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World File Search System收敛
国家电网包含太阳能储存解决方案，作为纽约中央纽约可持续性的非网络替代方案，可持续性需求
尽管Pine Grove变电站的局势可能呼吁根据纽约州公共服务部政策完全建立一个新的变电站，即国家电网，但它寻求有效的NWA解决方案。它寻求NWA，不仅可以消除或推迟其构建或升级其分销或传输系统组件的需求，而且还将有助于增加网格上可再生能源的数量，并对客户提高成本效益。通过竞争性招标过程，收敛能力和能源（收敛），这是北美储能解决方案的领先开发商，并使用开拓性的，多用途的，太阳能储备解决方案逐步踏上了线的前部。融合提供了国家电网，其太阳能存储系统作为服务，并能够减轻国家电网的负载和电压约束。
降级扩散模型的替代视图
- （慢）收敛（例如，参见Bakry等，2008） - 快速的对数圆形分布的快速（例如，F convex）（Dalalyan，2017年，Durmus和Moulines，2017年，2017年，Chewi，Chewi，2022等）
![arXiv:2207.13175v1 [physics.comp-ph] 2022 年 7 月 23 日](/simg/b\bd2117ec78ec88690daa91a194973bdc3d7cd1ea.webp)
arXiv:2207.13175v1 [physics.comp-ph] 2022 年 7 月 23 日
本研究旨在利用数值优化方法提供一种新型的地月初始轨道确定 (IOD) 方法。在 CR3BP 动力学下，针对各种观测器和目标轨道几何形状模拟副卫星和主卫星。然后使用粒子群优化器 (PSO) 将一组观测值（仅距离、角度和角度）拟合到从初始粒子状态向前传播到测量时间计算出的粒子观测值。通过包含收缩因子、以网格方式初始化粒子以及限制初始粒子状态的范围，有助于 PSO 的收敛。结果表明，PSO 收敛到副卫星的精确初始状态估计。并行处理和 GPU 处理方法用于加快计算时间。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
力量设计：2024 年 5 月快照
•项目收敛-21。•IBX-30。•MWX。全球21。•威胁TTX。•航空。•OIE ...•未来的研究计划。•舰队战斗问题23。•MLR SLTE。•Balakatan 23。
tseng-type Primal Dual方法的定量结果...
本文提供了对Combettes和Pesquet [4]引起的tseng型拆分算法的定量分析，用于同时解决原始问题以及双包容性问题，两者都使用非常通用的复合操作员进行配制，均使用非常普遍的复合操作员，涉及涉及单线性组合和平行式和平行的单位元素的混合物。具体而言，我们表明，如果所涉及的操作员的个别总和是统一的单调，那么对于由算法产生的序列的个体组件的强收敛来说，具有简单的同时收敛速度，该算法分别与原始和双重包容性问题相对应（仅在某些方面），仅在某些方面依赖（正常的），这是在某些方面的依赖（正常的）。关于启动参数，该方法中涉及的误差项和模量的融合率见证了操作员的均匀单调性（在[8]的意义上）（参见定理4.7）。没有任何均匀的单调性假设，算法会弱收敛（如[4]所示），但即使在有限的尺寸情况下，通常也没有可计算的收敛速率，因为人们可以使用Specker引起的可计算理论的结果来显示[15]（另请参见[10，13]中的讨论）。在这种情况下，下一个最好的事情是构建有效的序列（x n）的效率所谓的亚愿速率，即在表达式1
关于基因组编辑食品的国际监管政策的差异和融合：如何找到中间地面
对基因组编辑技术采用的生物和产品的规定在多样性上增加，并且对先前法规对基因修饰的生物的路径依赖性影响。基因组编辑技术的法规是一片拼凑的国际法规，这些法规很难协调。但是，如果这些方法按时间顺序排列并检查了整体趋势，则最近基因组编辑的生物和GM食品的调节趋向于中间立场，该基础可以被视为“有限的收敛。”有一种采用两种方法的趋势：一种考虑转基因生物，但试图采用简单的法规，另一种将它们排除在法规范围之外，但需要确认。在本文中，我们讨论了为什么这两种方法倾向于收敛，并研究了这两种方法对农业和食品部门治理的挑战和含义。