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制造技术 - CORE
高价值产品通常技术密集、价格昂贵、对可靠性要求高，需要在整个生命周期内持续维护。持续维护是一种工程服务，可使产品在整个生命周期内以最优成本实现所需的性能。高价值产品的例子包括高科技机床、航空发动机、核电站、火车、国防设备、高端汽车、医疗设备和风力涡轮机（图1）。此外，制造商正在寻找机会在产品生命周期的使用阶段提供维护服务，以创造额外的收入和利润。客户和最终用户期望为产品的使用付费，而不是为全部所有权付费。这在制造业中被称为“服务化”现象。2010 年，“工业产品服务系统（IPS 2）”CIRP 合作工作组对这一现象进行了全面研究[113]。当制造商为其开发的产品提供持续维护时，尤其是在工业产品服务系统环境中，它提供了额外的机会来利用服务中反馈来改进这些产品的设计和生产。这可以导致整个生命周期成本的总体降低以及材料消耗的减少。由于新的公司，维护服务领域也面临新的挑战[144] [22]
自适应和安全认证的深钢筋学习...
随着基于逆变器的可再生能源的渗透，深厚的增强学习（DRL）被认为是实现实时和自主控制的最有前途的解决方案之一，以实现未来的碳中性动力系统。尤其是对基于DRL的频率控制方法进行了广泛的研究，以克服基于模型的方法的局限性，例如大型系统的计算成本和可扩展性。尽管如此，基于DRL的频率控制方法的现实实施面临以下乐趣的挑战：1）在学习和决策过程中的安全保证； 2）针对动态系统操作条件的适应性。到此为止，这是提出适应性和安全认证的DRL（ADAPSAFE）算法的第一份用于频率控制的算法，以模拟上述挑战。在特殊的情况下，一种新型的自我调整控制屏障功能旨在积极补偿各种安全性限制下不安全的频率控制策略，从而实现了瓜兰安全性。此外，元提高学习的概念旨在显着增强其在非平稳电源系统环境中的适应性，而无需牺牲安全成本。实验是根据GB 2030功率系统进行的，结果表明，所提出的Adapsafe在训练和测试阶段的保证安全性方面表现出卓越的性能，以及其对系统参数动力学变化的相当适应性。
低质量星际探测器通信的技术挑战
在论文初步设计的基础上，本文总结了从比邻星附近返回科学数据的低质量星际探测器群的下行链路，其中最关键的技术问题，并在整个系统设计的背景下解释了它们的重要性。主要目标是确定如果使用目前可用的现成技术构建这样的下行链路，将面临哪些主要挑战或障碍，从而为未来对组成设计挑战和技术的研究提供方向和动力。虽然没有任何基本的物理限制会阻碍这种通信系统，但目前可用的技术在几个方面存在严重不足，还有其他一些重大的设计挑战，其解决方案尚不确定。已确定的最大挑战是质量限制、从多个探测器到同一目标系外行星的多路复用同时通信、姿态控制和指向精度以及由于探测器速度不确定性导致的多普勒频移。最大的技术挑战是电力、高功率和波长灵活的光源、选择性强且波长灵活的光学带通滤波器组以及暗计数率极低的单光子探测器。对于其中的一个关键子集，我们描述了我们遇到的困难的性质及其在整个系统环境中的起源。我们还考虑了将接收限制为单个探测器的接收器，并将其与群体情况进行了比较。
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49
实施计划
实施计划是实施团队用来跟踪目标、策略、适当的进度基准和反思实施进度的工具。与通常由领导层或高层管理人员推动且不会随着实施过程而发展的项目管理计划不同，实施团队支持的实施计划提倡使用多种观点和分布式领导，这增加了策略与实施目标相匹配的可能性。制定实施计划可以帮助团队确定实现每个实施目标的适当策略，制定实施策略的可行时间表，并确定明确的角色和职责。无论您是在开发新事物、扩展已建立的计划或实践，还是支持包含多个计划和实践的计划，成功的实施都需要细心和关注。周到的实施规划是实现计划或计划预期结果的关键。考虑实施的当前阶段或阶段以匹配实施目标和策略。例如：• 在探索期间，评估重点人群的需求和资产，并将其与潜在计划的适合性和可行性进行比较，以在当前组织和系统环境中发挥优势并满足需求。实施计划可以帮助团队确保勘探活动的时间表切实可行，并让合适的合作伙伴参与到这一过程中。它还可以概述关键的勘探成果，包括一项计划中潜在计划或多个计划的可接受性和适当性。
Microsoft Word - PhD_Thesis_Gary_final 更正以粘贴到可打印版本
在经济的短期主义框架内管理制造业的维护并考虑随之而来的长期成本影响是困难的。管理维护的复杂性日益增加及其对业务结果的影响要求采用更先进的方法来通过在生产系统环境中开展有效活动来支持长期发展。这种基于问题的设计科学研究已经发展成为一种新颖的基于混合模拟的优化 (SBO) 框架概念，该框架分别将多目标优化 (MOO) 与系统动力学 (SD) 和离散事件模拟 (DES) 相结合。其目标是支持管理人员在战略和运营层面进行决策，以确定活动的优先顺序，从而提高维护和生产绩效。为了举例说明混合 SBO 框架，本研究提出了一个 SD 模型来研究维护性能和成本的动态行为，旨在为支持维护实践的长期战略发展提供见解。该模型提倡从系统角度看待维护成本，其中包括动态后果成本，这是整个组成反馈结构中多个相互作用的维护级别的综合结果。这些级别包括从应用的维护方法组合到由此产生的生产主动性，例如计划停机时间与计划外停机时间之间的比率，持续性
精致的钻石规范范围在观察物的客观性的出现
摘要量子达尔文主义的理论旨在解释我们的客观经典现实是如何从量子世界中产生的，它是通过分析涉及量子系统的信息的分布，该量子系统可访问多个观察者，这些观察者可以通过拦截该系统来拦截该系统的环境片段。先前的工作表明，当环境碎片的数量增长时，建模从系统到观察者的信息流的量子通道变得越来越接近 - 按照钻石规范距离的术语 - 以“测量和播放”通道，从而确保可观察到的客观性；收敛是由钻石标准距离上的上限形式化的，该距离随着碎片数量的增加而降低。在这里，我们在有限尺寸的量子系统的客观性中得出了更严格的钻石规范范围，提供了一种可以在有限次和有限二维的情况下桥接的方法。此外，我们通过考虑纯损耗通道给出的系统环境动力学的特定模型来探测边界的紧密度。最后，我们概括为有限的维度，这是品牌〜Ao等人获得的结果（2015Nat。社区。6 7908），它提供了量子不和谐的操作表征，从与许多当事方的相关性的单方面重新分布。我们的结果提供了一个统一的框架，可以定量基准在量子到古典过渡中的客观性上升。
Div conherence意味着信息增益
deconmenon的现象 - 我们将其定义的意思是减少量子系统密度矩阵的量化元素的幅度，在某些可观察到的一些首选的量子系统中，毫无疑问，毫无疑问，这是过去量子机械化的基础中最重要的概念发展。尽管辩论一直在辩论是否本身是否解决了测量问题[1，2]，但它确实提供了对系统与环境相互作用时可能发生的量子系统转化性质的深刻见解[3-6]。被广泛认为，将变形表示从系统到其环境的信息损失[7，8]。在这里，我们挑战了这种观点，实际上表明了消融性是关于信息从环境中流入系统而不是相反的信息。我们的结果是一般的，独立于系统环境相互作用的确切性质。纸张的组织如下。首先，我们研究了传统的观点，即消毒意味着信息丢失。al-尽管这种广泛持有的观点是基于似乎是令人信服的推理线，但我们指出，传统论点中有一些广告，当纠正时，这会导致相反的结论。通常的观点是，由于系统的von Neumann熵随着系统的变化而增加，因此这意味着信息从系统中丢失。问题是von Neumann的熵不涉及发生折叠发生的首选基础。这个我们表明，如果量子系统的状态在基于首选的可观察到的基础上获得有关其扩展的信息，则系统的密度矩阵必然在可观察的基础上进行分解。
使用Mediapipe进行统一的计算机视觉的空气画布...
摘要：在本文中，我们使用Mediapipe使用MediaPipe使用Unity Game Engine介绍了用于在3D环境中的计算机视觉的实现。在我们以前的工作中，我们发现，无论最初的参数如何，模拟通常都会导致快速灭绝。在此模型中，我们实施了与Unity的3D世界集成的空气画布和计算机视觉系统。我们的目标是通过合并3D演化来实现系统稳定，长期操作和更现实的模拟。使用Unity Game Engine，我们根据人工或现实世界地图创建并管理了一个封闭的3D生态系统环境。对生态系统的模拟和生成的数据分析可以作为进一步研究的起点，尤其是在可持续性方面。我们的系统公开访问，允许用户自定义和上传其参数，地图和对象，并定义继承和行为模式，从而使他们能够根据生成的数据来测试其假设。本文的目标不是创建和验证模型，而是提供IT工具。对于进化研究人员，该系统允许创建和呈现模拟，包括动画会议演示文稿，以增强可视化和参与度。使用3D模拟对于教育目的特别有价值，吸引学生并增加对3D互动世界的兴趣。学生可以观察生态系统的行为，自然选择如何支持适应性以及竞争如何影响物种。关键字：空气画布，计算机视觉，统一，3D模拟，生态系统
![arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5e739b943df494c8c1b2eda5f9ab181fc39eb689.webp)
arxiv：2502.07214v1 [cs.lg] 2025年2月11日
摘要。在决策系统中，算法追索权旨在确定最小成本的动作以改变个人的特征，从而获得预期的结果。这使个人有能力理解，质疑或改变对他们产生负面影响的决定。但是，由于系统环境和个人的敏感性以及量化单个功能的成本几乎是不可能的，同时考虑了多种标准情况。大多数当前的追索性机制都使用基于梯度的方法，这些方法假设成本函数是可区分的，通常不适用于现实世界中的情况，从而产生了损害各种标准的亚最佳解决方案。这些解决方案通常是棘手的，并且缺乏严格的理论基础，从而从可解释的AI（XAI）角度引起了人们对解释性，可靠性和透明度的关注。为了解决这些问题，这项工作提出了一个算法的求程框架，该框架处理了非不同和离散的多成本功能。通过将追索权作为多目标优化问题制定，并根据其重要性将权重分配给不同的会议室，我们的方法确定了帕累托最佳追索权建议。为了证明可伸缩性，我们结合了ϵ -NET的概念，证明了找到近似帕累托最佳作用的能力。实验显示了不同迹象和该方法在大图中的可扩展性之间的权衡。与当前的启发式实践相比，我们的方法提供了更强的理论基础，并更好地将追索权与现实世界的要求保持一致。