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飞机系统建模 - DiVA 门户
本论文中介绍的工作是在瑞典林雪平大学 (LiU) 管理与工程系 (IEI) 的机械设计系进行的。我要感谢几位在工作期间给予我支持和建议的人；首先，我要感谢我的导师 Petter Krus 教授的指导和支持。这段时间最有趣和最令人鼓舞的工作是我们进行 ModuLiTH（模块化电动汽车）项目课程的时候。我要感谢我在萨博航空系统的工业赞助商和主管：Anders Pettersson 提出了启动研究项目的想法，Stefan Andersson 让我深入参与了萨博航空系统的 MBSE 计划，以及 Erik Herzog 的学术观点和在 SPEEDS 项目中一起度过的有趣时光。在林雪平大学机械设计系，我还要感谢 Olof Johansson 对 NFFP 项目的支持和合作，以及 Björn Lundén 对研究生阶段研究和学习的介绍。我要感谢几位在萨博航空系统公司和机械设计部门的 MBSE 领域进行论文、演示和讨论的愉快团队合作，其中我想提到的有：Bengt-Göran Sundqvist、Johan Ölvander、Anders Weitman、Sören Steinkellner、Hampus Gavel、Gert Johansson、Lars Karlsson、Ingela Lind 和 Ulrik Pettersson。这项工作得到了 ProViking 的资金支持
平台上的IDX平衡策略
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氯氮平信息表
骨髓功能（例如卡马西平，奥卡北西比，青霉素，氯霉素（不是局部），任何化学疗法方案，仓库抗精神病药）。氯氮平被告知：•其他具有镇静作用的药物，包括酒精•其他具有抗胆碱能或呼吸抑制作用的药物•其他具有降低QTC间隔的药物或已知的药物•rifampicin或苯乙甲肌蛋白 - 可能会降低氯化磷酸盐水平•CP4501A2 Induceers Youse Youse Youse Youse y Mige cpp4501A2 Induceers，尤其可能会尤为可能。 CP4501A2抑制剂，例如氟氟voxamine，酮康唑，红霉素，克拉霉素和环丙沙星，可能导致氯氮平水平升高。•CP4502D6抑制剂，例如氟西汀，帕罗西汀和Venlafaxine，可能会增加氯氮平水平。舍曲林可能在较小程度上做。这不是详尽的列表。有关更多信息，请参见BNF和SPC 1。
驾驶员困倦对注视相关脑电位的影响
本期刊文章的自存档后印本版本可在林雪平大学机构知识库 (DiVA) 上找到：http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-162944 注意：引用本作品时，请引用原始出版物。Ahlström, C., Solis-Marcos, I., Nilsson, E., Akerstedt, T., (2020), The impact of driver sleepiness on fixation-related brain potentials, Journal of Sleep Research , 29(5), e12962. https://doi.org/10.1111/jsr.12962
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√