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World File Search System设计目标
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
附录 a：有关 iop - entso-e 中测试/使用的工具的信息
CIMSpy EE 工具框架的关键设计目标之一是支持 CIM 可视化。事实证明，信息可视化是满足当今电力行业新兴业务需求的有效技术之一。它涉及大规模信息集合的可视化表示和使用图形技术帮助人们理解和分析数据。现有的商业电力系统可视化工具需要手动构建可视化，并限制可视化过程遵循由人类设计师创建的有限数量的预定义模式，从而阻碍了用户的发现能力。CIMSpy EE 采用了不同的方法。CIMSpy EE 以 CIM 为基础，将可视化功能交给用户。应用各种数据驱动技术来自动生成高质量的可视化显示，使用户能够从各个层次和不同角度可视化电力系统的物理和电气配置。此外，通过利用最新、最先进的信息可视化技术和开放的行业标准，CIMSpy EE 旨在提供丰富的用户体验并提供基于标准的可视化解决方案，可与现有公用事业信息基础设施无缝集成。
混合动力汽车经济参数优化研究...
* 通讯作者：Priyaranjan Mahapatra 稿件收到：稿件接受：摘要随着可再生能源市场的快速发展，将不同的能源组合成混合可再生能源系统 (HRES) 的重要性越来越受到关注。这些混合系统可以克服单个发电技术在燃料效率、经济性、可靠性和灵活性方面的局限性。主要问题之一是光伏 (PV) 和风能资源的随机性。风通常与负载模式无关，有时在风能充足时可能会被丢弃。此外，太阳能仅在白天可用。由能源存储、可再生和不可再生能源发电组成的混合能源系统可以缓解与可再生能源不确定性和波动相关的问题。混合能源系统中的大量随机变量和参数需要进行优化，以最有效地调整混合系统组件的大小，以实现经济、技术和设计目标。本章概述了混合可再生能源系统的最佳尺寸和优化算法，以及设计此类系统时考虑的不同目标函数。关键词：混合能源系统、目标、优化、可再生能源、规模
现场环境中无线传感器网络节点的多源能量收集系统
摘要 —本文介绍了适用于自供电无线传感器网络 (WSN) 节点的硬件平台的设计、实现和特性。其主要设计目标是设计一个混合能量收集系统，以延长 WSN 节点在现场环境中部署后的使用寿命。除了实现最佳组件（微控制器、传感器、射频 (RF) 收发器等）以实现最低功耗外，还需要考虑能源，而不是频繁充电或更换电池。因此，该平台采用了多源能量收集模块，从周围环境中收集能量，包括风能、太阳辐射和热能。该平台还包括一个通过超级电容器、RF 收发器模块和主微控制器模块的能量存储模块。实验结果表明，经过适当集成的 WSN 节点系统将储备足够的能量，并满足现场环境中无电池的 WSN 节点的长期供电需求。实验结果和九天的经验测量表明，平均每日发电量为7805.09 J，远远超过WSN节点的能量消耗（约2972.88 J）。
低空部署纳米卫星用于大气
气候行动是实现可持续发展的关键要素之一。在高空测量上述大气参数可以做出更好的预测。通过使用纳米卫星，可以记录这些参数，甚至可以计算出来。实时数据可以快速提供给用户进行进一步分析。CANSAT 可能是一种纳米卫星，集成在小罐子的数量和形状中。我们的挑战是将卫星中发现的所有主要子系统（如电源系统、传感器和通信系统）装入这个最小体积中。然后，CANSAT 通过火箭发射到几百米的高度，进行科学实验，并使用降落伞安全着陆。Arduino 是一个开源、易于使用的硬件和软件。LoRa SX1278 Ra-02 模块用作从太空到地面站通信的发射器和接收器。记录的数据还存储在 SD 卡模块中。CANSAT 必须开发成能够在几百米的空中维持一段时间。它使用 9v 电源。整个系统的设计目标是确保负载不超过 500 克。CANSAT 系统中使用的模块非常灵敏，可以监测大气参数的最小变化。
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
NEI 20-07，高安全性 - 重要安全相关数字 I&C 系统中软件常见原因故障处理指南 - 草案 C
分支技术立场 (BTP) 7-19，修订版 8，提供了三种不同的方法，被许可人可以使用这些方法来消除 CCF 危害，避免进一步考虑。这三种方法是 (1) 在 DI&C 系统内使用多样性，(2) 使用测试，或 (3) 使用防御措施。NEI 20-07 与 BTP 7-19，修订版 8（第 3.1.3 节）中提出的第三种方法 ─ 使用防御措施最为一致。NEI 20- 07 以安全设计目标 (SDO) 的形式提供了客观标准，用于防御因软件设计缺陷导致的软件 CCF。SDO 用于选择平台硬件和软件以及开发应用软件。数字系统要经历软件 CCF，软件中必须存在潜在缺陷。软件缺陷只能通过软件开发过程引入。将软件开发要求应用于安全相关系统，使 NRC 能够将与核电站事故分析事件同时发生的 CCF 视为超出设计基准的事件。但是，NRC 仍然要求行业通过使用“最佳估计”假设的纵深防御 CCF 应对分析来分析 CCF。目前，唯一获得 NRC 批准的消除 CCF 考虑的方法是安装不同的设备或进行只能应用于简单设备的广泛测试。本文档提供了这两种方法的替代方法，以消除安全相关系统的 CCF 考虑。NEI 20-07 中的这种方法首先建立了一套用于保护数字仪器和控制 (DI&C) 系统中的软件 CCF 的基本原则，然后将这些基本原则分解为安全设计目标 (SDO)。本文件还建议使用保证案例方法来证明高安全重要性安全相关 (HSSSR) 安全相关应用系统中的软件应用程序和托管应用软件的平台已充分实现了这些规定的 SDO，以合理保证目标软件不包含可能导致软件 CCF 的软件设计缺陷，在软件开发过程中引入软件缺陷的可能性足够低，因此，由于软件设计缺陷而出现软件 CCF 的可能性也足够低，因此可以充分解决。当在对 HSSSR 系统进行多样性和纵深防御 (D3) 分析时不需要进一步考虑或假设，并且保证案例表明平台和相关应用软件已充分解决 CCF，则系统的这些部分可以免于被假设为 CCF 的来源。这并不排除对 HSSSR 系统 D3 分析的需要，因为可能会识别出其他 CCF 漏洞（例如，数据通信）。
2030战略中期评估
2030 战略的规模、范围和多层次的优先次序使得评估十分复杂。2030 战略的设计目标是广泛而灵活的。它引入了七个广泛的主题优先次序，其中制定了 100 多个子目标、行动和步骤。作为一项中期评估，本次评估对所涵盖的问题进行了筛选。它侧重于 2030 战略的实用性和实施情况，以克服亚太地区在实现其发展目标方面面临的重大挑战。为此，评估分析了大量亚行数据，审查了内部和外部文件，并研究了同行组织的战略。评估小组采访了大量亚行工作人员，包括大多数业务主管和大约一半的亚行国家主管。它咨询了许多在职和退休的高级职员，以获得更广泛的机构视角。也许最重要的是，评估小组与众多发展中成员国官员进行了交流，以了解他们对亚行及其战略的看法。鉴于该战略的广泛性及其对亚行业务的核心作用，存在着各种不同的看法和观点。本次评估对这些看法和观点进行了广泛的综合。
IDEA-iPEBB
对于 PEDA 工具，基于 RL 的设计方法的总体架构如图 3 所示。该框架以独特的方式集成了各种计算平台，例如 FPGA 和 CPU。FPGA 的领域特定设计主要提高了电路仿真的速度，解决了当前最先进的基于 ML 的设计工具的瓶颈问题。同样重要的是创新的软件/硬件集成，它促进了快速的基于 FPGA 的电路模拟器和通用计算平台 (CPU) 上易于编程的 RL 代理之间的快速交互。从根本上说，这种异构计算平台允许不同的计算模式（领域特定和通用）利用其独特的优势并协同工作，以确保快速的 ML 驱动的 PCS 设计和优化。拟议的框架预计将作为服务部署在云托管的异构计算平台上，使全球的电力电子工程师能够从快速、高质量的培训和设计中受益。他们只需提供根据其特定应用需求定制的 ML 算法的设计目标和约束即可实现这一点。