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考虑热性能的无人机外旋转永久磁铁同步电动机的重量最小化
本文详细介绍了为无人机设计的11 kW巡航电机的重量减轻过程，遵循三阶段的方法。该研究靶向现有的6相，28杆/24个插槽电动机，其主要目标是减少重量，同时最大程度地减少性能降解。堆栈长度和电动机直径被选为关键变量。彻底分析了运动几何形状对重量，电磁特性和热特性的影响。此外，转子轭厚度和永久磁铁厚度被认为是最终确定电动机配置的进一步设计变量。堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。 关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径
乙酸甲羟丙基：脑膜瘤的风险和最小化这种风险的措施
根据法国流行病学病例对照研究的结果，已经观察到乙酸甲羟丙烯与脑膜瘤之间的关联。这项研究基于法国国家卫生数据系统（SNDS - SYSTèmeNationaldesDonnéesDeSanté）的数据，其中包括18，061名妇女接受脑膜瘤内颅内手术的妇女。每个病例与每年出生和居住面积的五个对照匹配（90，305对照）。在患有脑膜瘤颅内手术的女性和没有脑膜瘤的女性的女性中，比较了乙酸二霉菌酸酯150 mg/3ml的暴露。分析显示，使用乙酸二糖酸甲酸甲酸甲酸甲酸酯150 mg/3 mL（9/18,061病例（0.05％）vs. 11/90,305对照（0.01％），优势比（OR）5.55（OR）5.55（95％CI 2.27至13.56））。这种多余的风险似乎是由乙酸二霉菌酯150 mg/3 mL的长时间使用（≥3岁）驱动的。尽管使用高剂量甲状腺酸酯乙酸酯的相对风险显着增加，但绝对风险很小。
最小化农业供应链中碳足迹的策略：利用可持续实践和新兴技术
本文介绍了将农业供应链中的碳足迹最小化的策略，重点是可持续实践和新兴技术。主要目的是探索采用可持续农业技术，可再生能源和精确农业的采用如何显着减少碳排放并增强农业中的环境管理。讨论的关键策略包括实施有机农业实践，避免综合投入并增强土壤健康和农业限制，这将树木整合到农业系统中，以隔离碳和支持生物多样性。使用可再生能源（例如太阳能，风能和沼气）的使用在减少化石燃料和降低温室气体排放方面的作用。精确的农业技术，包括GPS和IoT传感器，以优化资源使用和减少浪费的能力而被突出显示。此外，本文还涵盖了碳跟踪和管理技术的进步，这些技术提供了准确的排放量和报告，以及旨在最大程度地降低运输和包装的环境影响的可持续物流和包装实践。这一发现强调了整合这些策略不仅有助于大幅减少碳排放量，还为提高农业供应链的效率和可持续性提供了机会。本文以对行业利益相关者的影响结束，强调需要继续创新和政策支持，以推动对这些实践和技术的广泛采用。通过采用这些策略，农业部门可以在减轻气候变化并促进更可持续的未来方面取得重大进展。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。
finops保持安全合规性最小化成本
行政命令14028（联邦机构的零信托授权）设定了事件记录和保留政策和其他安全政策的要求。实施级别在机构之间，甚至在代理机构内部的系统之间有所不同。在云中迁移或开发系统/应用程序的机构应考虑日志记录水平，存储要求以及计划和预算阶段期间的相关成本。数据传输成本也可能是第三方监视工具的考虑因素。可以在不同的位置启用各种配置，大多数对云成本和使用情况有直接影响。对记录详细信息或日志的基础性的小更改可以在几天内创建较小或重大的变化。这个“计划和审查”周期会产生日志记录成本，随着时间的流逝，可以预测和可测量的成本，从而可以快速发现异常。
GVP 模块风险最小化措施
5 请参阅 GVP 附件 I 中“将药品滥用于非法目的”的定义。 6 更全面地说，适用以下医疗专业人员定义：2005/36/EC 指令所定义的医学博士、负责全科护理的护士、牙科医生、助产士或药剂师，或在医疗保健领域从事活动的其他专业人员，这些活动仅限于 2005/36/EC 指令第 3(1)(a) 条定义的受监管职业，或根据治疗成员国的立法被视为医疗专业人员的人员（请参阅 2011 年 3 月 9 日欧洲议会和理事会关于在跨境医疗保健中应用患者权利的指令 2011/24/EU）
来自惊喜最小化的集体行为
集体运动本质上是普遍存在的；诸如鱼类，鸟类和无蹄类动物之类的动物群体似乎整体运动，展现出丰富的行为曲目，从定向运动到铣削到无序的蜂拥而至。通常，这种宏观模式是由组成部分之间的分散局部互动引起的（例如，在学校中的个人鱼）。这一过程的杰出模型将个体描述为自构的颗粒，受自我生成的运动和“社会力量”，例如短期排斥和远距离吸引力或一致性。但是，生物不是颗粒。他们是概率的决策者。在这里，我们介绍了一种基于主动推断的集体行为进行建模的方法。这个认知框架是单一势在必行的结果：最大程度地减少惊喜。我们证明，许多经验上观察到的集体现象，包括凝聚力，铣削和定向运动，在考虑主动贝叶斯推论所驱动的行为时自然出现，而没有明确的行为规则或目标在单个主体中构建行为规则。此外，我们表明积极推论可以恢复和推广社会力量的经典概念，因为试图抑制与他们的期望相结合的预测错误。通过探索基于信念的模型的参数空间，我们揭示了各个信念与群体属性（如极化）和访问不同集体状态的趋势之间的非平凡关系。我们还探讨了个人对不确定性的信念如何决定集体决策的准确性。最后，我们展示了代理如何随着时间的推移更新其生成模型，从而导致对外部爆发更敏感的组，并更加牢固地编码信息。
在美国低碳电力系统中以系统成本最小化的方式部署光伏-风电混合能源
太阳能光伏 (PV) 和风能装置的混合使用有可能通过共享支线容量和其他互连成本组件来降低传输成本。许多研究都逐个站点评估了混合使用的机会，但尚未捕捉到光伏-风能混合使用对整个电力系统发展和系统成本的影响。在这里，我们使用高分辨率全国性容量扩张模型来探索在 2040 年实现零碳电力结构的情景下，在美国各地部署光伏-风能混合系统以最小化电力系统成本。虽然混合使用带来的总体系统成本节省相对较小——假设基线互连成本约为 0.8%，互连成本高的敏感度情况小于 2%——但当允许混合使用时，部署模式会发生显着变化。光伏发电容量通常会迁移到已经部署了风电容量和相关互连容量的地点，随着互连成本的上升，标称光伏和风电容量相对于互连点容量的“过度建设”现象也随之增加。在美国模拟的零碳电力系统中，大约有 300 千兆瓦 (GW) 的互连点容量（超过 500 GW 的标称光伏和风电容量）部署在混合设施中，光伏：风电容量比率在 1:3 和 3:1 之间
动态折扣反事实遗憾最小化
•使用策略σT（i）计算瞬时遗憾r t（i，a）。•更新累积遗憾r t（i，a）= r t -1（i，a） + r t（i，a）。•计算下一个策略σT+1（i，a）〜最大（0，r t（i，a））。•累积策略C T（i，a）= c t -1（i，a） +πσt（i）σt（i，a）。•计算平均策略σT（i，a）〜c t（i，a）。
