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World File Search System萤火虫
Ultracom 系列 - 萤火虫
Climapro₂ RF Climapro₂ RF 是我们最具创新性的无线可编程室内恒温器。这种直观的智能控制允许您为日常生活的每个部分编程供暖和热水需求。这款极其易于使用的手持遥控器让您可以舒适地坐在扶手椅上完全控制中央供暖和热水。只需编程您的供暖系统即可适应您的时间表和生活方式。Climapro₂ RF 与 Ultracom 系列的所有锅炉兼容，让您的供暖控制比以往更加轻松。
宾夕法尼亚萤火虫学生进步指标
宾夕法尼亚 Firefly 学生进步指标 (PA Firefly) 是专为宾夕法尼亚州设计的全新、免费、高质量的基准评估，符合宾夕法尼亚州标准，旨在衡量与 PSSA 和 Keystone 考试相同的知识和技能。PA Firefly 是一种完全在线的计算机自适应评估，旨在使用与总结性评估相同的平台作为单次测试进行管理。在 2024-2025 年试点期间，PA Firefly 将适用于 ELA 3-8 年级、数学 3-8 年级、代数 I 和文学。
使用萤火虫算法最小化可再生能源的能源成本
可再生能源作为能源和电网供应的扩展，在当前和未来的电力系统中发挥着更加积极和重要的作用。太阳能和风能是全球最具潜力的两种能源。在电池储能装置的帮助下，风能和太阳能得到了研究。考虑可再生能源是因为它们是免费的，而且在自然界中更容易获得。该系统将使用可再生能源来满足负载需求。本研究使用萤火虫算法 (FFA) 来最小化能源成本，同时满足负载需求。FFA 的充分性与其他元启发式方法相关联，用于执行估算文件，这仍然是为了降低能源成本并增加潜在的电力供应。该方法考虑了每年三个不同的负载曲线，即秋季、冬季和夏季，并使用每小时负载数据来展示三个季节之间的差异。结果是使用 HOMER（多种能源混合优化）软件和 MATLAB 软件进行的。结果表明，FFA 的性能优于 GA、PSO 和 IPSO 算法，并且显示了最小化能源成本的比较。因此，所提出的方法表明它最适合最小化可再生能源的成本。
使用增强的萤火虫算法的移动机器人进行优化的路径计划
路径计划是移动机器人应用程序的关键要素，引起了学者的极大兴趣。本文提出了一种使用增强的萤火虫算法（EFA）的路径规划方法，这是一种新的元元素技术。增强的萤火虫算法（FA）通过在α参数中纳入线性还原而与普通FA有所不同。这种修改成功解析了正常FA的约束。该研究涉及在三个单独的地图上进行实验，使用常规FA和每个地图的20种不同运行中的增强的FA。评估标准涵盖了算法从初始位置转移到最终位置而无需体验任何碰撞的能力。对路径质量的评估取决于诸如路径距离和算法收敛和发现最佳溶液的能力。结果表明，增强的FA取得了显着改善，与常规FA相比，MAP 1的最短路径最短路径的最短路径增加了10.270％，MAP 2增加了0.371％，而MAP 3则增加了0.163％。这项工作突出了增强的萤火虫算法在优化移动机器人应用程序的路径计划方面的有效性，从而提供了导航效率和避免碰撞的潜在提高。
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
PSAT 8/9练习测试＃1答案说明
选择A是不正确的，因为“数量”是指某些数量或数量。文本讨论了不同的萤火虫物种如何以独特的序列产生闪光和暂停，从而帮助其物种的其他成员找到它们，但它并未提及这些序列中使用的闪光数量。选择B是不正确的，因为在这种情况下，“装饰”意味着使物体更美丽的事物。尽管可以说萤火虫闪光很漂亮，但文本集中在以下事实上：萤火虫使用这些独特的闪光序列来查找自己物种的其他成员，而不是闪光使萤火虫更加美丽。选择D是不正确的，因为在这种情况下，“协议”将指出个人已经讨论并达成共识的交易。由于萤火虫无法达成此类协议，因此使用此词来指代他们闪烁的信号是没有意义的。
海军系统与海军系统和反海洋战争反海市战争能力
功能和好处•适用于中型直升机的SWAP-C - 一种紧凑的MOT处理器和集成显示器，结合了全新的电动卷轴机，可以优化中型Helos的北斗七星。•非常适合小型直升机 - 萤火虫提供最佳的稳健声学阵列几何形状，并带有交织的发射和恢复元件，没有运动零件和板载储能，从而使检测范围为40 kiloyards。•经过证明和合格 - 萤火虫基于超过50年的可靠，军事资格的浸入声纳系统。•数字接口 - 可更换线的单元功能组合和现代数字（以太网）1/0的广泛使用使整合，更轻的整体飞机重量和更可靠的操作。•可选的电动卷轴选项 - 萤火虫不依赖飞机液压供应。所有提升都是通过可选的紧凑，高效率，可靠，全电动机完成的。•现代地理效率用户界面 - 地理 - 拟态的声纳操作可导致出色的检测和大大减少错误的警报。•直观的屏幕设计和图形演示文稿 - 萤火虫屏幕设计（如下所示）结合了多年的用户界面体验，以使声纳操作员能够熟练地控制和操作萤火虫系统。
家族中的新型病毒Iflaviridae和Partitiviridae与公共东部萤火虫Photinus pyralis
A.pylalis iflavirus的序列信息的注释图1。该图的顶部代表10,561bp的基因组，每个KB在5'至3'方向上指示。显示了多蛋白的ORF的位置以及该动物酸序列的程度。该图的底部显示了核域和登录数，包括病毒外套蛋白，解旋酶和RNA依赖性RNA聚合酶。B.具有分支支持值的昆虫特异性iflavirus多蛋白氨基酸序列的系统发育。PPIV1以橙色显示。C. partiti样病毒的序列信息的注释图。分别显示了两个片段，以及分别为RDRP编码的ORF和每个段上的假设蛋白。在图的底部显示了Interpro域和登录号。
使用扩展维纳和拉普拉斯算子进行脑肿瘤分割
Zhao 等 [45] 2013 年基准 BRATS 数据 Patch-wise 卷积神经网络 总体 (0.81) 准确率 Manic 等 [46] 阐述了基于萤火虫的灰度图像分割方法