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挪威农村网格中电池操作的实际经验
随着能源消耗的增加和当今可变可再生能源的增加，必须研究不断变化的能源环境中的新可能性。用作储能的电池技术是一个有前途的概念，可用于提高供应质量并避免昂贵的网格扩展。在本文中，检查了电池储能系统（BES）对电网操作的影响。为了调查此事，在挪威Trøndelag的Lierne分配系统中安装了一个1 MW / 1 MWH电池的试验箱进行了六次测试。发现通过管理电池的主动和反应式功率进给，显示了强大的电压稳定。对于反应性功率交换尤其如此，该功率交换显示了各个不同应用程序的多个积极方面，包括减少系统损耗以及减轻快速电池充电的不良E FF ECT。还发现电池系统的积极影响可以很好地渗透到22 kV系统中，在电池6公里以内的电压加强功能降低了不到15％。在整个执行的测试中，BESS被证明是分配网络中电网加强和减少损失的强大工具。根据研究的发现，电池系统显示了大大提高网格供应质量并延长分配基础设施寿命的潜力。此外，这证明可以通过电池充电可忽略的负面影响来实现。凭借独立参与者（例如峰顶塑造者）为辅助市场提供服务的能力，同时应对本地系统挑战，贝丝表现出强大的经济和技术可行性在分配系统运营中。
运动员肠道菌群：艺术状态和实际指导
已提出肠道微生物群，以使运动员成为代谢优势，在优化性能时可能是关键的。尚未描绘出表征运动员肠道菌群的一组微生物核心，但某些组成特征可能与改善的代谢效率有关，这似乎是由细菌代谢物的产生驱动的，例如短链脂肪酸。不仅长期运动，而且与高级运动实践相关的饮食模式有助于这种微生物环境，但是隔离单个饮食成分的影响是挑战。本评论综合了有关运动员肠道菌群的组成方面的可用证据，讨论了运动与肠道环境之间双向关联所涉及的机制，并评估运动员饮食在此相互作用中的作用。此外，还提供了用于宏基因组和代谢组分析中通常报告的指标的实用方法，以探讨这些见解如何转化以支持饮食方案。
“使用亚洲和非政府的空间技术的实际海洋观察...
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智能手机摆的定量分析超出线性近似：锁定实际作业
如今可以直接访问传感器数据的应用程序，用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石，许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息，但是可以使用其他传感器，例如磁场，12,13光强度9,14和旋转15。此外，某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录，从而进行了有趣的研究。15最后，还使用了其他开放平台，例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
建立因果模型，以查找无人机故障的实际原因
找到无人驾驶飞机（UAV）故障的实际原因可以分为两个主要任务：建立因果模型和对其进行实际因果分析（ACA）。虽然文献中有可用的解决方案可以执行ACA，但构建全面的因果模型仍然是一个开放的问题。通常由域专家手动执行的昂贵且耗时的构建过程，阻碍了基于因果关系的诊断解决方案的广泛应用。本研究提出了一种基于自然语言处理的方法，用于自动化无人机的因果模型。从在线资源中收集文本数据后，在句子中确定了因果关键字。接下来，基于代币之间的预定依赖性规则从句子中提取原因 - 效应短语。最后，提取的原因对成对合并以形成因果图，然后我们将其用于ACA。为了演示我们的框架的适用性，我们刮擦了一个开源无人机控制器软件Ardupilot的在线文本资源。我们使用真实飞行日志的评估表明，生成的图可以成功地用于查找不良事件的实际原因。此外，我们的混合因果 - 效应提取模块的性能要比纯学习的工具（即CIRA）的精确度比纯学习的工具（即CIRA），而在我们的Ardupilet用例中，召回率为25％。
swiftrl：迈向对内存系统实际处理的有效加强学习
增强学习（RL）是代理通过与经验数据集进行交互来学习最佳行为的过程，所有这些都旨在最大化奖励信号。rl算法通常在现实世界应用中面临性能挑战，尤其是在使用广泛而多样的数据集培训时。例如，诸如自动驾驶汽车之类的应用程序包括感官数据，Dy-Namic的交通信息（包括其他车辆和行人的运动），关键的风险评估以及各种代理行动。因此，由于对大量体验数据集进行了抽样，因此RL训练可能完全不适合硬件缓存，并且在内存和计算单元（例如CPU，GPU）之间所需的频繁数据传输，尤其是批量批次更新。这种瓶颈会产生大量的执行潜伏期，并影响整体培训时间。为了减轻最近提出的以内存为中心的计算范例（例如内存中的处理（PIM）），可以通过执行内存设备内的计算来解决与内存延迟相关的瓶颈。在本文中，我们介绍了Swiftrl，该文章探讨了现实世界中PIM体系结构加速流行的RL工作负载及其培训阶段的潜力。我们在Upmem Pim系统上调整了RL算法，即Tabular Q-Learning和SARSA，并首先使用两种不同的环境和三种采样策略观察他们的性能。此外，我们开发和评估了针对硬件优化的Q学习的多代理版本，并说明了如何使用多个代理来利用PIM进行算法缩放。然后，我们通过近似Q值更新功能（由于运行时库使用的运行时指令仿真而避免了高性能成本），并结合了基础算法所需的某些PIM特异性例程，从而实现了RL适应PIM期间的性能选择策略。我们使用Upmem硬件在OpenAI健身房环境上实验评估RL工作负载。我们的结果表明，当PIM核心数量增加16×（125至2000）时，性能的近线性缩放比例为15倍。我们还将我们的PIM实施与Intel（R）Xeon（R）Silver 4110 CPU和NVIDIA RTX 3090 GPU进行了比较，并在Upmem PIM系统上观察到具有不同实现的UPMEM PIM系统。
2024 年第一季度私人实际回报 (PRR) 业绩更新
• 玉米和小麦的结转库存较高，但产量担忧使价格相对坚挺。人们对印度尼西亚和越南的咖啡产量感到担忧。可可价格已脱离极高水平。 • 能源市场继续放缓，尽管 MLP 和管道表现越来越强劲。乌克兰袭击俄罗斯炼油厂和胡塞武装袭击船只都有可能影响价格。由于担心需求疲软和全球经济疲软，欧佩克继续减产。 • 在采矿业，公司资金受限，导致投资不足。铜和黄金的价格都保持在异常高位，而更多小众商品的价格波动很大。从长远来看，预计采矿大宗商品的需求仍将受到电气化和能源转型的推动。
认知控制体系结构用于实现无人机碰撞的实际实现
摘要：一个高度智能的系统通常从人类的独特能力中汲取教训。当前的类似人类模型主要集中在生物学行为上，并且经常忽略人类的大脑功能。通过从脑科学中汲取灵感，本文展示了诸如感测，预处理，认知，障碍学习，行为，策略学习，预先行动和行动等大脑处理的各个方面如何与认知控制体系结构融合在一起。这项工作是基于以下概念：反碰撞响应是按顺序激活的，该响应从障碍物传感到动作开始。在避免碰撞的过程中，认知和学习模块不断控制无人机的曲目。此外，模拟和实验结果表明，所提出的结构是有效且可行的。
安全车辆到基础设施通信的量子衍生密钥的实际实现
摘要：我们在 Innovate UK AirQKD 项目下开发的车辆到基础设施 (V2I) 应用中提供了自由空间光量子密钥分发 (FSO-QKD) 系统的实际实现。FSO-QKD 系统提供量子安全加密密钥，作为整个 V2I 应用中安全通信的基础，以解决已知的 V2I 安全问题。本文档包括量子密钥生成过程和已部署的 V2I 技术的摘要。随后，介绍了系统设计、实际实验及其执行的高级视图。多个 AirQKD 项目合作伙伴开发了从半导体和硬件到安全协议和软件等技术，以实现 QKD 安全的 V2I 系统。开发的技术包括一种用于保护 V2I 通信的新型零信任安全协议，确保系统不会接受来自受感染设备的伪造 V2I 消息。
缩比飞行试验研究现状回顾及主要实际挑战分析
摘要：非系留子尺度模型测试，通常称为子尺度飞行测试，传统上在航空研究和开发中用途较小，但意义重大。随着电子、快速成型和无人机技术的最新进展扩大了其功能并降低了成本，这种实验方法在学术界和业界越来越受到关注。然而，子尺度模型不能满足模拟全尺寸飞行所需的所有相似性条件。这导致了各种缩放方法和其他替代应用。通过文献综述和对不同缩放策略的分析，本研究全面介绍了近年来子尺度飞行测试的使用情况，并综合了其主要问题和实际局限性。结果表明，虽然在某些飞行条件下估计全尺寸特性仍然是一个有趣的应用，但子尺度模型正逐渐发挥更广泛的作用，成为具有宽松相似性约束的低成本技术测试平台。通过飞行实验，讨论和评估了作者和其他组织实施的解决已发现的实际挑战的不同方法。