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过去，造纸厂中对仓库自动化的需求主要与运营相关，造纸厂中仓库自动化的需求主要与运营量有关。当将叉车堆叠在仓库地板上时，繁忙的高架起重机。当使用叉车在仓库地板上堆叠卷时，使用过于忙碌时，就可以使用高架起重机。，但是今天，使用了自动存储和检索系统（ASR）的原因。但是，今天，自动存储和检索系统（ASRS）的原因已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这些大型趋势在过去的两个大型趋势中从根本上改变了造纸行业的结构，这在过去二十年中从根本上改变了造纸业的结构。从印刷论文到董事会成绩的转变以及客户几十年的变化。从印刷纸到董事会成绩以及客户行为变化的转变大大增加了所需的SKU（库存保留单位）的数量。行为已大大增加了所需的SKU（存货单位）的数量。早些时候，两周的交付实际货物交付增加了对分类功能的需求。更容易。听到更多。增加的生产组合结合了从订单到增加的生产混合物以及从订单到实际商品交付的较短交货时间要求的较短的交货时间需求，这增加了对分类功能的需求。早些时候，两周的交付时间损失为0.5％，被认为是正常的，但是当今的获胜者随着时间的流逝，损失为0.5％的时间被认为是正常的，但今天的获胜者以两天的交付时间分配了两天的交付时间，零断裂损失和100％的准确性。两天的交货时间，零损失和100％的准确性。具有较高的存储密度，目标是在较高的储存密度之后立即集中运输矿井，目标是在生产线后立即将运输存储集中在林中，以消除对租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果生产线消除了租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果您可以自动存储7吨/m2/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，则磨机集成很大，您可以自动存储7吨/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，磨坊集成要容易得多。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。选择正确的仓库类型会随情况而变化 - 例如，首选供应链选择正确类型的仓库类型会根据情况变化 - 例如，首选供应链模型，生产成绩，位置，周围的基础设施等等。没有“单大型模型，产生的等级，位置，周围的基础设施等等。没有可用的“单型 - 适合所有”解决方案。应分别评估和安装每个情况。适合所有解决方案。应分别评估和安装每个情况。在本杂志中，您可以阅读我们如何从该杂志执行仓库自动化项目的方式，您可以阅读我们如何与客户一起执行仓库自动化项目。我们也想与您的项目合作，因此请与客户联系。我们也想与您的项目合作，因此请与您联系以听到更多信息。
增强了一种用于平滑数据的新方法...
优化应用广泛见于科学和工程的许多领域 [1]，[2]。在实际应用中，优化问题中涉及的一些参数由于各种原因而受到不确定性的影响，包括估计误差和意外干扰 [3]。这些不确定参数可能是工艺规划中的产品需求 [4]、反应分离回收系统设计中的动力学常数 [5] 和批处理调度中的任务持续时间 [6] 等等。不幸的是，不确定性问题可能导致确定性优化问题（即不考虑不确定性的问题）的解次优甚至不可行 [7]。不可行性，即违反优化问题中的约束，会对解的质量造成灾难性的后果。出于实际考虑，不确定性下的优化引起了学术界和工业界的极大关注 [3]，[8]。
基因变体多态性和子宫平滑肌
子宫平滑肌瘤通常称为肉鸡，是一种良性肿瘤，在子宫的肌肉壁中发展。这些生长是非癌性的，大小可能会有所不同，范围从微小的结节到较大的质量。子宫平滑肌瘤通常发生在女性的生殖年中，并可能导致症状，例如月经出血，骨盆疼痛和附近器官的压力。虽然确切的原因尚未完全理解，但据信荷尔蒙因素，尤其是雌激素和孕激素，在其发育中起作用。探索遗传变异与子宫平滑肌瘤之间的联系已吸引了多年的科学关注。调查的结果仍然是科学界的阴谋。迄今为止，有关单核苷酸多态性（SNP）和子宫平滑肌瘤之间关系的发现表现出一些不一致。然而，在这些不一致之处，出现了一些有希望的结果，具有塑造未来研究努力的潜力。这些有希望的铅可能为开发创新的靶向疗法和新颖的预后生物标志物铺平道路。本综述特定地集中于强调有关遗传变异的现有文献数据，这些数据因其与子宫平滑肌的潜在联系而被探索。此外，它强调了使用遗传变异作为诊断为子宫平滑肌瘤的个体的诊断和预后生物标志物的前景。
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
具有电力平滑功能的太阳能发电系统
摘要：环境条件对太阳能发电系统 (SPGS) 的输出功率有显著影响，进而影响配电网络的稳定性和可靠性。本文建议在 SPGS 中使用功率平滑功能。太阳能电池阵列、电池组、双输入降压-升压直流-交流逆变器 (DIBBDAI) 和升压功率转换器 (BPC) 组成了建议的 SPGS。DIBBDAI 集成了直流-交流功率转换、降压和升压功能。在电池组和太阳能电池阵列之间，BPC 用作电池充电器。对于建议的 SPGS，只需一个功率级即可将太阳能电池阵列或电池组的直流电转换为交流电。此外，太阳能电池阵列使用单个功率级为电池组充电。这提高了太阳能电池阵列、电池组和公用事业的功率转换效率。为了稳定 SPGS 的输出功率，当太阳能电池阵列的输出功率发生显著波动时，电池组会充电或放电。此外，太阳能电池阵列的寄生电容引起的漏电流可以通过 DIBBDAI 抑制。建议的 SPGS 电源转换接口可减少漏电流、平滑功率波动并提高电源效率。为了确认建议的 SPGS 的功能，完成了硬件原型。
使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS
摘要 - 在道德上符合符合的自主系统（ECA）是建立机器人系统的流行方法，该方法在完全可观察到的环境中构成了遵守道德理论的顺序决策。但是，在现实世界的机器人设置中，由于传感器的局限性，环境条件或由于有限的计算资源而导致的推断，这些系统通常在部分可观察性下运行。因此，本文提出了一个可观察到的ECA（PO-ECAS），使这项工作更接近成为机器人主义者的实用和有用工具。首先，我们正式介绍了PO-ECAS框架和基于MILP的解决方案方法，用于近似道德上符合最佳的政策。接下来，我们将现有的道德框架扩展到了信仰空间，并为受亚里士多德的卑鄙学说启发的美德道德提供了道德框架。最后，我们证明了我们的方法在模拟的校园巡逻机器人领域有效。
向后变异推理中的添加平滑误差...
我们使用变量推断考虑一般状态空间模型中的状态估计问题。对于使用与实际关节平滑分布相同的向后分解位置定义的通用变异家族，我们在混合假设下确定了加性状态函数期望的变化近似值会导致误差在观测值数量上最线性地增长。此保证与已知的上限一致，用于使用标准的蒙特卡洛方法近似平滑分布。我们用基于向后参数化和使用前向分解的替代方案来说明我们的理论结果。这项数值研究提出了基于状态空间模型中神经网络的变异推理的指南。关键字：变化推理，状态空间模型，平滑，向后分解，状态推理
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93Cumpumption模型，该模型占信号依赖性动物（由U T d d .U.V //，V T D V UV给出的信号依赖性动物），以适当平滑的功能w \ xc5 \ x920； 1 /！ r> 0 on .0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对所包括的扩散变性，本研究分别研究了线性方程的诺伊曼问题v d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，在仅在两个组件中合适的常规初始数据是非负态的，这是在上述方程式上的全局解决方案的衍生过程中的关键工具。除此之外，这些解决方案还可以稳定在某种平衡方面，并且由于差异的变性，作为定性效应，这是一种定性效应，第二个成分的初始较小性的标准被确定为该极限状态在空间上是非构成状态的足够。”
b'abstract。出租车型迁移\ xe2 \ x80 \ x93cumpumption模型，占信号依赖性元素的核算，如u t d d d .u.v //，v t d v uv给出，以适当平滑的函数w \ xc5 \ x920； 1 /！r，以至于.0上> 0; 1/，但除0 .0/> 0的0.0/ d 0外。为了适当地应对包括扩散的变性性，本研究分别检查了线性方程的Neumann问题v T d v c r .a.x; t / v / c b.x; t/v并建立了一个关于非负溶液的点阳性下限如何取决于最初数据和质量的质量以及a和b的集成性特征。此后，这是在衍生上上述方程的全局解决方案的衍生结果的关键工具，在正时为正时平滑而经典，这仅仅是假设在两个组件中适当的常规初始数据是非负的。除此之外，这些溶液被认为是稳定在某些平衡方面的，并且由于差异的变性，作为定性效应，是一种定性效应，第二个组件的初始小度的标准被确定为该极限状态的原始状态足以使其在空间上是非固有的。”
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑
平滑肌 - 衍生的外生祖细胞以KLF4依赖的方式指导动脉粥样硬化斑块组成复杂性
引言动脉粥样硬化是一种复杂的炎症状况，是心血管疾病的主要驱动力，这是一系列疾病，导致大约32％的全球死亡（1，2）。治疗动脉粥样硬化的方法包括降脂和抗炎药。不幸的是，他汀类药物无法完全解决CVD风险，尽管降低了脂质的强烈降低，但许多患者仍有残留的风险。此外，由于成本和长期使用的需求，抗炎治疗具有局限性，这会增加感染和败血症的风险。因此，需要其他治疗方法来直接靶向侵蚀性病变中的血管壁细胞（3-8）。令人惊讶的是，很少有任何疗法将重点放在居民血管细胞的病理机制上，这可以为未来的治疗提供当前护理以外的未来治疗的见解。从历史上看，动脉粥样硬化领域的研究集中在血管最内层的内心层的作用上，在通过内皮功能障碍，脂质降解/氧化和巨噬细胞浸润中推动动脉粥样硬化进展（1，3-5）。最近，鼠模型和人动脉粥样硬化组织中的谱系追踪研究定义了重要作用血管平滑肌细胞