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ASX 公告 - 太平洋能源
本报告包含某些前瞻性陈述。前瞻性陈述仅为预测，受 Strandline 无法控制的风险、不确定性和假设影响。这些风险、不确定性和假设包括商品价格、货币波动、经济和金融市场状况、环境风险和立法、财政或监管发展、政治风险、项目延迟、批准和成本估算。实际值、结果或事件可能与本公告中包含的值、结果或事件存在重大差异。鉴于这些不确定性，请读者不要依赖前瞻性陈述。本公告中的任何前瞻性陈述仅反映 Strandline 在本公告发布之日的观点。根据适用法律和澳大利亚证券交易所上市规则规定的任何持续义务，Strandline 不承担更新或修改本公告中的任何信息或任何前瞻性陈述以反映任何前瞻性陈述所依据的事件、条件或情况变化的义务。
分析人工神经>锂离子电池的电荷状态
电荷状态（SOC）是电池剩余容量至关重要的评估指标。需要进行精确的社会估计对于确保锂离子电池的安全功能并防止过载和过度耗尽非常重要。但是，可再生能源的独立应用已成为确定锂离子电池SOC确切能力的关键问题。为了估算随着时间的推移能力，电池管理系统计算了锂离子电池的SOC。这允许实施智能控制系统。本文在估计电池SOC中的后退传播（BP）神经网络（BP）神经网络（NN）的限制和弱点之后，介绍了SOC电池估算的增强径向基础功能（RBF），例如趋势速度缓慢，概括较差，并且可以提高网络的准确性，但需要时间才能进行时间。实时使用实验数据训练增强的RBF。将经过训练的SOC的NN与实际值进行了比较，MATLAB用于模拟评估其准确性的方法。
用于闭环控制系统的人工智能
控制系统，特别是闭环控制系统 (CLCS)，如今经常用于生产机器、车辆和机器人。需要 CLCS 以非常高的精度实时主动地将过程的实际值与给定的参考值或设定值对齐。然而，人工智能 (AI) 并未用于建模、设计、优化和调整 CLCS。本文将重点介绍潜在的基于 AI 的控制系统设计和设计程序，为控制系统工程领域带来新的机遇和研究方向。因此，本文说明了 CLCS 标准框图中的哪些构建块可以用 AI（即人工神经网络 (ANN)）替换。考虑到实时包含和功能安全的流程，讨论了基于 AI 的控制器块是否可以满足这些需求。论文最后讨论了基于 AI 的 CLCS 设计的优缺点，并给出了在控制系统工程领域引入 AI 的可能研究方向。
PV综合住宅系统（包括储能系统）的最佳能源管理
抽象的经济利润是PV综合住宅生产商的主要动机，因此能源管理算法在这些系统中起着关键作用。常规基于规则的能源管理系统（REM）的主要优先级是满足需求。结果，出售给分销网络的能源总量，因此在此类系统中的用户效果并不可观。本研究提出了一个智能能源管理系统（SEMS），以在网格连接的住宅光伏（PV）系统中进行最佳能源管理，包括电池作为储能单元。使用MATLAB模拟的建议方法使用负载和PV特性的实际值，将根据电池的离散状态实现电池运行的经济计划。实验测试是为了验证仿真结果，与经典的能源管理算法相比，表现出显着的生产商的好处以及负载校正的增加。
SG1524/SG2524/SG3524 调节脉冲宽度...
CT 值的范围也有限制，因为 CT 的放电时间决定了振荡器输出脉冲的脉冲宽度。该脉冲（除其他用途外）用作两个输出的消隐脉冲，以确保在转换期间不可能同时打开两个输出。此输出死区时间关系如图 1 所示。低于 0.35 微秒的脉冲宽度可能导致内部触发器切换失败。这将 CT 的最小值限制为 1000pF。（注意：虽然振荡器输出是方便的示波器同步输入，但探头电容会增加脉冲宽度并略微降低振荡器频率。）显然，脉冲宽度的上限由所选开关频率下电源所需的调制范围决定。CT 的实际值介于 1000pF 和 0.1 µF 之间，尽管已经成功实现了 120 Hz 振荡器，其值高达 5 µF，并串联了 100 欧姆的浪涌限制电阻。
审查普通基金收入和...
实际值 12 月预测 第 769 章 来源，百万美元 2022 财年 2023 财年 变化 %变化 12 月 Fcst 方差 Ch 769 方差 预扣税 15,340.3 15,957.2 616.9 4.0% 16,078.3 -121.1 15,319.7 637.5 非预扣税 6,810.5 6,629.2 -181.3 -2.7% 5,088.6 1,540.6 5,213.6 1,415.6 IIT 退税 -1,740.5 -3,602.8 -1,862.3 107.0% -3,535.2 -67.6 -3,800.9 198.1 个人所得税净额20,410.2 18,983.6 -1,426.6 -7.0% 17,631.7 1,351.9 16,732.6 2,251.2 销售/使用 4,558.1 4,734.6 176.5 3.9% 4,926.3 -191.8 4,497.8 236.7 企业 1,978.7 2,031.1 52.4 2.6% 1,881.0 150.1 1,737.0 294.1 所有其他 1,987.9 2,160.7 172.8 8.7% 2,020.6 140.1 1,903.9 256.8 GF 总收入28,934.9 27,909.9 -1,024.9 -3.5% 26,459.6 1,450.3 24,871.1 3,038.8 转移 814.3 815.6 1.3 0.2% 679.4 136.2 714.7 100.9
预备役人员，陆军辩护书 2024 年 3 月
1. 持久哨兵行动 (OES) - 使用超视距能力而非国内军事存在，阻止恐怖分子在阿富汗找到避风港。2. 坚定决心行动 (OIR) - 通过我们在该地区的伙伴部队，支持彻底击败伊拉克和叙利亚伊斯兰国。3. 欧洲威慑倡议 (EDI) - 支持对北约联盟的保证，并加强合作伙伴的安全和能力。4. 持久战区要求和相关任务 - 包括安全合作、反恐和其他相关活动，以保护美国利益并允许灵活地实现美国国家安全目标。在此论证材料中，2023 财年包括 33,166 千美元的 OOC 实际值。2024 财年包括 30,885 千美元的 OOC 制定值。2025 财年包括 25,014 千美元的 OOC 预算估计值。 OOC 先前的资金来源于海外应急行动 (OCO) 的资金。
其他采购 - BA 1 - 战术和支援车辆
其他采购，陆军拨款语言用于建造、采购、生产和改造其他采购、陆军、设备，包括军械、备件和配件；专用设备和训练设备；扩建公共和私人工厂，包括为此目的所需的土地，以及可在获得所有权之前征用和进行建设的土地和其中的权益；以及采购和安装公共和私人工厂的设备、器具和机床；储备工厂和政府及承包商拥有的设备分期付款；以及上述目的所需的其他费用，8,616,524,000 美元可用于履行义务，直到 2027 年 9 月 30 日。2023 财年包括 249,394,000 美元的海外运营成本 (OOC) 实际值。2024 财年包括 254,542,000 美元的 OOC 请求。 2025 财年 OOC 预算估计包括 229,522,000 美元。OOC 之前由前海外应急行动 (OCO) 资金资助。
楼宇自动化领域的人工智能
当今的楼宇自动化系统主要以“静态”方式运行，响应固定时间程序或简单的控制参数。室温控制基于全天相同的预设温度。照明是手动操作的，使用开关或基于简单的存在开关。这些都不是真正的“智能”。AI 可以添加到楼宇自动化环境中的新维度是使用数据的自主分析作为优化操作的基础。因此，房间的供暖和制冷动态、天气预报、预测的房间占用情况都可以被考虑到供暖的运行中。同样，清洁时间表不仅可以基于厨房、食堂、厕所和其他区域的使用强度的当前实际值，还可以基于对前几天和几周的使用模式的分析得出的预测。这种前瞻性的建筑管理几乎可以应用于建筑服务的每个领域，从而提高能源效率、降低运营成本、提高空间利用率等优势。