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I-95可访问性改进最小化重卡影响项目（I-95 AIM HI）I-95可访问性改进最小化重卡影响项目（I-95 AIM HI）
项目叙述I.基本项目信息 - 描述，位置和政党项目描述I-95可访问性改进最小化重卡影响项目（I-95 AIM HI）（“项目”）（“项目”）包括替换六个桥梁，该桥梁在肯尼贝克县的肯尼贝克县，在缅因州肯尼贝克县95号（I-95）上载有乡村道路。这些结构都建于1950年代后期，当时是州际建筑的高级东北，位于优先的走廊，由于垂直间隙不足，过时的几何设计和劣势而处于危险之中。立交桥位于国家桥梁库存（NBI）上，并被评为贫困或公平。预计桥梁的评级类别将在未来三年内减少。他们需要更换，因为它们无法容纳在其下方经过的多余高度车辆，并且由于其年龄而包含弱组件。
药剂师干预措施在与共存高血压的糖尿病中最小化与药物相关的问题：
患者安全是所有医疗保健工作者的优先事项。但是，合并状况的治疗和管理也已被证明对医疗保健专业人员也有挑战。这是因为可用的临床准则主要基于患者患有单一疾病的假设（1）。与高血压共存（HTN）的糖尿病非常常见，尤其是在2型DM（糖尿病）患者中。根据疾病的全球负担，HTN和DM已被确定为全球过早死亡和残疾的主要原因（2）。在全球范围内估计，到2030年，2型糖尿病（T2DM）的患病率将为3.66亿，而高血压的患病率将为15.6亿成人到2025年（3，4）。糖尿病患者高血压的患病率几乎是非糖尿病患者的两倍，而高血压作为合并症患者的死亡率和心血管疾病发育的风险更高（5，6）。Geldsetzer等人（7）的一项研究涉及印度130万成年人，该研究表明，这种合并症在中年和老年更为普遍。
关于最小化农业和公共区域需求的意见，而可再生能源生产能力正在迅速增加
美国正在计划从可再生能源满足其能源需求的显着部分，并旨在到2030年实现这一目标（美国。能源部，2021年）。在实现这一目标的过程中，许多农业和公共区域将需要转变为能源生产地点。从2021年11月开始，土地管理局（BLM）批准使用某些公共区域进行可再生能源生产，这表明了这一过程的开始（土地管理局，2021年）。SEIA提供的图1中所示的太阳能项目可以在这方面给出一个想法。可以考虑有关实现可再生能源生产目标的其他土地要求的不同观点。For instance, while some studies state that renewable energy production areas may have negative effects on natural life ( Gasparatos et al., 2017 ; Dhar et al., 2020 ; Rahman et al., 2022 ), another study argues that the land demand envisaged for renewable energy production will constitute approximately 1% of the country ' s land and that this should not be exaggerated (Union of Concerned Scientists, 2023).另一方面，一些研究提供了数据，表明我们目前使用的住宅和工业区域内已经有足够的可再生能源生产空间了。例如，OSTI.GOV的一份技术报告指出，美国的屋顶有可能满足所需的电能的39％（Gagnon等，2016），同样，另一项研究提到，美国现有的屋顶有可能满足全国各地的Solar Energy需求（Joshi等人，Joshi等。20221）。完全避免在可再生能源生产中完全避免使用农业和公共区域，但最大程度地降低对这些地区的影响，而未触及的性质至关重要。尽管到目前为止的规划过程中已经考虑了环境的影响，但到2030年似乎已经实现了所需的能源生产能力（美国。能源部，2021年）。为了避免在未来几年危害自然的批评，在可再生能源生产计划中需要更加谨慎。当然，这需要解决问题的技术和经济方面，确定优先方法，以最大程度地减少可再生能源生产中农业和公共区域的需求，制定法律法规并确定必要的激励措施。本文对方法提出了一种意见，该方法可用于最大程度地减少可再生能源生产中农业和公共区域的需求。它强调了重要性
能量、能量、熵产最小化和能量系统的环境能量分析——简要回顾
人口增长、能源需求增加以及减少温室气体排放的迫切环境行动的需要对人类的能源转换过程的方法和实施提出了挑战，并要求仔细考虑用于设计和评估此类过程的工具和方法。在热力学范畴内，熵生成最小化、能量、能量能、第二定律和环境能分析方法是提供有关资源使用、转换效率和环境影响的定量信息的方法框架。这些方法结合起来，可以在我们未来能源基础设施（例如，增加可再生能源发电、氢能基础设施）的设计和优化中发挥重要作用。这篇小型评论的结构如下：第 2 节介绍能量和能量分析；第 3 节讨论熵生成最小化；第 4 节讨论环境能分析。目的是简要描述这些方法的核心方面，并引导读者阅读文献中进一步发展和说明核心思想的作品。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
在最小化对河流生态系统的影响的方面，在波兰设计一个小型水电厂
欧盟，通过在能源平衡中实施有关可再生能源（RES）份额的指令，例如指令2009/28/EC和2001/77/EC，预测，在2020年，成员国将在最终能源consump中实现可再生能源的百分之二十份。在波兰的情况下，这一水平定为15％，这仍然是一项巨大的技术，政治和经济挑战。还应注意，确保根据可持续发展的原则（即为了适当发展文明的利益，同时维持子孙后代的所有环境资源，现在是世界政治的优先事项。因此，在可再生能源领域寻找新的技术解决方案需要考虑到在设计过程中广泛理解的环境影响。小型水力发电厂（SHPP）生成的单位，由于其容量较低，该单元通常与低压线相连，因此与中型电压线的频率更少。在变压器的最远点处，电压将低于站点本身（由于电压降和所谓的传输损耗，电压）。结果，电压降也将更加危险和可见。位于网络与源产生低压源的收件人之间网络点的位置将限制从源到接收器计数的可能的电压下降。此外，在低压网络中使用微源源会带来有利的电流限制。2020）。2021，Hunt等。2021，Hunt等。在小型水力发电厂与网络的连接点，无论电压值在连接之前，它都会增加，并将目标瞄准发电厂产生的价值。在远离变压器站的网络点上打开电厂后，将从微型来源提供小型水力发电厂后面的部分需求。因此，随着电力需求的增加，不需要现代化或施加分销网络，或者可能会推迟。可再生能源（包括SHPP）容易受到天气状况的变化（主要是集水区的降雨量），这迫使电力市场拥有可以弥补这些波动的电力储备。间歇性RES的替换对电力系统具有两倍的影响：惯性减少和间歇产生，导致频率稳定性的降解。在现代电力系统中，与常规系统相比，频率调节（FR）已成为最关键的挑战之一，因为惯性减少了，产生和需求都是随机的（Umer等人。目前，许多研究（Pradhan等人2021，Xin等。2021）正在储能溶液领域进行 -
一个简单的精制DNA最小化操作员启用了两个快速计算
动机：最小化概念是序列草图的数据结构。标准规范最小化器通过根据预定义的选择方案同时比较窗口中的前向和反向k -mers从给定的DNA序列中选择K -MER的子集。它通过序列分析（例如读取映射和组装）广泛使用。k -mer密度，k- mer重复性（例如k -mer偏差）和计算效率是最小化选择方案的三个关键测量值。尽管最小化变体之间存在权衡。通用，有效和高效始终是高性能最小化算法的要求。结果：我们提出了一个简单的最小化操作员，作为标准规范最小化器的改进。只需要几个操作即可计算。但是，它可以提高K -Mer重复性，尤其是对于词典秩序。它适用于总订单的其他选择方案（例如随机订单）。它在计算上是有效的，密度接近标准最小化器的密度。精制的最小化器可能会受益于高性能应用程序，例如binning和读取映射。可用性和实施：本工作中基准的源代码可在GitHub存储库中获得https://github.com/xp3i4/mini_benchmark联系人联系：
四轮驱动插电式混合动力汽车双自适应等效油耗最小化策略
摘要：能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车（4WD PHEV）的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统，提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略（DA-ECMS）。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子，提高驾驶工况的适应性和经济性，优化多能量系统的管理。首先，采用自组织神经网络（SOM）和灰狼优化器（GWO）对驾驶工况类别进行分类，离线优化多维等效因子；其次，采用SOM进行驾驶工况类别识别，并匹配多维等效因子；最后，DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理，释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明，与基于规则的策略相比，DA-ECMS经济性提高了13.31%。
量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
利用期权定价实现可再生能源感知地理负载平衡，从而最小化数据中心的能源成本
摘要：适当控制广泛分布的数据中心的功耗变得越来越困难。由于需要运行这些数据中心 (DC) 来处理传入的用户请求，因此能源消耗很高。数据中心电力成本的上升是云服务提供商 (CSP) 面临的一个当代问题。最近的研究表明，地理分布的数据中心可以使用批发电力市场中的可变电价和定价衍生品来分担负载并节省资金。在本研究中，我们评估了在考虑可变系统动态、电价波动和可再生能源的同时降低地理分散数据中心的能源支出的问题。我们提出了一种基于可再生能源的负载平衡，采用基于贪婪方法的期权定价 (RLB-Option) 在线算法进行交互式任务分配以降低能源成本。RLB-Option 的基本思想是使用可用的可再生能源来处理传入的用户请求。相反，对于未处理的用户请求，将在每个时隙使用棕色能源或看涨期权合约来处理工作负载。我们将地理分布式 DC 中的能源成本最小化公式化为一个优化问题，同时考虑地理负载平衡、可再生能源和衍生品市场的期权定价合同，同时满足一组约束条件。我们证明 RLB-Option 可以将 DC 的能源成本降低到接近具有未来信息的最佳离线算法的水平。与标准工作负载分配方法相比，RLB-Option 在基于真实数据的实验评估中显示出显著的成本节省。