日本政府于2018年7月发布的第六项战略能源计划旨在传播光伏发电系统,储存电池和EV充电器,甚至在一般消费者中,以减少CO 2排放和通过使用可再生能源作为主要电源来减少CO 2排放和稳定的电源。使用可再生能源的需求和供应控制变得比以前更为重要。在2010年,Nissin Systems Co.,Ltd。开始与Echonet Lite,OpenAdr和Home Energy Management System(HEMS)开发产品,这些产品是能源领域的国际通信标准,以实现智能城市。在此背景下,尼生系统在岛屿和伊斯兰式型智能社区验证项目中参与了(图1),旨在根据2018年宫城宫城宣布的Eco Island Miyyakojima 2.0的宣言,到2050年,到2050年,到2050年,2018年宣布的Eco Island Island Miyakojima 2.0。公司一直在开发云系统和HEMS网关作为智能电源系统* 1-
(i) 不迟于 2023 年 6 月 1 日,伊利诺伊州电力局应出具一份报告,评估如何利用市政当局、乡镇和县的电力负荷汇总来帮助实现本法案中概述的可再生能源目标。该报告应至少包含对其他州利用负荷汇总实现可再生能源目标的评估、利用负荷汇总实现可再生能源目标的任何已知或预期障碍,以及对州法律可能进行的变更的建议,这些变更是电力负荷汇总成为新可再生能源项目开发的驱动力所必需的。该报告应在该机构的网站上公布,并提交给州长和州议会。为了协助制定本报告,该机构可以聘请其专家咨询公司来制定其采购计划,如第 1-75 节第 (a) 款第 (1) 段所述。
高分辨率日间卫星图像已成为研究经济活动的有希望的来源。这些图像显示了大面积的详细地形,并允许放大到较小的社区。然而,现有的方法只利用了单级地理单元中的图像。这项研究提出了一种深度学习模型,通过汇总从多级地理单元观察到的特征来预测经济指标。该模型首先通过有序回归来测量小社区的超本地经济。下一步通过总结超本地经济体之间的互联来提取区级特征。在最后一步,该模型通过汇总超本地和区信息来估算区的经济指标。我们的新多级学习模型在预测人口、购买力和能源消耗等关键指标方面大大优于强大的基线。该模型对数据短缺也很有抵抗力;当使用从马来西亚、菲律宾、泰国和越南收集的数据进行评估时,一个国家的训练特征可以推广到其他国家。我们讨论了多层次模型对衡量不平等的影响,这是关于不平等和贫困的政策和社会科学研究的重要第一步。
应用,包括纳米光刻,高性能添加剂和生物医学中的递送剂。[6]基于无机元素的BCPS合成也是可以引入的互补功能的重大兴趣,例如等离子体蚀刻,氧化还原活性和有用的前刻度。迄今为止,研究主要仅限于一小组聚合物,例如多硅氧烷[7-9]和多氟乙烯基硅烷[10,11],此外还有其他几种含磷磷酸化的系统,包括聚磷酸的系统[12]和多磷酸[12]和聚磷酸,[13,14](13,14](Sche-me Me 1a)。polyphosphinoboranes [H 2 BPRH] N(r =芳基,烷基,方案1b),由于与聚烯的价值 - 以异构体的关系而引起了最近的特别关注。除了其充当光刻的潜力[15]对PB陶瓷材料的前体,[16,17]水力表面,[18]可溶胀的凝胶,[19]和阻燃剂。[20]
非常需要设计纳米颗粒表面形状的局部变化。这是因为这些修饰阳离子可以改善生物相容性和细胞摄取。23在这里,我们描述了一种在含核碱酶的多聚膜膜外表面形成局部变形的方法。我们表明,在插入包含互补核酶的二嵌段共聚物时,类似触手的节点可以在聚合物的表面形成(图1b)。与蓄水池一样,膜变形和随之而来的淋巴结形成依赖于不同的膜成分之间的互补氢键。将核碱酶配对的可编程性纳入自组装合成聚合物24 - 28先前已被利用以控制纳米颗粒形态,29 - 35瓶刷组件36和颗粒表面化学,37,以及37层的聚合,38,39货物货物40 - 42-42-42-42-42-42-42和增强的水。43
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氰基丙烯酸酯因其出色的粘合能力而广泛关注,并在各个行业中发现了应用。这项研究深入研究了氰基丙烯酸酯化学和聚合机制的基本方面,以应对与早产相关的挑战,并增强对基本过程的理解。CyanoAcrylates以其特殊的特性而被认可,经历了迅速的聚合,以微量的水分催化。问题的本质在于需要优化聚合过程,以防止过早粘结并确保控制固化。调查涉及对氰基丙烯酸酯的化学构成及其粘合力的全面分析。值得注意的是,该研究探讨了第二次世界大战期间氰基丙烯酸酯的无意发现,强调了它们的多功能应用以及对它们反应性的细微理解的需求。发现揭示了氰基丙烯酸酯聚合的复杂性,阐明了影响该过程的因素,包括温度,湿度和底物组成。
抽象车辆计数对于有效的道路计划和交通管理至关重要。尽管深度学习技术的发展已经取得了重大进步,但当前的计数模型依赖于大规模参数和大量的计算资源,从而限制了其实际应用。此外,这些方法通常在大型集中数据集上进行训练,这可能导致资源约束设备的效率低下。此外,隐私保护不足会带来个人信息泄漏的潜在风险。为了解决这些问题,我们在本文中引入了一个轻量级计数网络,隐私感知的聚合网络(Panet)。在Panet中,构建了一个金字塔功能增强模块,以汇总多尺度信息并增强关键表示形式,同时还优化了模型的渠道输出以降低计算复杂性。此外,还实施了一个联合学习框架来分发计算负载和保护用户隐私。对广泛计数基准的实验结果证明了锅et的效率和准确性。该代码可在https://github.com/sdut-jacheng/panet上找到。
在这些聚合物中,半晶体脂肪族聚酯(PCL)(PCL)(PCL)在从食品包装到生物医学应用的多个域中发现了应用。PCL的多功能性及其在许多工业应用中的用法主要与其固有的特征术有关,包括热(Tg¼65c和tm¼60c)和机械稳定性以及在多种聚合物(例如聚(乙烯基氯化物)或聚(双酚-A碳酸盐))。2此外,可以在适当的修饰阳离子上调整PCL的性质。例如,可以通过制备含有3个 - 可己酮和其他单体的共聚物来定制其机械性能。此外,如使用
摘要通常使用各种方法来处理多代理系统中集体行为的综合,而进化算法最为普遍。在这些系统中,代理商与同龄人进行了当地的互动,并集体采用在小组层面上表现出的策略,类似于在动物社会中看到的社会行为。,我们将是Pybullet仿真工具的一部分的蚂蚁问题扩展到了涉及一组五个同质机器人的集体场景,以在运动过程中汇总。为了发展这种行为,我们与多目标健身函数一起使用了OpenAI-ES算法。我们的发现表明,尽管机器人发展了成功的运动行为,但它们并未表现出汇总。这种差异归因于设计选择,这些选择无意间强调了对聚合能力的运动。我们讨论了健身函数引起的动态相互作用,以验证我们的结果并概述未来的方向。最终,我们的目标是第一次尝试建立一个在现代模拟环境中使用高级算法分析集体行为的框架。