实现自动化非计算的第一步是能够合成伴随函数。给定一个代码单元 𝑓 ,伴随单元 𝑓 † 反向执行计算。它是通过反复应用线性代数恒等式 ( 𝑓 ; 𝑔 ) † = 𝑔 †; 𝑓 † 获得的。图 1 显示了一个示例。在那里我们还看到了模式 𝑔 ; 𝑓 ; 𝑔 †,称为共轭,其中 𝑔 计算一些变量,𝑓 使用它们,最后 𝑔 † 取消对它们的计算。量子编程框架通常支持自动共轭:程序员指定 𝑔 和 𝑓 ,框架自动合成伴随 𝑔 † 并在正确的位置调用它。 Qiskit [ Aleksandrowicz et al . 2019 ]、Quipper [ Green et al . 2013 ]、Qwire [ Paykin et al . 2017 ]、Q# [ Microsoft 2020 ]、Tower [ Yuan and Carbin 2022 ] 和 Qunity [ Voichick et al . 2023 ] 均支持伴随合成和自动共轭。然而,这还不够,主要有两个原因:
我们是全球领先的学习公司,在世界各地。我们在全球的学习者,教育机构,雇主,政府和其他合作伙伴中提供内容,评估和数字服务。我们致力于帮助学习者获得增强就业前景并在不断变化的工作世界中取得成功所需的技能。我们相信,无论人们在哪里学习繁荣,人们也是如此。
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范围元素中的评估范围在附录A中列出,并指示已确定的NRM*子元素,并将包括在建筑物的上层建筑LCA的范围中。纳入范围内的子元素。
强化学习(RL)是一个高度适应性的框架,用于在广泛的问题领域中产生自主代理。虽然RL已成功地应用于高度复杂的现实世界系统,但大量文献研究了抽象和理想化的问题。尤其是航天器任务领域的情况,在这种情况下,即使是传统的预备方法也倾向于使用高度简化的航天器动力学和操作模型。当在全面模拟中测试简化的方法时,它们通常会导致保守的解决方案,这些解决方案是不可行的次优或侵略性解决方案。因此,需要高保真的航天器仿真环境来评估基于RL的和其他任务算法。本文介绍了BSK-RL,BSK-RL是一种开源Python软件包,用于为航天器任务问题创建和自定义加固学习环境。它结合了Basilisk(一种高速和高保真的航天器仿真框架)与RL环境的标准体育馆API包装器中的卫星任务和操作目标的抽象相结合。该软件包旨在满足RL和航天器操作研究人员的需求:环境参数易于重现,可自定义和随机化。环境是高度模块化的:可以指定卫星状态和操作空间,可以定义任务目标和奖励,并且可以配置卫星动力学和飞行软件,并隐式地引入操作限制和安全限制。可以为考虑沟通和协作的更复杂的任务场景而创建异质的多机构环境。使用包装的培训和部署用于具有资源限制的地球观察卫星。
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。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 8 月 25 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.08.22.609145 doi:bioRxiv 预印本
模块化电子设备不依靠一个昂贵的高功率单元,而是通过使用多个相同的模块来利用尺度效果的好处。同时,电力电子越来越多地探索并增强了传统上坚硬的结构,例如存储和能源,例如电池或燃料电池,它可以在其中启用动态重新配置或主动的电源分布。这种方法具有多种优势,包括通过模块化系统的固有冗余,更高的自由度(DOF)来管理其他属性,更高的功能整合,改善功能和能量分配控制,增强的热管理,更高的效率和利用率提高。尽管如此,这些结构中的大量DOF数量在设计,控制和集成方面面临着挑战。管理不同目标之间的权衡需要创新和灵活的拓扑,控制和监视方法。这些方法应利用系统的功能,同时将成本保持在可接受的限制范围内。此外,模块化结构的动态性质需要持续的研发工作,以应对新兴挑战并优化系统性能。
Energy Northwest很高兴使用D-B替代公共工程合同交付提交我们的项目批准申请,根据RCW 39.10.280和RCW 39.10.250(3)。能源西北的核发展团队一直在努力发展下一代晚期核反应堆。,我们很高兴能通过建立设计建造(D-B)合作伙伴来协助华盛顿州的这一首先项目,从而继续开发。我们有信心该项目完全满足使用RCW 39.10.300(1)使用D-B替代合同程序的要求。D-B方法将有助于确保在满足RCW 39.10.300(1)(c)的标准的同时,在许多未知条件下取得成功。我们期待与D-B合作伙伴合作的机会,D-B合作伙伴可以为我们的项目带来高级设计和施工解决方案,以确保其成功。如果您有疑问或需要有关我们申请的其他信息,请通过csotto@energy-northwest.com或(509)377-8778与我联系。感谢您考虑我们的申请。