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World File Search System对软
固定静电II：从带电的软物质到...
自由仅保持“重要”的自由度o使用“有效”相互作用•经典的第一步：原子和相互作用（全原子或原子）•通常需要进一步的粗粒度，并且有用•对于软物质，我们通常在分子和介质水平上，例如。：聚合物
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
建议减少铁损失软的指南...
其中w h与激发频率成正比，并且W e与激发频率3的平方成正比。在低于1 kHz的较低含量频率的应用中，例如运动核，磁滞损失对铁损失的影响大于涡流损失的影响。由于SMC核的磁滞损失高于电钢4），因此由于将SMC核应用于电动机而导致的运动效率降低是一个问题。在这种背景下，SMC核心的磁滞损失的减少对于扩大这种类型的核心的应用至关重要，并且已经进行了各种研究5-6）。但是，在大多数情况下，很难对磁滞损失进行定量讨论，因为在这些研究中影响了SMC核心的磁滞损失，并且很难定量地将这些因素分开。因此，为了进一步减少SMC核心的磁滞损失，定量分离影响Hystere SIS损失的因素并减少每个因素的影响很重要。因此，在这项研究中，进行了以下内容，以阐明减少SMC核心磁滞损失的指南。首先，安排了影响顽固性的微观结构因素的常规知识，与滞后丧失密切相关，并得出了磁滞损失和微结构因素的关系方程。然后，量化了微结构因子对SMC核心磁滞损失的影响，并且具有最大的因素
b-hyve智能软管带Wi-Fi Hub
B类数字，根据FCC法规的第15节。 这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。 此设备会产生，用途并可以发出无线电频率能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会导致对无线电通信有害的干扰。 但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。 如果此设备在收到无线电或电视信号后会引起令人尴尬的干扰，这可以通过打开和关闭设备来确定，则用户可以纠正干扰，如以下措施之一：•重新定位或重新定位接收天线。 •增加设备和接收器之间的距离。 •将设备连接到接收器连接的电路上的不同电路上的握把。 •请咨询经销商或经验丰富的广播/电视技术人员以获取援助。B类数字，根据FCC法规的第15节。这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。此设备会产生，用途并可以发出无线电频率能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会导致对无线电通信有害的干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果此设备在收到无线电或电视信号后会引起令人尴尬的干扰，这可以通过打开和关闭设备来确定，则用户可以纠正干扰，如以下措施之一：•重新定位或重新定位接收天线。•增加设备和接收器之间的距离。•将设备连接到接收器连接的电路上的不同电路上的握把。•请咨询经销商或经验丰富的广播/电视技术人员以获取援助。
关于超过软报价上限的竞标规则的决定
联邦能源管理委员会 (FERC) 命令号2016 年发布并由 ISO 于 2021 年实施的 831 号命令要求 ISO 在允许此类投标进入市场之前验证超过 1,000 美元/兆瓦时的增量能源报价的成本（“软报价上限”）。FERC 明确旨在将成本验证与现有的市场力量程序结合使用。ISO 计算默认能源投标以反映市场参与者可能拥有市场力量的情况下的资源成本。ISO 还使用默认能源投标来表示超过 1,000 美元/兆瓦时的经过验证的能源报价。如今，所有默认能源投标计算的上限均为 1,000 美元/兆瓦时，即，即软报价上限。如果供应商需要出价高于 1,000 美元/兆瓦时，为了确保与 FERC 命令号保持一致，831 要求只有经过成本验证的投标才能超过软报价上限，他们必须请求调整其默认能源投标，称为“参考水平变更请求”。
探索人工智能在评估软技能中的作用
摘要 — 最近的研究强调了软技能在应对当今复杂的职场动态方面的关键作用。软技能涵盖了广泛的属性，例如有效的沟通、熟练的协作、灵活的适应性和深厚的情商，所有这些都是培养高效的团队环境和推动组织成功不可或缺的。尽管软技能的重要性已被公认，但其固有的主观性阻碍了对软技能的量化和评估。然而，人工智能 (AI) 技术的出现彻底改变了技能评估的格局，为解决这些长期存在的挑战提供了新的机会。通过利用人工智能算法，组织现在可以分析涵盖人类互动各个方面的大量数据集，从而对个人的软技能水平进行更细致入微和客观的评估。此外，人工智能驱动的评估具有可扩展性，可以对大量员工或候选人进行有效评估。尽管如此，人工智能和软技能测量的这种交集并非没有障碍。数据隐私、算法偏见以及自动化导致的失业可能性等道德考量需要仔细审查和监管。此外，软技能的动态性质带来了持续的挑战，因为个人必须不断调整和完善自己的能力，以满足不断变化的工作场所需求。尽管存在这些挑战，但人工智能与软技能测量之间的协同关系为人才评估和发展的未来带来了巨大的希望。通过采用人工智能驱动的方法，组织可以培养一支具备多样化技能的员工队伍，这些技能对于在不断变化的职业环境中茁壮成长必不可少。
软 afdx（航空电子全双工交换以太网）端
论文批准：使用标准 PC 和以太网卡实现软 AFDX（航空电子全双工交换以太网）端系统，由 EMRE ERDİNÇ 提交，部分满足中东技术大学电气电子工程系理学硕士学位的要求，作者：Prof. Dr. Canan Özgen 自然与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. İsmet Erkmen 电气电子工程系主任 Prof. Dr. Hasan Güran 中东技术大学电气电子工程系主管 审查委员会成员 Prof. Dr. Semih Bilgen 中东技术大学电气电子工程系 Prof. Dr. Hasan Güran 中东技术大学电气电子工程系副教授 Cüneyt F. Bazlamaçcı 中东技术大学电气电子工程系助理。 Şenan Ece Schmidt 教授，电气与电子工程系，中东技术大学，理学硕士 Mert KOLAYLI，航空电子设计工程师，TUSAS
软法在人工智能国际治理中的作用
基础模型的出现提醒世界各地的外交官、立法者和公民，需要对人工智能进行治理，以扩大其效益，同时将风险和不良社会影响降至最低。人工智能系统可能会被滥用、误用或无意中破坏国际稳定和公平——以及政治、社会和人权——这一前景要求高度的合作、监督和监管。然而，各国政府在建立具有执法权的国际硬法制度方面行动不够迅速。在缺乏这种制度的情况下，软法成为一种杠杆，有助于塑造人工智能的发展轨迹，并鼓励围绕其规范和技术治理开展国际合作。在本文中，我们概述了软法的关键功能，即国际人工智能治理背景下的目标，以及实现这些目标的机制。我们进一步建议建立一个全球人工智能治理机制，以履行现有机构尚未（充分）采用的人工智能软法功能。引言
未来芯片多处理器的软错误缓解技术
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