XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多个模拟
使用大语言模型
在复杂环境中的机器人导航仍然是一项关键的研究挑战。值得注意的是，由于四足机器人的地形适应性和移动敏捷性，四足动导航已取得了重大进展。但是，传统的导航任务将机器人限制在预定义的自由空间中，并专注于避免障碍物，从而限制了它们在更具挑战性的环境中的适用性，例如缺乏可行的目标途径的场景。我们提出了一种交互式导航方法，该方法利用敏捷四足动物的运动来适应各种地形并与环境互动，更改工作区以应对开放且复杂的环境中挑战性的导航任务。我们提出了一棵原始树，用于使用大语言模型（LLM）的高级任务计划，从而促进了长期任务的有效推理和任务分解。树结构允许添加动态节点和修剪，从而对新观测值进行自适应响应，并在导航过程中增强鲁棒性和实时性能。对于低级运动计划，我们采用强化学习来预先培训技能库，其中包含复杂的运动和互动行为，以执行任务。此外，我们引入了一种基于认知的重型方法，该方法由顾问和树木师组成，以应对实时自我的观察。该提出的方法已在多个模拟场景中得到了验证，该方法在不同的情况下阐明了其在各种情况下的有效性和在部分可观察的条件下的实时适应性。
文章的决定因素是农村地区能源合作社发展的决定因素 - 波兰的证据
摘要：近年来欧盟（EU）的能源市场发展和脱碳的策略，计划和立法，例如实施“所有欧洲人清洁能源”的指令，旨在不仅促进可再生能源，而且还促进了涉及当地能源市场发展的新机构，并涉及公民在管理自己的能源生成方面的更大作用。同时，波兰仍然是最依赖煤炭的经济和欧盟最大的空气污染物之一。为了最大程度地减少这个问题并满足欧盟能源发展的方向，波兰决定建立能源合作社。旨在填补在当地规模的能源民用维度发展的空白，同时提高农村地区可再生能源潜力的利用效率。本文的作者旨在验证该新机构是当地能源社区的一部分，这是实施欧盟设定的“清洁能源”的目标和发展方向的驱动力之一。该研究考虑了农村地区能源生产者和消费者的特征，法律规定的经济偏好，与能源合作社的运作以及专门针对生产商的现有替代解决方案有关。混合整数编程技术中的专用数学模型用于优化能量合作社的功能，并进行了5000多个模拟，并在研究的一部分中执行了大约50,000个变量的典型优化任务。结论和模拟使可以在农村地区建立有利可图的能源合作社，以最大程度地减少从分销网络中购买的能源购买的总和，并在能源存款（虚拟网络存储）（虚拟网络存储）（或网络存储）（或网络存款）上被理解为能源在其后期消耗中引入的能量，以使其在其后续消耗中引入，以使其在后续的折扣处中累积。
MMU 对 2024 年 DCR 最终版的评论。......
12 “乐观 CAF 轨迹”和“悲观 CAF 轨迹”线是使用 Potomac Economics 专有的资源充足性模型 PE-RAM 生成的。PE-RAM 是一种资源充足性模型，可按小时按时间顺序模拟供应裕度和负荷削减。它模拟多个模拟年份，并考虑发电机强制停机和负荷预测的不同组合，以及区域之间的传输限制、间歇性资源配置和储能充电和调度。我们对 2030 年、2035 年和 2040 年进行了模型运行，并在其间插入了值。建模场景基于 NYISO 2023 年展望研究的初步国家情景中的资源增加，并将实现清洁能源目标的时间推迟到 2030 年，以符合纽约州最近的预测。到 2030 年、2035 年和 2040 年，电池存储总量将分别增加 4.5 GW、8.2 GW 和 14.3 GW，同时还有大量可再生能源，包括 17 GW（2030 年）、28 GW（2035 年）和 49 GW（2040 年）的太阳能光伏（包括公用事业规模和电表后）。在“悲观”情景中，我们模拟了冬季严寒天气期间能源有限资源的库存（包括双燃料和现场储存燃料的石油装置），由于在长时间的寒冷天气期间无法充电，导致系统压力过大，导致存储 CAF 较低。虽然 PE-RAM 不会产生与用于计算市场 CAF 的 NYISO 的 GE-MARS 模型相同的结果，但它表明，即使在太阳能光伏渗透率非常高的情况下，电池渗透率上升和冬季负荷上升也会产生方向性影响。