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World File Search System横梁
横向横梁调整的晶格 - 不合稳固式学习剂
强化学习（RL）已成功地应用于各种在线调整任务，通常优于传统优化方法。但是，无模型的RL算法通常需要大量的样式，训练过程通常涉及数百万个相互作用。由于需要重复此耗时的过程来为每个新任务培训基于RL的控制器，因此它在在线调整任务中更广泛地应用构成了重大障碍。在这项工作中，我们通过扩展域随机化来训练一般的晶格 - 反应政策来应对这一挑战。我们专注于线性加速器中的共同任务：通过控制四极杆和校正磁体的强度来调整电子束的横向位置和尺寸。在训练期间，代理与磁铁位置随机分配的环境相互作用，从而增强了训练有素的策略的鲁棒性。初步结果表明，这种方法使政策能够概括和解决不同晶格部分的任务，而无需进行额外的培训，这表明有可能开发可转移RL的代理。这项研究代表了迈向快速RL部署的第一步，并为加速器系统创建了晶格 - 不合稳定的RL控制器。
电动汽车电力横梁的操作概念
• Planned operations and vehicle designs are limited by the power and the capacity of batteries • Takeoff, landing, and reserves consume ~40% of available energy • eVTOL § takeoffs and landings require high power (~8 times horizontal flight), increasing safety risk • Low energy or emergency landing (especially under extreme weather) uses even more energy and a severe threat to safe AAM operations
Alberto Boretti*和Ayman Al Maaitah可从横梁向下的太阳能点集中器调度的电源，耦合到热量存储和Stirli
摘要：提出了高浓度的高温光束向下太阳能点浓缩器，与热能储能耦合，并在24小时内发动了完全调度的电力。在最大太阳能收集月份，在最大太阳能收集月份，允许使用标称功率的全24小时操作，全部功率生产限制为17.06 h。每月平均容量因子振荡为71和100％，平均为87.5％。多亏了电加热器的热量储存流动，该系统可以接受从电网中接受过多的电力，以补偿每隔一个月收集一次的太阳能的损失，而不是在最佳夏季月份收集的太阳能，以每天每天24小时以额定功率运行。在这种情况下，容量因素每月可以达到100％。通过进一步增加热能存储的尺寸和发动机的功率，可以增强系统的热量能量存储能力，从而增加了可以从网格中收集的电力量，以便在需要时返回。
电化学转换和存储技术的离子体 量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数 相互信息辅助自适应变分量子质量 MOBI2的计算定向发现 高级节点处理器中单个事件感应故障的多尺度系统建模 集群嵌入：点电荷和扩展离子 评估地热/太阳杂交 - 将太阳能热浇头循环整合到地热底部循环中 文献中有缺陷的材料数据分析的扩散 通过离子加热的横梁能量传递饱和 金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1 Algan ... 中泄漏电流的检测和建模 在Sandia National Laboratories的Z机器上的磁惯性融合的概述D. A. Yager-Elorriaga，1 M. R. R. Gomez，1 D. E. Ruiz，1 S. A. 氧化锆薄膜的原子层沉积 量子相干限制 直接整合应变-PT催化剂到质子... 社区和电力公司的弹性计划格局 靶向蛋白质降解：从小分子到复杂的细胞器 - Keystone专题讨论会报告
B化学与化学生物学系B化学与生物工程系，伦斯勒理工学院，Troy，Troy，纽约12180，美国
