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World File Search System对决
EBC年度对决计划
会议联合主席韦恩·科布利（Wayne Cobleigh），副总裁GZA Geoenvironmental，Inc。249 Vanderbilt Avenue Norwood，马萨诸塞州02062 781-278-3848 | M 860-250-6790 | wayne.cobleigh@gza.com Wayne是GZA的公司会员代表美国清洁能源协会（ACP）和海上Wind商业网络。他是ACP海上风技术咨询小组（OWTAP）岩土技术小组委员会的成员，用于开发美国离岸风力技术实践标准。他负责与GZA的港口开发，海上风和权力客户一起对客户关系和业务发展。Minna Mathiasson，海上风能项目经理Tetra Tech 10邮局Square，Suite，1100 Boston，MA 02109 M 207-399-3294 | Minna.mathiasson@tetratech.com是Tetra Tech的海上风能项目经理，Minna通过建设和运营计划的制定（COP）以及其他联邦和州备案，以支持整个东海岸的海上风开发商，以支持路线，选址，并设计项目以及设计项目以及协调的股份和协调的利益相关者和代理机构Uneach。她的背景是网络科学和工程，专门从事可再生能源和可持续发展。Deborah（Debbie）Rutecki，高级科学家Normandeau Associates，Inc。141 Falmouth Heights Rd。 drutecki@normandeau.com Rutecki女士是一位海洋科学家，在环境监测，影响评估和底栖大型无脊椎动物调查方面拥有超过20年的经验。她管理着包括生物实验室的诺曼多法尔茅斯办事处。rutecki女士负责监督沿海和河口能源生产设施的生态影响评估研究的项目管理和绩效，以及底栖式基础性基础调查，以及各种允许和资源评估项目，用于海上风，挖泥机，码头基础设施以及其他大洋和沿海开发项目。
数字巨人对决：Go-Jek和Grab如何转变...
本文研究了印度尼西亚基于应用程序的服务行业Go-Jek和Grab的两家大公司之间的竞争。这场比赛不仅仅是一场商业斗争；它代表了使用数字技术直接将服务提供商与用户联系起来的传统经济和共享经济体之间的冲突。这个主题在现代时代的业务方式的显着转变的背景下是相关的。本文使用描述性分析方法来描述公司的用户增长，服务多样性和客户满意度。通过案例研究和内容分析，本文确定了关键主题，例如技术创新，营销策略和监管挑战，并面对了面孔。分析结果表明，这两家公司促进了人们的日常生活并激发了数字经济中的创新。这项研究可深入了解基于应用程序的服务行业的竞争动态及其对印尼社会和经济的影响
2025 年美国债务上限对决
这使得其他 30% 的强制性支出很容易被削减。但是，其中许多计划也非常受欢迎，包括儿童健康保险计划 (CHIP)、退伍军人计划、银行账户存款保险、民事和军事退休计划以及一系列收入保障计划，包括针对低收入纳税人的劳动所得税抵免 (EITC)、儿童税收抵免、失业救济金、为低收入家庭提供食品福利的补充营养援助计划 (SNAP)、国家洪水保险以及为残疾人和收入很少或没有收入的老年人提供补助的补充保障收入 (SSI)。
Larkden Pty Limited 与 Lloyd Energy Systems Pty Limited 的对决
引用的案例：Comandate Marine Corp 诉 Pan Australia Shipping Pty Ltd (2006) 157 FCR 45 Metrocall Inc (Pronet Inc 合并后的公司) 诉 Electronic Tracking Systems Pty Ltd (2000) 52 NSWLR 1 Siemens 诉 Origin Energy Uranquinty Power [2011] NSWSC 195 Gordian Runoff 诉 Westport Insurance (2010) 267 ALR 74 Desputeaux 诉 Editions Chouette (1987) inc [2003] SCC 17 Tjong Very Sumito 诉 Antig Investments [2009] 4 SLR(R) 732 Francis Travel Marketing Pty Ltd 诉 Virgin Airlines Ltd (1996) 39 NSWLR 160 IBM Australia Ltd 诉 National Distribution Systems Ltd (1991) 22 NSWLR 466 Bass 诉 Permanent Trustee Co Ltd (1999) 198 CLR 334 Rediffusion (Hong Kong) Ltd 诉香港律政司 [1970] AC 1136 1974 年贸易惯例法（第 163A 条）及 Tooth & Co Ltd 的申请案（1978 年）19 ALR 191 Rediffusion (Hong Kong) Ltd 诉香港律政司 [1970] AC 1136 联邦诉 Sterling Nicholas Duty Free（1972 年）126 CLR 297 Halki Shipping Corporation 诉 Sopex Oils Ltd [1998] 1 WLR 726
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
I. 引言 微电网是一种很有前途的概念，它可以解决将分布式可再生能源和储能系统整合到电网中的挑战。在线优化是根据系统的实时状态来调度微电网的运行，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制 (MPC) [1] 和基于近似动态规划 (ADP) 的算法 [2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了几种其他的微电网在线优化方法，包括 Lyapunov 优化 [3]、CHASE 算法 [4] 以及最近开发的基于深度强化学习 (DRL) 的优化方法（例如深度 Q 网络 (DQN) [5]、MuZero [6]）。
基于分支对决 Q 网络的分布式储能系统微电网在线调度
引言微电网是一个很有前途的概念，它可以解决分布式可再生能源和储能系统融入电网的挑战。在线优化是根据系统的实时状态对微电网的运行进行调度，是确保微电网经济运行的关键技术。然而，可再生能源的不确定性给微电网的在线优化带来了巨大的挑战。为了解决这个问题，研究人员提出了几种在线优化方法，如模型预测控制（MPC）[1]和基于近似动态规划（ADP）的算法[2]。然而，上述方法的在线优化性能依赖于预测信息。因此，性能受到可再生能源和负荷功率的预测精度的影响。为了减少对预测的依赖，已经提出了其他几种微电网在线优化方法，包括Lyapunov优化[3]、CHASE算法[4]以及最近开发的基于深度强化学习（DRL）的优化方法（例如深度Q网络（DQN）[5]、MuZero [6]）。与传统的微电网在线优化方法（例如MPC）相比，基于DRL的算法通过历史可再生能源发电和负载序列来学习操作系统，并且可以在不使用任何预测信息的情况下进行近似最优调度[6]。然而，上述工作主要关注具有单个电池储能系统（BESS）的微电网的在线优化，未能解决BESS的分布式位置特性。随着商业和家庭储能技术的快速发展，大量BESS将安装在微电网的分布式位置。
在侦察打击综合体决斗期间
当军事从业者和政策制定者继续关注乌克兰战争和加沙地面战时，人们不禁惊叹于地图上又恢复了清晰的分界线。现代战场假定的流动性已经恢复到第一次世界大战式的战壕综合体和障碍带。精心设计的弹性防御，加上动态精确火力的支持，惩罚了对进攻的强烈诉求。战争（至少在乌克兰）不是进攻机动，而是演变成敌对部队侦察打击综合体的对决，这更像是消耗战，而不是决定性战斗。这可能会让军事思想家感到不舒服，他们想知道：“如何在侦察打击综合体对决造成的停滞中恢复进攻机动的自由？”本文提出了一个心理模型来做到这一点。