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影响飞机起飞及平稳飞行的因素分析
飞机着陆是飞行的最终阶段，飞机从 15 米的高度慢速飞行，着陆后完全停下来，然后在跑道上滑行 [4]。着陆是飞行中最困难的阶段，要求飞行员具备非常高的驾驶技能 [1]。着陆是通过减速并下降到跑道来完成的。减速是通过使用襟翼、起落架或减速板减少推力和/或产生更大阻力来实现的。飞行的起飞过程可分为两个主要阶段 - 加速和起飞。这两个阶段又由其他某些子阶段划分。航空工业的进步现已达到所有这些阶段都可以在没有飞行员参与的情况下进行的地步，即使用自动驾驶系统。在民航中，无人系统仍被谨慎使用，主要仅在水平飞行阶段使用，并且仍由机组人员控制。不过，主要是由经验丰富的飞行员执行着陆过程。由于着陆时所有动作的复杂性和危险性，根据统计，此阶段被认为是最危险的阶段 [2]。这项工作的目的是分析影响地面路径长度的因素，并开发一种系统，该系统可以在飞机着陆后完全自动停止飞机，或者至少帮助飞行员确定剩余的制动距离，以防止危险情况。开发的系统和方法将提供信息
LDC 毕业：平稳过渡的经历......
什么是平稳过渡战略？虽然重点和形式可能有所不同，但平稳过渡战略的本质目的是确保毕业（以及由此导致的针对最不发达国家的国际支持措施的取消）不会导致该国的发展进程中断。一些国家还将制定平稳过渡战略视为一个契机，以催化有助于其实现长期发展目标的政策，利用不再被国际社会视为最不发达国家的好处。大会第 67/221 号决议（2013 年）指出，平稳过渡战略应“包括一套全面、连贯、具体和可预见的措施，这些措施符合毕业国家的优先事项，同时考虑到其自身特定的结构性挑战和脆弱性及其优势”。《多哈行动纲领》敦促发展和贸易伙伴以及联合国系统支持实施平稳过渡战略，并鼓励最不发达国家和发展伙伴将毕业和平稳过渡战略纳入其国家发展和援助战略。
非平稳强化学习的复杂性
在强化学习领域的持续学习问题（通常称为非固定强化学习）被确定为对强化学习的应用的重要挑战。我们证明了最坏情况的复杂性结果，我们认为这会捕捉到这一挑战：在强化学习问题中修改单个州行动对的概率或奖励需要几乎与状态数量一样大的时间以保持价值功能的最新功能，除非有强的指数时间假设（SETH）为false;塞思（Seth）是p̸= np猜想的广泛接受的加强。回想一下，在当前应用学习中的状态数量通常是天文学的。相比之下，我们表明，仅添加新的州行动对就更容易实现。关键字：非平稳加强学习，细粒度的复杂性
机器学习中张量网络的平稳集成
张量网络是将高维张量的因素化为较小张量的网络样结构。起源于凝结物理学，并以其有效表示量子多体系统的有效表示[1-10]，这些结构允许重新搜索者理解此类系统的复杂属性，并使用经典计算机模拟它们[11-13]。值得注意的是，张量网络是模拟量子优势实验结果的最成功的方法[14-16]。此外，在数值线性代数群落中重新发现了张量网络[17-19]，其中该技术已适应其他高维问题，例如数值整合[20]，信号处理[21]或流行性模型[22]。随着机器学习的出现和寻求表达且易于培训的模型的追求，张量网络被认为是有前途的候选人，因为它们能够在输入功能的数量中参数化大小指数的复杂空间的区域。自从使用简单的一维网络的Pioneering作品[23，24]中，在物理学文献中被称为矩阵产品状态（MPS）[4，25]，并且作为数值线性代数文献中的张量训练[18]最近的研究还研究了替代体系结构，包括树张量网络（TTN）[29，30]和预测的纠缠对状态（PEPS）[31，32]。但是，越来越多的情况张张网络似乎具有优势。存在张张量网络体系结构在某些情况下的神经网络的作用[33]，但神经网络在多功能性和效率方面仍然占上风。首先，张量网络提供了一种压缩现有神经网络中使用的矩阵的方法。此过程称为张力，可减少存储模型所需的内存量，并提高模型在训练和推理中的效率[34]。在几项研究中已经探索了张力的潜力[34-36]，它提供了一种在边缘计算设备中执行复杂模型的方法[37]。第二，量子网络中量子多体物理学的庞大专业知识及其在实际物理系统中的灵感，可以更好地理解与解释性有关的问题[29，38，39]。第三，这种专业知识还可以带来新颖的功能，例如保证不妥协模型性能的隐私[40]。最后，另一个有希望的研究线涉及张量的整合
平稳移动简介 (PDF) - 山地之家空军基地
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打造全面、技术精湛的企业，实现电动汽车平稳、公平的过渡
认识到这些变化的紧迫性，WRI 印度分部与马哈拉施特拉邦西部汽车产业集群的主要汽车行业利益相关者进行了多次深入交流。这些交流旨在促进对行业需求的全面了解，并支持在电动汽车转型期间蓬勃发展的弹性企业的发展。作为这项计划的一部分，WRI 印度分部与汽车技能发展委员会和当地行业协会（即纳西克的纳西克工业和制造商协会以及科尔哈普尔的卓越中心 (CoE) – Gokul Shirgaon 制造商协会 (GOSHIMA)）合作，在马哈拉施特拉邦的三个主要汽车中心（浦那、纳西克和科尔哈普尔）组织了一系列关于“创建整体企业，实现向电动汽车的平稳和公正过渡”的研讨会。这些研讨会旨在提高人们对电动汽车和电动汽车零部件制造机会的认识，并探索行业观点
具有附带约束的小型开放经济模型中的平稳性诱导技术
在商务周期频率上。2我在这篇简短的论文中显示的是，一旦我添加了附带约束，这种等价性就不再存在，因此EDF模型和DEIR模型之间的选择不再是一个琐碎的问题。i建立在基线小型开放经济模型的基础上。我首先添加了上述文献中的EDF和DEIR机制，然后，我还添加了一个简单的财务约束，例如Mendoza（2002），该文献也用于突然停止。3后者意味着国内代理商不能从世界资本市场借入超过其资产的一小部分，因此，当它具有束缚时，就像突然停止一样。为了证明这两种机制的不同含义，我首先解决并评估这两个模型（即EDF和DEIR）通过比较侧支约束结合和不结合时的稳态解。然后，我解决并评估它们的动态。特别是我认为这两个模型恰好处于财务上不受限制的稳态平衡（在模型之间相同），然后被TFP的暂时不利冲击击中。再次，我比较了有和没有附带约束的两个模型，在这种情况下，我使用Guerrieri和Iacoviello（2015）的方法来允许偶尔具有结合的侧支约束。我的主要结果如下。这既适用于稳态和过渡。因此，一旦我添加了附带约束，适当的参数组合不足以使这些流行的模型规范等效。财务约束的存在打破了EDF与DEIR模型之间的等价性，更普遍地打破了对使小型开放经济模型固定方式无动于衷的著名结果。鉴于此，对两个模型的动力学进行了比较表明，EDF模型预测，与DEIR模型相对较慢的经济经济恢复较慢，从而使经济上的经济恢复较慢，这也有助于使小型开放经济模型更接近风格化的事实。非等效性结果来自外国债券和资本的Euler方程，从某种意义上说，侧支约束的引入增加了额外的扭曲，也称为资产定价楔形，在EDF和DEIR模型之间有差异。这让人想起资产负债表货币政策的文献。一旦添加金融摩擦（例如借用限制，交易成本，细分市场，道德危害等）进入华莱士（Wallace）（1981）基线模型，不同的平衡页面票面策略可能会导致不同的资产定价楔形，这使这些政策及其组合会影响实际的经济活动（请参阅Walsh 2017，第11.5章，以获取综述）。纸张的其余部分如下。第2节介绍了经济环境。第3节解决了模型。最后一部分关闭了这篇简短的论文。
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
风电场中氢基储能系统的运行以实现平稳电力注入：罚款感知模型预测控制
摘要：平稳注入电力是现代风力发电场在不久的将来可能提供的服务之一，而这需要储能。事实上，这是国际能源署 (IEA)-氢能实施协议 (HIA) 在第 24 项任务的最终报告中确定的三种可能的操作之一，这可能会促进风力发电场融入主电网，尤其是与氢能储能相结合时。一般来说，储能可以减轻风力发电固有的不可预测性，前提是它们采用适当的控制算法。相反，如果没有储能，风力发电场的运营将受到严重影响，其经济表现也将受到影响，因为如果合同电力与实际交付电力不匹配，风力发电场所有者/运营商将承担罚款。本文提出了一种模型预测控制 (MPC) 算法，该算法操作氢基储能系统 (HESS)，该系统由一个电解器、一个燃料电池和一个水箱组成，与致力于平稳向电网注入电力的风电场配对。MPC 依靠电解器和燃料电池的混合逻辑动态 (MLD) 模型来利用它们的高级功能，并处理适当的成本函数，以考虑运营成本、氢作为燃料的潜在价值和可能对注入平稳电力所产生的预期利润产生负面影响的罚款机制。通过考虑意大利中南部实际风电场的风力发电概况和根据相应市场区域的现货价格进行数值模拟。结果显示了每个成本项对控制器性能的影响，以及如何有效地组合它们以实现某种合理的权衡。特别需要强调的是，静态选择相应的权重可能会导致无法非常有效地处理系统条件与各种外生因素相结合所产生的影响，而动态选择则可能更适合目的。此外，模拟表明，开发的模型和设置的数学程序可以有效地用于推断设备尺寸的指示。
环境影响和在某些亚太地区的太阳能光伏系统的能源分析的平稳成本：一种摇篮般的方法
摘要：由于气候变化，预算和可用资源的现实和可用资源的现实极大地影响了可持续性。这项研究分析了三种太阳能光伏（PV）可再生能源（RE）系统的技术和经济可行性； （i）太阳能独立，是一种非网格连接的建筑屋顶安装的结构，（ii）太阳能屋顶，一种网格连接的建筑屋顶安装的结构，（III）太阳能农场，太阳能农场，一个在三个热带气候区域中的网格连接的土地安装的结构。技术科学和经济工具，包括生命周期评估（LCA）和生命周期成本评估（LCCA），以及来自马来西亚案例研究的综合框架，应用于类似的气候区域，泰国和印度尼西亚。使用代理技术和估计数据定义了短期，未来扩展的方案。确定了这种情况的环境位置，比较了环境影响，并分析了技术经济输出。这项研究的范围是摇篮到坟墓。升级的能源成本（LCOE）受到了很大的影响。尽管土地利用影响有所增加，但随着时间的推移，CO 2的排放量增加了，该国的能源组合会累积，这需要需要长期采购碳和投资回报。与其他类型的安装相比，与其他类型的安装相比，可易于易于易于使用的屋顶安装的系统达到了最低的LCOE，范围从0.0491 usd/kWh到0.0605 USD/kWh，低于6％的折扣率。平均在7 - 10年之间的简单回报（SPB）时间取决于系统产生的年度功率，估计能量回报为0.40 - 0.55年，普通多晶光伏技术。因此，通过确保长时间内的低降解率为0.2％来维持整个系统对于为投资者和环境带来收益至关重要。新兴技术正在以指数级的速度发展，以填补建立可再生能源作为有吸引力的商业计划的差距。生命周期评估被认为是评估可再生能源环境影响的绝佳工具。