XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System明确化
明确OFTO无功功率要求
3 https://www.ofgem.gov.uk/decision/authority-decision-send-back-final-modification-report-system-operator-so- transmission-owner-code-stc-cm085-clarify-ofto-reactive-power-requirements。 4 (a) 有效履行输电许可证和《法案》对输电许可证持有者规定的义务。 5 (b) 开发、维护和运行高效、经济和协调的电力传输系统。 6 (d) 保护供电安全和质量以及国家电力传输系统的安全运行 7 STC 修改小组根据 STC 第 B6 节不时成立和组成。
数值化与智能化技术在材料科学中的应用与发展综述
设计，优化和制造。数值技术，例如有限元分析，验收动力学，第一原理计算和多尺度建模，可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时，人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合，实现了生产过程的自动化和实时优化，从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足，但随着技术的进步，材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。
我们需要长期明确原料分类和……
布鲁塞尔，2024 年 3 月 22 日：欧洲燃料联盟欢迎委员会提出的一项授权指令草案，以更新《可再生能源指令 (EU) 2018/2001》(RED) 附件 IX 中的可持续生物燃料和沼气原料清单，这是我们成员继续转型和加速先进生物燃料生产的重要因素。我们欢迎将新原料添加到《可再生能源指令》附件 IX 的 A 部分和 B 部分的提议。拟议将原料添加到 A 部分对欧盟实现雄心勃勃的综合目标具有巨大潜力，即到 2030 年将运输消耗的能源的 5.5% 用作先进生物燃料和非生物来源的可再生燃料 (RFNBO)。将中间作物和在严重退化土地上种植的作物添加到 A 部分将使这些原料被添加到 ReFuelEU Aviation 定义的可持续航空燃料 (SAF) 生产合格原材料清单中。投资这些原料以帮助满足从 2025 年起适用于燃料供应商、联盟机场和飞机运营商的雄心勃勃的 SAF 要求将为市场带来令人鼓舞的前景。附件 IX B 生物燃料和沼气对于实现具有成本效益的运输脱碳至关重要。在 B 部分添加新原料需要提高 1.7% 的上限（RED 第 27.1 (c) (iv) 条）以释放添加原料的潜力。在不影响成员国要求当地提高该上限的权利（RED 第 27.2 条）的情况下，欧洲燃料组织鼓励欧盟委员会考虑行使其权力，通过一项授权法案，并根据 RED 第 27.3 条和第 35 条在联盟层面持续提高上限。欧洲燃料组织总干事 Liana Gouta 表示：“附件 IX 的审查必须体现出对原料分类的长期明确性和可用原料的可扩展性的需要。工业投资和生产燃料的时间线以几十年为单位——因此，原料分类的长期确定性是确保大规模生产生物燃料和沼气的投资的关键因素，以实现欧盟的气候中和目标和能源安全，尤其是对于难以减排的运输部门的脱碳。”
明确主动推理的热力学成本
摘要：在描述主动推理代理 (AIA) 时，“能量”一词可以具有两种不同的含义。一种是 AIA 利用的能量（例如，电能或化学能）。第二个含义是所谓的变分自由能 (VFE)，这是一个统计量，它提供了意外的上限。在本文中，我们开发了前一个量——热力学自由能 (TFE)——及其与后者的关系的说明。我们在一个通用的量子信息理论公式中强调了这两者之间的必要权衡，以及这些权衡对生物接近其环境的方式的宏观影响。通过明确这种权衡，我们为从植物到捕食者的生物用来生存的不同代谢策略提供了理论基础。
通过人工智能举措明确人权标准
一个机器能够比医生更准确地识别癌症、预测哪些罪犯会再次犯罪、甚至驾驶汽车的世界，曾经属于科幻领域。如今，人工智能 (AI) 的好处正在世界各地收获，以无数种方式支持人类智能。然而，尽管人工智能有不可否认的优点，但它有可能严重破坏人权的享受——歧视、侵犯隐私、失业和对获得公共服务的负面影响等案件越来越多地出现在国际头条新闻中。人工智能与人权之间的关系是无可辩驳的，学术界和实践界对基于国际人权法框架的人工智能方法的支持日益增多。1 然而，尽管人工智能在人权领域取得了长足进步，但人权问题仍然不容乐观。
跟踪Modulo的明确范围之外...
摘要在单个光子激光雷（SPL）中，激光重复率设置了可以明确恢复的最大距离。常规SPL通过降低重复率来扩展此最大记录深度；但是，较慢的采集速度限制了接收到的光子的数量，这可能是不可能跟踪快速移动对象的。受到Modulo感测成功的启发，我们利用了典型轨迹的平滑度，以实现超出明确范围的远程跟踪。尽管SPL自然地获得了模量时间的测量时间，但它引入了几个挑战，包括随机抽样时间，多个噪声源和绝对距离不确定性 - 当前的模型传感文献无法解决这些挑战。因此，我们提出了一种直接在模量样品上运行的插值和denoising方法。我们基于变化的反射性降落性进一步消除了绝对距离。蒙特卡洛模拟考虑了实际条件下的逼真的轨迹，表明，如果适当地解开，我们的深度估算的归一化平方误差估计，相对于重复期会导致不模棱两可的激光雷达设置，我们的深度估计值降低了20 dB以上。
MCTS建立的预测明确计划
摘要 - 我们提出了Mbappe，这是一种新型的运动计划方法，用于自动驾驶，将树搜索与部分学习的环境模型相结合。利用蒙特 - 卡洛搜索树（MCT）固有的可解释的探索和优化功能，我们的方法在动态环境中构成复杂的决策。我们提出了一个将MCT与监督学习相结合的框架，使自动驾驶汽车能够有效地浏览各种情况。实验结果证明了我们方法的有效性和适应性，展示了改进的实时决策和避免碰撞。本文通过为自动驾驶系统中的运动计划提供了强大的解决方案，从而为该领域做出了贡献，并具有解释性和可靠性。代码可用https://github.com/raphychek/mbappe-nuplan。
半明确编程和量子信息
摘要。本文在量子信息的背景下介绍了半限定编程（SDP）技术的全面探索。它研究了凸优化，二元性和SDP公式的数学基础，为解决量子系统中的优化挑战提供了一个可靠的理论框架。通过利用这些工具，研究人员和从业人员可以表征经典和量子相关性，优化量子状态以及设计有效的量子算法和协议。本文还讨论了实施方面，例如用于SDP和建模工具的求解器，从而使量子信息处理中的优化技术有效地使用。本文提出的见解和方法已证明有助于推进量子信息的领域，促进了新型交流协议的发展，自我测试方法以及对量子纠缠的更深入的了解。总体而言，这项研究为对优化和量子信息交集感兴趣的研究人员提供了一种资源，在这个快速发展的场中为探索和突破开辟了新的途径。
打造人工智能实际应用环境
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