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基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
10月26日 - nov。 1个定制的移动机器人通讯
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五，2024年11月1日
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 审查 参考：(a) 第 10 章 USC § 1552 (b) 2022 年联合旅行条例 (JTR) 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主体的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，主体（以下称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，要求更正其海军记录，以显示请愿人已获得个人采购移动 (PPM) 的报销。 2. 委员会于 2023 年 5 月 4 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2022 年 6 月 2 日，请愿人在驻扎期间收到正式的离职令（BUPERS 命令：1532），离职生效日期为 2022 年 7 月。请愿人选择的居住地为，离职生效日期为 2022 年 7 月 11 日。b.申请人以光荣服役身份退伍，并获得了 2014 年 2 月 12 日至 2022 年 7 月 11 日期间的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以便就读平民学校。c. 2023 年 5 月 3 日，NAVSUP 舰队后勤中心通知海军记录更正委员会，审计系统显示迁移日期为 2022 年 5 月 28 日。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：海军记录 ICO 审查 参考：(a) 第 10 章 USC § 1552 (b) 2022 年联合旅行条例 (JTR) 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主体的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，主体（以下称为请愿人）向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，要求更正其海军记录，以显示请愿人已获得个人采购移动 (PPM) 的报销。 2. 委员会于 2023 年 5 月 4 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。3. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 2022 年 6 月 2 日，请愿人在驻扎期间收到正式的离职令（BUPERS 命令：1532），离职生效日期为 2022 年 7 月。请愿人选择的居住地为，离职生效日期为 2022 年 7 月 11 日。b.申请人以光荣服役身份退伍，并获得了 2014 年 2 月 12 日至 2022 年 7 月 11 日期间的现役解除或退伍证书 (DD 表格 214)，以便就读平民学校。c. 2023 年 5 月 3 日，NAVSUP 舰队后勤中心通知海军记录更正委员会，审计系统显示迁移日期为 2022 年 5 月 28 日。
联合公告 - 美国陆军工程兵团、移动区
工程师保护局关于东北和东南部 Beta 型流量持续时间评估方法可用性的通知 发布日期：2023 年 4 月 12 日 美国陆军工程兵团 (Corps) 巴尔的摩、布法罗、查尔斯顿、芝加哥、底特律、沃斯堡、加尔维斯顿、亨廷顿、杰克逊维尔、堪萨斯城、小石城、路易斯维尔、孟菲斯、莫比尔、纳什维尔、新英格兰、新奥尔良、纽约、诺福克、费城、匹兹堡、萨凡纳、圣路易斯、塔尔萨、维克斯堡和威尔明顿区以及美国环境保护署 (EPA) 第 1、2、3、4、5、6 和 7 区联合宣布东北和东南部 Beta 型流量持续时间评估方法 (SDAM) 可用性（日期：2023 年 4 月 12 日）。这些方法是一种快速评估工具，有助于区分东北和东南 SDAM 区域河段尺度上的短暂性、间歇性和常年性径流。beta SDAM 可能有助于为识别可能受《清洁水法》第 404 条监管管辖的水域提供技术指导；但是，这些方法不会改变“美国水域”的定义。这些 beta SDAM 由工程兵团和环境保护署开发，用于缅因州、新罕布什尔州、佛蒙特州、马萨诸塞州、罗德岛州、康涅狄格州、新泽西州、特拉华州、马里兰州、纽约州、宾夕法尼亚州、西弗吉尼亚州、弗吉尼亚州、北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、佐治亚州、佛罗里达州、路易斯安那州、阿拉巴马州、田纳西州、肯塔基州、俄亥俄州、印第安纳州、阿肯色州、堪萨斯州、伊利诺伊州、密歇根州、密苏里州、密西西比州、俄克拉荷马州、德克萨斯州和哥伦比亚特区的全部或部分地区（图 1）。由于气候差异和数据点数量相对较少，加勒比地区站点未用于开发此 SDAM 迭代，方法也不涵盖加勒比地区。这些测试方法源自文献综述和在东北和东南各种水文景观的 336 个河段进行的多年实地研究。测试版 SDAM 是通过对现场数据的统计分析开发的，它提供了一种数据驱动的方法，使用可靠的指标来确定河段尺度的流量持续时间类别。这些机构正在将这些测试版 SDAM 提供给为期一年的初步实施和评论期，以告知东北和东南最终 SDAM 的开发。只要对流量持续时间类别存在不确定性并且需要快速评估方法，就可以应用东北和东南的测试版 SDAM。这些方法提供了一个科学支持的快速评估框架，以一致、可靠、可重复和可辩护的方式支持最佳专业判断。使用这些方法可以做出更及时、更可预测的管辖权决定，并且在了解流量持续时间类别以改善生态评估、管理和决策时也很有用。测试版 SDAM 是专门根据东北和东南地区收集的数据开发的。
ADA移动配置文件评估信（LOA）
在2025年2月，NCC Group对Chrome Beta（134.0.6998.4）（“应用程序”）（“应用程序”）进行了App Defense Alliance（ADA）的移动配置文件评估，并代表Google LLC（“开发人员”）根据NCC集团和开发人员之间的管理合同。评估目标是确定符合时间箱的评估中的ADA移动档案框架。ADA移动配置文件由App Defense Alliance（ADA）定义，并基于OWASP移动应用程序安全验证标准（MASVS）。有关评估的特定要求的更多具体信息，请参阅附录A。
移动元素和植物基因组进化，比较分析和计算工具，卷II
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成，包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是，基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”（Bourque等，2018）。但是，可以遵循族谱树，或这些元素进化发展和分布的途径，因此，我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色，远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石（Wells and Feschotte，2020年）。最近的研究越来越多地表明，基因组的基本成分，即使不是我们基因组的最基本成分，它具有病毒源，并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用（Cosby等，2019）。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤，基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来，就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中，我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物，而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物，这种矿床经常被回收，并且像编年史一样，重新解释（Vassilieff等，2023年）。为了完全发展，移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系（Gebrie，2023）。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性（Kalendar等，2004； Kalendar等，2008； Moisy等，2014； Kalendar等，2020）。内源性逆转录病毒，也属于逆转录病毒，是单链
可注射纳米电极的非谐振动力可以自由移动的小鼠无线深脑刺激
越来越多的可再生能源的使用会导致间歇性发电的更高份额。在本文中，我们开发了Flexies，这是一种新的开源电力系统优化模型，以确定可再生电力发电技术和灵活性技术的成本效率部署。我们在2030年，2040年和2050年的中欧（瑞士，奥地利，法国，德国和意大利）的电力系统案例研究中应用弹性。案例研究表明，由多个天然气存储组成的低碳发电，电池和电力汽油在2050年的成本效益 - 而不是在燃气轮机中燃烧天然气。这样的脱级奖励电源系统可能会提前成本效益，假设碳价格足够高。此外，我们发现，由于电力储存的需求较低，陆上风被优先于高度挥发性太阳能。互连可实现均匀发电技术的更高股份（ON - 和近海风，透明，生物量浪费），并减少对太阳能和存储的需求。因此，与隔离国家的情况相比，互连将总发电量降低了8.2％，系统成本最多将高达16.3％，碳当量排放量最多增加9.0％。最后，我们观察到脱碳化电力系统需要从运营到投资阶段的成本转变，并且总的正常化成本可能高于电力市场价格。因此，可能需要新的机制来激励脱碳化功率系统。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。