过程控制问题，即当某些参数高度可变时，在文献中仍未得到充分探索。当最重要的过程变量无法直接测量时，这一目标变得更具挑战性。本文表明，通过将软传感器（其预测模型是神经网络）与异常检测器耦合，可以实现质量控制。该方法已应用于生产线上的自动机械，其中生产率的高变化性对测量的物理变量有重要影响。这使得自动化和准确的质量控制变得困难，因为在这个测试案例中收集的数据是加速度计信号，根据定义，加速度计信号对机器生产率的变化极为敏感。结果表明，该方法优于过去提出的许多其他分类方法（支持向量机、集成袋装树、判别分析、K 近邻和直接应用神经网络），即使在有限数量的机器工作点中收集了异常数据，也能根据四个指标（准确率、精确度、召回率和 𝐹 1 分数）获得令人满意的结果。特别是，在仅收集标称条件的生产率下，准确率也达到了 92% 以上。该程序超过了神经网络的直接训练（新生产率的准确率为 57.6%），以及基于无量纲特征提取的浅层方法的应用（新生产率的准确率约为 35%）。
人机协作装配任务中的脑机接口和手动引导控制
摘要：协作机器人 (Cobots) 是一种小型机器，可编程执行各种任务，能够减轻操作员的工作条件。因此，它们可以用于中小型企业，这些企业的特点是生产批次小，任务复杂多样。要开发实际的协作应用，需要合适的任务设计和人机之间的合适交互策略。实现人机之间有效、高效的通信策略是协作方法的里程碑之一，它可以基于多种通信技术，可能以多模式方式实现。在这项工作中，我们专注于合作装配任务。利用脑机接口 (BCI) 向协作机器人提供命令，使操作员能够在所需的时间在独立和合作协助模式之间切换。当操作员查看与不同命令相对应的两个闪烁屏幕时，可以根据收集的大脑命令激活这两种控制，这样操作员就不需要腾出双手向协作机器人发出命令信息，并且可以加快装配过程。通过在装配应用中开发和测试交互来验证所提方法的可行性。对同一装配任务的周期时间（有无协作机器人支持）进行了比较，比较了平均时间、变化性和学习趋势。因此，评估了所提交互策略的可用性和有效性，以评估所提解决方案在实际工业环境中的优势。
基于计算智能的分层虚拟发电厂优化
摘要 在可再生能源的背景下，虚拟发电厂 (VPP) 被视为智能控制复杂、分散、分布式和异构发电过程的关键技术。然而，VPP 的经济和生态控制是一项非常关键的任务：由于 VPP 在复杂性、技术组合、环境条件和运行期间需要优化的目标方面具有很大的变化性，单个 VPP 的控制需要能够有效地考虑所有这些单独的约束条件。因此，我们在本文中提出了一种结合计算智能 (CI) 元启发式的 VPP 抽象控制方法，该方法旨在灵活适用于不同的 VPP 规模、目标和发电厂类型。此外，该方法还提供了构建分层 VPP 的可能性，因为这通常是系统运营商的要求。为了证明该控制方法的有效性，考虑了三个示例性优化目标，并将其应用于不同组合的扁平/分层 VPP：最小化运行储备需求、最小化 CO 2 排放量和最大化发电厂灵活性。此外，该方法与三个示例性 CI 元启发式方法相结合并进行评估：模拟退火 (SA)、粒子群优化 (PSO) 和蚁群优化 (ACO)。为了使这种先进的 CI 元启发式方法在优化问题中的使用合法化，梯度下降优化 (GDO) 作为一种传统的优化技术也被考虑在内。基于具体的示例场景以及广泛的汇总测试运行，结果表明该控制方法能够有效地优化各种 VPP 组合以实现给定的目标。
Plan2Dance：基于音乐的舞蹈编排
舞蹈机器人领域吸引了众多领域的关注。例如，索尼推出了一款名为 QRIO 的人形机器人（Geppert 2004），它可以通过模仿人类的舞蹈以高度协调的方式与多个单元一起跳舞。Nakaoka 等人探索了一种动作捕捉系统来教机器人 HRP-2 跳日本传统民间舞蹈（Nakaoka 等人 2005）。尽管之前的系统取得了成功，但它们通常要么局限于一组预先定义的动作（伴随着音乐），要么根据外部刺激表现出很小的变化。为了提高舞蹈的变化性，Bi 等人提出让有腿的机器人以多样化的方式与音乐同步跳舞（Bi 等人 2018）。他们根据音乐的节拍从舞蹈动作库中挑选动作，创作了一种舞蹈编排。舞蹈动作包括各种踏步和基本动作。从库中挑选动作的过程由马尔可夫链定义，它取决于先前挑选的舞蹈动作和当前音乐节奏。在那些基于概率图模型的方法中，由于概率模型在表示舞蹈动作之间的逻辑关系方面的局限性，通常会选择与先前动作不合理的动作。在本演示中，我们设计了一个名为 Plan2Dance 的系统，以基于音乐创作舞蹈编排。通过考虑动作的时间要求，基于基本舞蹈动作的关系构建了一组动作模型（以 PDDL（Fox and Long 2003）语言的形式）。
全天候 (RE-RTC) 供电助力印度实现 500 吉瓦非化石燃料发电能力
印度已设定了一个雄心勃勃的目标，即到 2030 年实现 500 吉瓦的非化石燃料发电容量，其中大部分将来自太阳能和风能等可再生能源。由于供应的变化性和间歇性，这些能源对电网运行提出了挑战。越来越需要平衡可再生能源供应与存储的变化，以便为电网提供 24*7 的稳定电力供应，满足配电公司的电力需求。RE-RTC（全天候可再生能源）是一种将存储系统（例如电池储能系统或 PSP）与太阳能、风能或水力发电相结合的供应形式，以满足所需的可用性和成本。全天候 (RTC) 供应近年来因其提供的各种好处而变得越来越突出；可靠的电力供应、太阳能和风能的互补组合、减少绿色住宅气体 (GHG) 排放等。本文基于可再生能源和存储解决方案的发电概况、投资成本和需求概况等，对 RE-RTC 的不同组合进行了技术经济分析。该研究探讨了 RE-RTC 的可再生能源组合，以满足不同消费者的不同需求。随着存储技术成本的降低，预计 RE-RTC 将与其他独立可再生能源技术具有成本竞争力，并且未来对化石燃料来源的依赖可能会减少。总体而言，实现 RE-RTC 是减少温室气体排放和确保可持续能源未来的关键目标。虽然仍有技术和经济挑战需要克服，但对可再生能源系统的持续投资和创新有助于加快实现这一目标的进程
使用基于小型无人机系统的机载成像技术进行桥面检查
16. 摘要 桥梁是交通基础设施系统的重要组成部分之一，对国家经济非常重要，因为它们可以跨越物理障碍，大大减少旅行时间和旅行成本。与其他类型的交通基础设施类似，桥梁也会随着时间的推移而恶化。因此，应定期检查桥梁，以确保其在当前交通条件下的可用性、容量和安全性。随后，各级交通机构（例如联邦、州、地方和部落）投入大量时间和金钱定期监测和检查桥梁状况，作为其基础设施资产管理计划的一部分。这些交通机构使用收集到的数据来做出维护、维修和施工决策。作为桥梁检查的一个重要组成部分，桥面检查确保了桥面上、桥面上和桥面内所有事物的可用性和安全性。传统上，桥面检查是在地面进行的，检查员要么目视检查表面状况，要么解释锤击或链条拖动的声学反馈以确定地下状况。这些传统方法有许多局限性，包括但不限于成本高、劳动密集、耗时、变化性大、需要定期安排专业人员以及不安全。遥感技术的最新进展，尤其是基于小型无人机系统 (S-UAS) 的机载成像技术和基于对象的图像分析技术，已显示出改善桥面检查的前景。该项目探索了基于 S-UAS 的机载成像技术和基于对象的图像处理技术在开发完整的数据采集和分析系统中的实用性，以低成本准确、快速地检测和评估桥面磨损表面和地下损伤。该项目制定了实施拟议的基于 S-UAS 的检查系统的指南，以协助交通运输机构进行劳动力发展和专业培训。
交通投资和举措经济评估原则和指南 交通经济评估指南（2016 年 3 月）
表格列表 表 1.1 联邦政府和州政府的资金和评估框架 表 2.1 效益和成本清单 表 2.2 CBA 总结结果 表 2.3 CBA 效益组成部分 表 2.4 估算中的成本变化 表 2.5 风险登记模板 表 2.6 风险评估表 表 2.7 增量效益成本比计算 表 3.1 各行业就业密度与生产力的弹性 表 3.2 更广泛的经济影响-悉尼墨尔本高速铁路 表 3.3 更广泛的经济效益摘要 表 3.4 RMS 道路噪音水平标准 表 3.5 道路维护的单位成本（按车辆类型） 表 4.1 土地使用影响 表 5.1 货运改善和物流重组的影响 表 6.1 交通建模水平 表 7.1 估计旅行时间变化的方程参数 表 7.2 不同出行目的的缓冲时间适用比率 表 7.3 调整变化性计算的因素表 8.1(a) 交通预测 – 太平洋公路升级 REVS 研究表 8.1(b) 交通构成 – 太平洋公路升级 REVS 研究表 8.1(c) 资本成本 – 太平洋公路升级 REVS 研究表 8.1(d) 结果摘要 – 太平洋公路升级 REVS 研究表 8.2(a) 北悉尼货运走廊分阶段项目表 8.2(b) 预测需求（年吨位）表 8.2(c) 北悉尼货运走廊经济结果摘要表 8.3(a) AST 应用：运输目标、标准和建议
俄勒冈州处方药监控计划咨询委员会
埃里克森介绍了 2024 年第二季度的季度指标，并提醒委员会，该做法已更改为以更长的滞后时间呈现指标，因为这使分析师有更多时间进行分析并解决经常出现的问题。季度指标与去年同期相比，包括百分比变化。总体而言，当前指标几乎没有什么意外；自 2018 年左右以来，PDMP 的注册人数一直处于稳定状态，所有处方者中有 87% 已在该计划中注册。在顶级处方者中，注册人数继续大幅增加，前 2,000 名处方者中有 99% 已注册。该计划的利用率仍然很高，本季度 90% 的顶级处方者通过网络门户或 EHR 集成积极使用该计划。自动查询数量大幅增加，这是一个强烈的信号，表明更多实体继续加入集成并将其纳入其临床工作流程。处方方面有一些有趣的趋势。与去年同期相比，本季度管制药物的总体处方量增加了 3.5%。在过去许多年中，这一数字总体呈下降趋势。加巴喷丁是最常用的管制药物。安非他明的处方量持续增加，目前是第二大最常用的管制药物。这延续了兴奋剂处方量的长期增长趋势。Erickson 对该报告进行了一些新的修改，包括按季度显示整合 PDMP 的设施数量的图表。这可以追溯到 2018 年，并显示了持续的进展。同样，她还提供了活跃用户图表，这些图表显示了随着时间的推移总体的增长，但变化性更大。Klein 询问哪些 EHR 可以集成，是否必须是 EPIC 或大型参与者之一。Simpson 表示，他有一份可以分享的当前支持的 EHR 列表，这是一个相当长的列表。偶尔会有新的 EHR 想要集成，为此，Bamboo 通常会向该实体收取开发工作费用。