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实施和优化您的容器策略可能很复杂，尤其是考虑到您的独特业务目标，所需的行业和监管
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考虑到电力共享策略影响
混合储能系统（HESS）结合了针对整体系统性能和寿命改进的不同储能技术。在这项工作中，研究了用于研究HESS设计的钒氧化还原流量电池（VRFB，5/60 kW/kWh）和锂离子电池（LIB，3.3/9.8 kW/kWh）的控制组合。文献综述介绍了正在全世界在电池中研究和应用的可用能源管理/功率分配选项。有必要有机会解决更好的HESS配置建筑应用的经济和能源观点。与单盘情景相比，基于能源管理的情况下，对这种赫斯的投资的理由应改善指标。在这种情况下，使用实验验证的电池性能模型，通过15年的经济和充满活力的分析，认为实时算法应用方法的四种方案可以通过15年的经济和能量分析来运行混合存储解决方案。将每种情况获得的结果与单个技术电池性能进行比较，以分析这种赫斯对竞争力以及在不同的ESS技术中的功率共享技术的相关性，这应该加权。在场景的定义中，从两个太阳能光伏装置（3.2 kwp和6.7 kwp）和服务建筑物的估计代表负载中考虑了实际的发电。hess Perfor mance通过特定的能源和经济关键绩效指标进行评估。结果表明，使用定制的能源管理策略（EMSS）使VRFB和LIB特征表现出了统治，除了增强VRFB作为单个技术的竞争力之外。此外，赫斯管理会影响季节性因素，从而有助于整个电力系统智能管理。
融合算法启用的电动汽车电池的电荷估计，考虑到极端温度
使用扩展的Kalman滤波器（EKF）来估计锂离子电池（LIBS）的电荷状态（SOC），系统的噪声协方差矩阵和能量收集器的观察声音大多是随机给出的，这使得无法优化噪声问题。这会导致SOC估计的准确性和稳定性较低。为解决这些问题，提出了一种基于长期短期记忆 - 自适应的无知的卡尔曼滤波器（LSTM – AUKF）融合的方法来提高估计Libs Soc的准确性和稳定性。首先，从混合脉冲功率表征（HPPC）实验数据中鉴定出Thevenin模型的离线参数。然后，为电源LIB构建了SOC估计窗口的LSTM结构，并且电池SOC训练网络是通过电池电流，电压，温度和历史数据实时预测的。最后，设计了估计权力液体SOC的AUKF算法，然后提出了融合策略。实验验证表明，用于估计研究窗口中LSTM -AUKF混合动力锂电池的均方根平方误差（RMSE），最大（最大）和平均绝对误差（MAE）分别为1.13、1.74和0.39％。与窗口LSTM网络相比，融合算法提高了SOC估计功率LIB的准确性和稳定性。
研究供应链的低碳策略，考虑到生计营销模式和电力结构
摘要：研究了由单个制造商和低碳市场中的单个流媒体组成的直播供应链。以实际的生产和运营为动机，制造商和流媒体都有机会主导供应链。研究了供应链的低碳策略和直播营销模式。进一步研究了消费者价格敏感性系数，低碳偏好和彩带的促进灵敏度对平衡结果的影响。结果表明：流媒体在两个电源结构下都达到了转售模式下的最佳促销工作水平。当两个功率结构中的两个功率结构中，促进敏感性系数较小时，制造商在委员会模式下达到了最佳的低碳水平。在转售模式下，流媒体的效果是最佳的，而在流媒体主导的结构下，制造商的效果在佣金模式下是最佳的。当促销敏感性系数在制造商主导的结构下较小时，在委员会模式下，两个政党的利润是最佳的。当流媒体促进敏感性系数和消费者的低碳偏好增长时，低碳水平，流媒体促销工作和销售价格将增加，而当消费者价格敏感性在两个电力结构下提高时，将会下降。最后，转售模式下的售价总是高于在两个电源结构下的佣金模式下的售价。
考虑到移动平台的重力和链接
对于工业并行机器人的加工过程，移动平台和链接产生的重力将导致工具头预期的加工轨迹的偏差。为了评估此偏差并绕过它，有必要执行机器人刚度模型。但是，在先前的刚度分析中很少考虑重力的影响。考虑到链接/关节合规性，移动平台/链路重力以及每个链接的质量中心位置，本文为工业并行机器人提供了一种有效的刚度建模方法。首先，与每个组件相对应的外部重力由重力和质量中心位置的影响下的静态模型确定。然后，通过运动学模型获得了每个组件的相应Jacobian矩阵。随后，通过悬臂梁理论和基于FEA的虚拟实验获得了每个组件的遵从性。依次确定整个平行机器人的刚度模型，并在几个位置计算平行机器人的笛卡尔刚度矩阵。此外，可以预测工具头在每个方向上的主要刚度分布。最后，通过比较计算出的刚度和在相同条件下测量的刚度的比较来证明具有重力的刚度模型的有效性。
![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
考虑到稳健的轻量化设计和数字孪生...
摘要 本文介绍了具有测量错位的疲劳关键焊接结构的稳健性优化和通用的稳健设计程序。在工程设计中考虑不确定性、稳健性和多标准决策的动机来自于日益增长的可持续性要求。车辆的轻量化设计可以减少二氧化碳排放并提高能源和材料效率，但焊缝的疲劳通常会限制重量的减轻。制造质量会影响焊缝的疲劳强度，通过量化制造质量和使用稳健设计方法，可以满足日益增长的可持续性要求，同时考虑技术和经济约束。表示实际测量的几何形状与疲劳寿命之间关系的代理模型可用作运行期间的数字孪生。
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1. 在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2. SPVA 于 2014 年与国防商业服务部合并。英国退伍军人协会是否保留了 SPVA 部门/单位/团队？3. 有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？ 4. 法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且获得了对分庭资源需求的更多支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出的，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力在 2021 年底前实施直接提出，甚至考虑到疫情的中断，但进展令人失望。MoJ P
亲爱的，感谢您于 2022 年 2 月 25 日向国防部 (MOD) 发送电子邮件，请求提供以下信息：“我希望提交 FOI 请求。我有四个问题，以粗体突出显示：1.在处理退伍军人的养老金和津贴索赔/重新考虑/审查/上诉时，英国退伍军人协会使用什么计算机程序/系统来管理流程？2.SPVA 于 2014 年与国防商业服务合并。英国退伍军人协会是否保留 SPVA 部门/单位/团队？3.有多少英国退伍军人协会员工和团队使用包含字母 SPVA 的电子邮件名称/发件人名称？4.法庭高级主席 Rt Hon Sir Keith Lindblom 于 2021 年 9 月发布了他的 2021 年度报告。他的报告在第 51 页的“战争养老金和武装部队赔偿分庭”下指出：“分庭现在有自己的司法委员会，并且受益于对分庭资源需求的更大支持和监督。一个主要且长期存在的问题是，我们的上诉不是直接向分庭提出，而是由上诉人发送给英国退伍军人协会，这是国防部 (MoD) 的一个机构，这完全不能令人满意。去年，双方原则上同意实施直接向分庭提出上诉的程序。尽管国防部承诺努力实施直接上诉程序，但事实上，我们已同意实施直接上诉程序。到 2021 年底之前提交，即使考虑到疫情的中断，进展也令人失望地缓慢。司法部政策部门正在与国防部合作，试图让该项目再次启动，我非常希望能够在明年报告，最终，直接提交已经实现或有望在 2022 年实现”（第 51 页）。a.何时打算启动上诉的“直接提交”？b.国防部预计“直接提交”每年能为国防部节省多少成本？：“我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别
考虑到多种生物多样性模式的时间变化，改善了元社区过程的推断
元社区生态学在于局部共处的界面，该界面是由物种特征和相互作用以及栖息地异质性和疾病等空间过程产生的。因此，元社区生态学提供了一个强大的框架，可以从中了解物种的组成，多样性和丰富性以及它们在时空的变化（Leibold＆Chase，2017; Thompson等，2020）。虽然元社会理论蓬勃发展，但经验工作却滞后。最值得注意的是，在文献中强调了两个替代过程的经验测试。首先，物种相互作用和环境过滤主导了“基于利基市场的”思维（例如，Chase＆Leibold，2003; Tilman，1982），例如，如果物种组成的模式与景观的环境变化很好地匹配，则基于利基市场的过程的可能性更大。第二，随机性和分散限制的各个方面与“基于中性”的观点更相关（例如Hubbell，2001; O'Dwyer＆Cornell，2018年）。元社区生态学中的大量经验工作重点是使用物种多样性和组成模式的统计分析来识别