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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。
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。
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。
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％。
新闻稿 - Ola Electric推出演出和S1 Z踏板车范围以民主化电动移动性
关于OLA电动移动性Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车（EV）制造商，专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心，在该操作中，电动电动汽车和关键组件（例如电池组，电动机和车辆框架）的生产。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）开发了一个广泛的EV HUB，其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络，在印度各地拥有750多个体验中心，以及强大的在线业务，使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
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。
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
COVID-19疫苗：Benton＆Franklin Health District 经济发展项目经理 如何准备住宅地块计划 移动家庭安装图计划样本 巷县的综合计划
能够拜访朋友，旅行和步行而无需面具的能力是西班牙裔疫苗接种的原因