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PPI TR-4/2021 HDB/HDS/SDB/PDB/MRS列出的材料
PPI发出的建议评级适用于相当于获得测试数据的条件，例如恒定压力，温度和特定的测试环境。各种行业标准或法规提供了适当的设计因素或设计系数，以计算所需应用中使用的管道系统的相应最大允许工作压力。在某些条件下，例如压力循环，更高的温度，更具侵略性的环境或处理和安装质量，所有这些都可能显着降低管道耐用性，应选择更保守的设计因子或设计系数。在PPI TR-9中给出了有关设计因素和设计系数的更多信息，“推荐的设计因子和设计系数为热塑性管道材料的压力施加”。在用于获得这些等级的高温下进行的持续压力测试可能不足以完全评估热塑性材料或管道的热或氧化稳定性性能。
可持续能源（存储）R2 -2 2025年1月2日
1。它不得标记测试环境2。它不得泄漏3。它必须自给自足，并且能够在主管提供的量表II上进行权衡。电池中溶液的总摩尔度由主管提供的蒸馏白醋或盐水提供，而不受参与者的材料III的故意影响。电池必须在输出线之间具有最大电压电势。f。电池输出可以通过物理更改（电解质的浓度，大小，形状以及阴极或阳极等方向等）来修改。或电子方式（串联或平行的连接单元格）g。不允许预组装电路板。参与者必须能够证明不存在预组装电路板，包括如果需要拆卸设备。h。该设备可能包括被动电子组件，例如：电阻器，电容器，开关等。集成电路，降压/升压转换器，活动组件等。不允许。
自动驾驶汽车模拟：Carla和...
本文探讨了开源模拟器Carla与自动驾驶汽车（AV）系统的AutoWare，开源软件的集成，以创建一个全面的虚拟测试环境。这种集成可以对具有不可预测的因素和不断变化的环境的动态，现实世界情景的空气反应进行安全且具有成本效益的测试。我们使用Carla 0.9.15和Autoware 2204.01模拟了各种场景，从城市交通到恶劣天气，它们通过基于ROS的桥进行链接，并使用AV传感器作为LiDAR，相机和雷达等AV传感器来镜像现实世界中的配置。绩效指标被收集和分析以确定系统的优势和局限性。调查结果表明，Carla和Autoware集成为端到端的AV模拟提供了一个强大的平台，这对于开发安全，合规和高效的自动运输系统至关重要。
PPI TR-4 HDB/HDS/SDB/PDB/MRS 列出的材料 5 月 1 日......
3. 调整特定应用环境的推荐额定值：PPI HSB 的现行政策是提供 73°F 下的 HDB 和 HDS 以及热塑性管道化合物的高温 HDB 推荐值。PPI HSB 发布的推荐额定值 HDB/HDS/PDB/MRS/CRS/SDB 基于获得测试数据的条件，例如恒定压力、温度和静水测试环境。各种行业标准、规范或法规可以利用适当的设计因子或设计系数来计算管道系统在所需应用下的最大允许工作压力。在某些条件下，例如压力循环、高温偏移、腐蚀性内部或外部环境、活载和死载、埋地管道的缺口敏感性或处理和安装问题，管道的长期性能可能会显著降低。因此，可以应用更保守的设计因子或设计系数。此外，用于获得某些建议的持续高温静水压力测试可能不足以全面评估管道化合物的热稳定性或氧化稳定性。
TR-4 2018 - PPI 列出热塑性管道材料或管材的静水设计基础 (HDB)、强度设计基础 (SDB)、压力设计基础 (PDB) 和最低要求强度 (MRS) 等级
3. 调整特定应用环境的推荐额定值：PPI 发布的 HDB/PDB/MRS/SDB 推荐额定值适用于与获得测试数据的条件相同的条件，例如恒定压力、温度和特定测试环境。各种行业标准或法规都提供了适当的设计系数或设计系数，以计算所需应用中使用的管道系统的相应最大允许工作压力。在某些条件下，例如压力循环、更高的温度、更恶劣的环境或处理和安装质量，所有这些都可能显著降低管道的耐用性，应选择更保守的设计系数或设计系数。有关设计系数和设计系数的更多信息，请参阅 PPI TR-9，“热塑性管道材料压力应用的推荐设计系数和设计系数”。用于获得这些额定值的高温持续压力测试可能不足以充分评估热塑性材料或管道的热稳定性或氧化稳定性性能。
强大且安全的人工智能
无论在设计和开发上投入了多少时间和精力，所有系统都会在某个时候失效。人工智能系统也不例外，容易出现意想不到的、有时甚至是惊人的故障模式。一些故障表明系统组件的脆弱性，例如小贴纸会阻止自动驾驶汽车的感知系统识别停车标志 [1] 。其他故障则表明攻击者如何利用人工智能的新界面来导致故障，例如社交媒体“喷子”通过一连串种族主义语言改变人工智能聊天机器人的个性 [1], [2] 。还有一些故障凸显了系统缺乏多功能性，例如当你的智能扬声器无法回应带有口音的朋友的声音时。即使是在严格控制的开发、实验室和测试环境中操作，能力强且意图良好的开发人员也会无意中创建跨领域和用例的易发生故障的系统。我们如何才能为复杂且模糊的环境（例如国家安全领域）构建强大且安全的人工智能系统？在这些环境中，故障的潜在后果可能是灾难性的。
2024 年 3 月 13 日
• 方法 C – 一种基于机器学习并使用预测人工智能 (AI) 预言技术的新开发，在测试期间产生了一致的结果。 • 在测试环境中，方法 C 在约 30% 的情况下表现出良好的预测能力，如果输入 SHA-256 将产生获胜哈希，则可能节省能源。应用于 SHA-256 计算优化的新机器学习方法方法 C 的实验室测试即将完成。在过去几个月中取得了一致的结果，证实了这种基于神经网络和其他机器学习方法的新 QBT 专有预测 AI 预言的性能。方法 C 的基本特征是它能够预测输入 SHA-256（比特币挖掘的核心算法）是否可能产生获胜哈希。方法 C 的基本假设是，对于相同的输入字符串，预言决策的计算要求比 SHA-256 计算要低得多。目前，方法 C 在测试环境中的平均预测性能接近 30%，这意味着当预言机在当前区块或相邻的未来比特币区块链区块中评估生成获胜哈希的可能性极小（即几乎 30%）时，SHA-256 将避免处理输入。该公司认为，这一成就是 SHA-256 算法的一项重大技术进步，因此也是比特币挖矿行业的一项重大技术进步。该公司目前正在评估方法 C 预计给最终用户带来的总体成本节省，特别是考虑到为了执行方法 C，ASIC 芯片必须与 SHA-256 一起运行额外的逻辑门。人们相信，通过将 SHA-256 计算次数减少近 30%，尽管预言机消耗了能源，但仍将节省额外的能源成本。方法 C 与之前报道的 QBT 方法 A 和方法 B 不同，前者需要在制造阶段直接实施到 ASIC 芯片上，而方法 A 和 B 可以作为 SaaS 产品提供给现有的矿工。同时，根据最近的实验室结果，该公司还在评估将方法 C 与第二项专利申请技术（本身是当前专利申请的主题）结合使用，这样可以避免在 ASIC 芯片上进行硬件实施，从而运行方法 C。
英国皇家航空学会空中交通管理建模与仿真会议
美国国家航空航天局的“国家空域系统无人机系统集成”项目开发了一个分布式测试环境，可以评估向无人机飞行员提供的警报和指导。测试环境的基本要求是支持人在回路模拟以及实时飞机飞行测试。为了满足这两者，该项目利用实时、虚拟、建设性基础设施概念来提供通用的系统架构。与任何开发工作一样，在底层系统架构和设计方面做出了妥协，以实现快速原型设计和研究的开放性。但是，通过增量构建方法，实施了核心测试基础设施，以将在模拟下开发和测试的无人机检测和避免算法和显示概念以最少的修改迁移到飞行测试操作中。测试环境的分布式特性通过利用来自多个 NASA 中心和其他项目合作伙伴设施的模拟和飞行资产实现了高效测试。此外，使用标准的实时、虚拟、建设性功能支持与未来研究平台的集成。
SMASH 工作论文环境法规和生态...
本文基于创新扩散理论，分析了环境监管与环境创新之间的关系。使用德国企业面板数据和动态计数数据模型来测试环境监管与环境创新之间的关系。我们估计了企业对五个启动因素的创新倾向，即法律要求的履行、对法律要求的期望、公共资金、对环境创新的需求和自我承诺。我们还控制了研发强度、公司所在地区和行业，并筛选出考虑其环境影响的公司。结果回答了有关设计环境政策以促进创新的核心问题。我们表明，只有动态和基于市场的政策才与环境创新呈正相关。传统的监管工具，即基于技术的命令和控制，对于在企业层面触发创新行为无效。最后，我们表明环境监管是生态创新的必要条件。关键词：波特假说、环境管制、环境创新、创新扩散、动态计数数据。JEL：C23、H23、O31、O38、Q55。