导弹防御局 (MDA) 的拟议行动预计平民社区将继续承受重大影响,其中许多影响 DEIS 本身无法量化。作为交换,拟议行动提供的系统不会显著提高该岛的防御能力,并可能导致平民社区面临更大的不安全感。MDA 将 EIAMDS 系统描述为“减少对手进行小规模胁迫性攻击的动机”。另一方面,很明显,美国国防部正在为一场更大规模的冲突做准备;这场冲突假设关岛将无法使用,因此需要在整个地区寻找替代作战地点。这表明,即使是国防部的规划人员也不认为 EIAMDS 会“保卫整个关岛”。
3.4.4 安全风险管理从描述系统功能开始,以此作为危险识别的基础。在系统描述中,分析系统组件及其与系统运行环境的接口是否存在危险,以及识别系统中已经存在的安全风险控制或不存在安全风险控制(此过程称为差距分析)。在所描述的系统范围内分析危险,识别其潜在的破坏性后果,并根据安全风险评估此类后果。如果评估结果认为危险后果的安全风险过高而无法接受,则必须在系统中建立额外的安全风险控制。因此,评估系统设计并验证其是否充分控制危险后果是安全管理的基本要素。
在从斯莱多活动中收集的反馈中,与会者将阿拉斯加乡村的能源系统描述为昂贵,孤立,零散,独特和脆弱。他们指出,气候变化对能源基础设施和物流有重大影响,具有较高的蒸发,烘干机苔原,较大的野火,较重的结冰事件,加速侵蚀和熔化的永久弗罗斯特等极端天气影响。劳动力开发计划和升级基础设施的资金被认为是最有用的资源和其他支持建议,包括升级基础架构,集成的培训计划和社区准备。对电网弹性赠款的兴趣很高,有67%的与会者表示利息,33%的与会者已经申请。与会者更喜欢面对面和虚拟培训格式的混合,强调技术援助和实践示例。详细的反馈如下指出。
使用本指南作为参考。在调度领域,每个组织或计划可能会评估一个主题并对方法进行微调,主要目的是生成有用的 IMS 数据,帮助更好地为管理层提供信息,以协助做出决策和采取行动。当可能的结果是更好、更及时或更准确的管理信息时,请尝试不同的方法。分享此文档后续版本的方法。使用普遍接受的调度原则 (GASP) 来仲裁有争议的技术。本指南仅在积极用于制定改进的时间表时才有用。组织和计划团队必须做出判断并遵循对其计划有意义的做法,从而改进计划管理信息和决策,使其符合公司批准的系统描述或管理程序(如适用)。
• 复杂机械系统描述(树状结构或闭环系统), • 闭环结构机器人的几何和运动学模型、约束方程、移动性分析、奇异性分析(树状结构和闭环系统的 DHm 约定介绍) • 全移动性和低移动性并联机器人的工作空间分析 • 几何参数的校准 • 开环和闭环机构系统的动力学原理(牛顿-欧拉、欧拉-拉格朗日、虚功原理)的回顾 • 刚性树状结构机器人的动态建模:逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 无驱动冗余和有驱动冗余的刚性并联机器人的动态建模:逆和正动态问题、基本惯性参数、地面力的计算。 • 刚性并联机器人动态模型的退化条件分析和奇异性交叉 • 动态参数的识别
摘要:了解锂离子电池(LIBS)的老化机制对于在现实应用中优化电池操作至关重要。本文对现实生活中的电动汽车(EV)应用中的LIBS衰老进行了系统描述。首先,描述了这些应用中使用的普通电动汽车和锂离子化学的特征。然后将电动汽车中的电池操作分为三种模式:充电,待机和驾驶,随后被描述。最后,审查了实际充电,备用和驾驶模式中LIB的老化行为,并考虑了不同工作条件的影响。还讨论了这些过程中阴极,电解质和阳极的降解机制。因此,实现了对现实生活中EV应用中LIBS的老化机制的系统分析,提供了实用的指导,可以为用户,电池设计人员,车辆制造商和物料恢复公司延长电池寿命的方法。
摘要 - 生活系统既面临环境复杂性,又面临着有限的自由能资源的访问。在这些条件下的生存需要一个可以在上下文中激活或部署可用的感知和行动资源的控制系统。在本第I部分中,我们介绍了自由能原理(FEP)和主动推断作为贝叶斯预测的想法 - 最小化,并显示控制问题是如何在主动推理系统中产生的。然后,我们回顾FEP的经典和量子公式,前者是后者的经典限制。在随附的第二部分中,我们表明,当系统描述为执行由FEP驱动的主动推理时,它们的控制流系统总是可以表示为张量网络(TNS)。我们展示了如何在量子拓扑神经网络的一般框架内实现TNS作为控制系统,并讨论了这些结果对在多个尺度上对生物系统进行建模的含义。
Simula(SI1Viulation语言)是一种语言,旨在促进对具有离散事件的系统的布局和操作规则的正式描述(状态变化)。语言是Algol 60 [1]的真正扩展,即,它包含Algol 60作为子集。作为一种程序语言,除了模拟外,Simula还具有高度的列表处理设施,并以高级语言介绍了扩展的共同公路概念。Simula的主要特征如下定义。此处给出的语法规则是实际规则的简化版本,因为我们的意图只是介绍了我们认为是语言中最重要的想法。有关模拟的完整定义,请参见[2]。自1965年1月以来,Simula编译器一直在Univac 1107计算机上运行。编译器将模拟系统描述转换为所描述系统的对象代码仿真程序。编译器现已用于分析大量
摘要在本文中,我们展示了Little Learning Machines,这是一款开创性的游戏,使玩家能够扮演强化学习(RL)培训师的角色。利用奖励和环境建模,玩家训练微型机器人执行任务,为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是,该游戏引入了创新方法,用于实时执行RL,这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述,同时指出了增强和扩展的潜在途径,以进一步丰富玩家体验,以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息,而且还可以作为人工智能领域学习,研究和创造力的多功能工具。