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World File Search System目标值
截至 2024 年 6 月 30 日的中期报告 - 投资者关系
经济增长（%） 1 2024 年 6 月 30 日 2023 年 12 月 31 日 4 主要驱动力 全球经济 2 3.2 3.1 2024 年上半年全球经济表现强劲，但各地区的增长动力各不相同。全球贸易量回升，通胀继续走软。然而，由于进展缓慢，通胀仍高于各国央行设定的目标值。地缘政治发展继续给全球经济增长带来不确定性 其中：发达国家 1.5 1.5 在发达国家，尽管货币政策持续紧缩，但美国经济尤其表现强劲。欧元区经济在停滞阶段后开始恢复增长，对外贸易是最重要的驱动力。通胀率尽管呈下降趋势，但仍高于央行的目标 新兴市场 4.3 4.2 增长势头改善，主要得益于低于预期的通胀和大幅降息。工业生产和贸易疲软触底反弹，一定程度上帮助了与欧洲和美国接轨的地区 欧元区 经济 3 0.5 0.5 欧元区经济缓慢回升，主要受外贸推动。工资增长和消费者价格通胀放缓为私人消费提供了顺风，但各地区势头不尽相同。6月份，欧洲央行谨慎降息 其中：德国 经济
用于广域监视的自主垂直起降无人机的开发
无人机最初是在军事领域使用无人机系统开发的，结合了航空航天技术与信息通信技术，具有多种用途，包括民用领域。为侦察领域而开发，在民用和警察领域都用于交通监控和高空侦察任务。它用于广播和监视，同时不断扩展到快递和救援任务领域。基于各种SW，传感器和飞行控制等航空技术的融合，以利用无人系统和信息通信技术，相关技术的商业化正在以非常多样化的方式发展。在本文中，我们提出并制造了VTOL无人机。设计过程参考了我们设计的 VTOL 开发过程，实际建造无人机也应用了相同的 VTOL 开发概念。为了了解飞机的空气动力学特性，我们应用了空气动力学设计理论，并使用了可以替代实际风洞试验的 CAE 方法。我们测试了组成无人机的内部模块的选择方法和标准，并且能够组装产品。对飞行控制计算机进行了 FW 编码以进行 VTOL 控制。此外，我们开发了用于长距离飞行的 LTE 通信模块，并与 GCS 一起进行了飞行实验，以从地面观察和响应飞行情况。飞行测试结果表明，在宽带下可以实现稳定的过渡飞行。我们可以看到，与我们的开发目标值相比，实际性能结果得到了满足。
利用离子交换去除钒氧化还原液流电池电解质中的铁
摘要 Bushveld Belco 正在调试一家工厂，生产用于钒氧化还原液流电池的电解质。由于源材料的原因，电解质被 Fe 污染，浓度高达 140 mg/L，这会对电池性能产生负面影响。本研究考察了使用离子交换将含有 100 g/LV 的 4 MH 2 SO 4 进料溶液中的 Fe 浓度降低到目标值 < 100 mg/L。确定了四种可能应用的树脂：Puromet MTS9570、Puromet MTX7010、Puromet MTS9500 和 Puromet MTC1600H。在所有批量实验中，Puromet MTS9570 在负载能力和 V 选择性方面均优于其他三种树脂，并且在固定床塔负载测试中对其进行了 Fe 去除评估。基于这些数据，进行了全尺寸塔的初步尺寸确定和设计。由于这种树脂难以洗脱，因此考虑在满负荷时丢弃树脂。这些数据表明，尽管这种树脂对 Fe 的选择性高于 V，但在这种条件下使用该树脂进行全规模操作成本过高且不切实际。建议在生成 4 MH 2 SO 4 电解质之前在流程图中尽早去除铁。
使用基于深度强化学习的引导进行航天器机器人捕获的实验室实验
术语 A = 动作空间 a = 动作 a ，b = 机械手长度属性，m B = 值分布箱的数量 C = 科里奥利矩阵 dt = 目标上的对接口位置，m E = 期望 h = 角动量，kg ⋅ m2 ∕ s I = 转动惯量，kg ⋅ m2 J = 总预期奖励 K = 参与者数量 L = 损失函数 l = 线性动量，kg ⋅ m ∕ s M = 质量矩阵 M = 小批量大小 m = 质量，kg N = N 步返回长度 N = 正态分布 p = 位置，m R = 重放缓冲区大小 r = 奖励 u = 控制力度 v = 速度，m ∕ s X = 状态空间 x = 总状态；特定状态，下标为 c 或 tx = x 方向的位置，m Y = 目标值分布 y = y 方向的位置，m Z ϕ = 具有参数 ϕ 的价值神经网络 α = 策略网络学习率 β = 价值网络学习率 γ = 未来奖励的折扣因子 ϵ = 权重平滑参数 π θ = 具有参数 θ ϕ 0 或 θ 0 的策略神经网络 = ϕ 或 θ ϕ 的指数平滑版本，q = 角度，度 σ = 探索噪声标准差 ω = 角速率，rad ∕ s
年度空气质量评估报告：2021
执行总结哥白尼氛围监测服务（CAMS）空气质量年度评估报告（AAR）记录了2021年欧洲欧洲的空气质量状况，依靠欧洲CAMS区域空气质量多模型重新分析系统，该系统基于在欧洲区域化学运输模型中基于用于机构的欧洲区域化学运输模型，该模型用于该机构的机构服务专用服务。在这种情况下，通过监测欧盟成员国的原位空气质量站和化学传播模型，对验证的验证的观察数据进行了重新组合，并为欧洲的CAMS空气质量预测做出了贡献。此处提出和讨论的污染物浓度来自这11个欧洲地区空气质量模型的重新分析的中位数，它们可以被视为描述欧洲空气污染状况的“最佳可用估计”。重要的是要强调，CAMS区域空调非常适合评估农村和城市背景的集中度，并且不适合代表当地模式（城市内的街道峡谷）或热点（或繁忙的道路或工业地点）。凸轮区域模型的分辨率（10 km x 10 km）太粗糙而无法捕获这种情况。本报告的主要目的是评估2021年的欧洲空气质量状况，并将其视为监管目标和长期趋势。对于主要的空气污染物 - 臭氧，二氧化氮和颗粒物（PM 10和PM 2.5） - 在每年和季节性基础上建立的调节和暴露指标。尤其是关于欧洲环境空气质量和清洁空气（2008年5月21日的AQ 2008/50/EC）和最相关的空气质量指南1在2021年由世界卫生组织（WHO）于2021年发布的最相关的空气质量指南1的指令中设定的限制，客观和目标值的解释。与早期版本相比，本报告看到了所有颜色尺度和颜色范围更新的所有地图的重新设计。选择新颜色的选择是出于使数字更容易清晰的目的而动机，并且选择了新的颜色范围来突出欧洲环境空气质量和较清洁空气中设定的目标值（2008/50/ec 2008年5月21日），也是相互质量和空中质量指南（aqG）级别的指南， <欧洲委员会还提出了这些临时目标，以重塑发布本报告之日在谈判中进行的环境空气质量指令。在2020年的Covid-19爆发之后，2021年仍然是一个奇特的一年，因此在报告中，我们提供了一些背景来改善解释并为解释提供一些线索。在2021年，可以确定两个主要因素将当前年份与前一年区分开。第一个是在欧洲政府对减少19009年大流行的大规模限制后的大多数活动逐渐恢复，第二个活动涉及两年之间温度的差异。关于2021年的温度高于1980 - 2010年的历史平均水平，但是它是过去十年中最少的温暖年份之一，平均是
PBS TJ100 无人机和靶机喷气发动机
生产并测试所有单个部件后，组装了一个可操作的原型机。原型机在 PBS 试验台上进行了地面台架测试，并达到了推力、油耗和使用寿命的目标值。从组织和财务角度来看，启动和飞行包线的验证都非常具有挑战性。最初打算在安装到 L-159 喷气式飞机上的特殊容器中测试发动机。然而，这些测试在捷克共和国的空域被证明是不切实际的。因此，该公司联系了莫斯科的中央航空发动机研究所 (CIAM)，该研究所有一个用于测试航空发动机的热压室。该系统模拟指定飞行高度的环境条件——温度、压力和空速。发动机在整个飞行包线内都达到了要求的数值，受 0 至 10,000 m 高度和 0 至 0.88 M 空速的限制。启动能力在 8,000 m 高度和 0.6 M 空速下经过验证。通过热压室测试，获得了宝贵的运行数据。这些数据不仅用于发动机特性的内部验证，还可以告知客户 TJ100 的飞行品质。针对无人机和靶机进行了优化和性能增强如今，PBS 的 TJ100 涡喷发动机针对无人机和靶机进行了专门设计、改进和优化。这是一款高性能发动机，具有出色的重量/推力比、延长的使用寿命和低油耗。它目前被评为世界上最好的小型涡喷发动机之一，是全球轻型飞行器的明智选择。
AI-7250 此表是关键操作的摘要，
显示项目 内容 初始值 设定值 上位：第 1 显示 下位：第 2 显示 PV SP（目标值） SP 限值下限～上限 0 SP LSP 1（显示示例） LSP 组号 1～LSP 使用的组数（最多 8 个） 1 LSP（第 1 位 = 最右边的位） ST. 1-（显示示例） 步骤运行剩余时间 无法设定 - 步骤号 步骤号表示是上升斜坡、下降斜坡还是保温。 PV MV（操作量） -10.0 至 +110.0% - MV 可在 MANUAL 模式下设定（数字闪烁） HEAt 加热 MV（操作量） 无法设定 - 数字 -10.0 至 +110.0% COOL 冷却 MV（操作量） - 数字 Fb MFB（电机开度反馈值） 无法设定 - 数字t1. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值 E 1 内部事件 1 主设定 -1999 至 +9999U 或 0 至 9999U 0 数值 E 1. Sb 内部事件 1 子设定 数值 t 1. --（显示示例） 定时器剩余时间 1 无法设定 -- 数值 第 1 显示 表示显示 ON 延迟还是 OFF 延迟 E2 内部事件 2 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E2. Sb 内部事件 2 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t2. --（显示示例） 定时器剩余时间 2 同定时器剩余时间 1 -- 数值E3 内部事件 3 主设定 同内部事件 1 主设定 0 数值 E3. Sb 内部事件 3 子设定 同内部事件 1 子设定 0 数值 t3. -- (显示示例) 定时器剩余时间 3 同定时器剩余时间 1 - 数值
使用无监督的嵌入学习
对静电定义的半导体量子点进行了深入研究，以进行固态量子计算[1-4]。栅极电极旨在分别控制电化学电位和隧道屏障[5，6]。但是，这些设备参数在非单调方面变化，并且并不总是可以通过应用的门电压来预测，从而使设备调整为复杂且耗时的任务。全自动设备调整对于半导体Qubit电路的可扩展性至关重要。调整静电定义的量子点设备可以分为三个阶段。第一个阶段是超粗调节，它包括设置栅极电压，以创建电子或孔的结合潜力。第二阶段（称为粗调）着重于识别和导航量子点设备的不同操作机制。第三阶段，称为精细调整，涉及优化特定的电荷转换集。最近已经实现了第一个调整阶段的完整自动化[7]。使用卷积神经网络证明了自动粗调调谐，以识别双量子点状态[8]并达到任意电荷状态[9]。模板匹配也用于导航到单电子制度[10]。在此阶段，虚拟栅极电极可用于独立控制每个量子点的电化学电位[11，12]。但是，这些方法仅允许优化从执行的测量值估算并依赖校准的设备参数。vae以前关于自动调节的工作重点是通过系统修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值[13，14]。在这里，我们演示了一种自动化方法，用于同时调整多个设备参数，例如隧道速率和点间隧道耦合，而无需参数化所需的测量功能。我们的方法基于变异自动编码器（VAE）。
文章 深度学习算法预测加密货币价格波动：提高投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。
深度学习算法预测加密货币波动价格：增加投资意识
摘要：以太坊和 XRP 等数字货币允许所有交易在线进行。为了强调法定货币的去中心化性质，我们可以举例说明所有虚拟货币用户都可以在没有第三方参与的情况下访问服务。加密货币价格波动是非平稳且高度不稳定的，类似于传统股票的价格变化。由于加密货币的吸引力，投资者和研究人员都更加关注加密货币价格预测。随着深度学习的兴起，加密货币预测变得非常重要。在本研究中，我们提出了一种长短期记忆 (LSTM) 算法，可用于预测四种类型的加密货币的价值：AMP、以太坊、光电系统和 XRP。均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和归一化均方根误差 (NRMSE) 分析用于评估 LSTM 模型。从这些模型中获得的结果表明，LSTM 算法在预测所有形式的加密货币方面均具有出色的性能。因此，它可以被视为最有效的算法。LSTM 模型为所有加密货币提供了有希望且准确的预测。该模型用于预测 180 天内加密货币的未来收盘价。在训练和测试过程中，使用 Pearson 相关性指标来评估预测值与目标值之间的相关性。在预测 XRP 货币价格时，LSTM 算法在训练 (R = 96.73%) 和测试 (96.09%) 中实现了最高的相关值。使用已建立的 LSTM 模型可以准确预测加密货币价格，该模型表现出高效的性能。应用这些模型的意义在于，它们可能通过协助投资者和交易者识别不同类型加密货币的销售和购买趋势，对经济产生巨大影响。将 LSTM 模型的结果与现有系统的结果进行了比较。本研究的结果表明，基于所提出的系统的低预测误差，所提出的模型表现出卓越的准确性。