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World File Search System赛车队
可持续车队管理的核心原则
合理规模涉及将机构的车辆需求与其任务要求相匹配。机构可以使用合理规模来识别和淘汰低效车辆，并在必要时用每英里耗油量更少的车辆（即更省油的车辆）替换它们，并在可用时使用替代燃料。合理规模有助于机构确定每个车队所在地的最佳车队库存，以支持机构整体车队石油削减战略。使用这一原则将有助于机构车队经理发现机会，以淘汰不必要的车辆、部署更高效的车辆、减少燃料使用量和行驶里程，并促进替代燃料车辆 (AFV) 的部署和使用。此外，对车队运营进行合理规模分析应有助于机构发现机会，通过最大限度地降低车辆采购、燃料、维护和其他运营成本，在车队车辆的整个生命周期内促进车队的经济高效运营和维护。
错误、虚假和虚假信息以及车队
摘要 本文支持公共秩序紧急委员会审查“错误信息和虚假信息的影响、作用和来源，包括社交媒体的使用”。 1 本文广泛使用社交媒体一词，指旨在使第三方能够交互、创建和共享内容（包括消息、视频、音频和图像）的应用程序。 本文不对在线信息操纵和车队做出事实调查。 相反，本文的目的是加深对错误信息、虚假信息和恶意信息的信息环境、如何对其进行监管以及这与车队有何关联。 社交媒体是车队的中枢神经系统，对其作用的探索涉及众多领域，例如法律、心理学、历史、社会学和公共政策等。 即使在法律范围内，适用的法律（以及法律中的重大漏洞）也太多了，无法详细探讨。 我会尽可能为感兴趣的读者提供更多详细信息，并在脚注中提供，我也鼓励读者仔细阅读本文中引用的许多资源。本文的结构如下。第一部分研究了 Convoy 中使用的各种社交媒体、错误、虚假和不良信息的含义、其传播方式、心理和影响。第二部分和第三部分研究了如何监管社交媒体上的信息操纵。监管有两个相关角度。首先，哪些法律监管使用或传播错误、虚假或不良信息的用户和其他实体？这是一个问题，例如，个人是否犯了罪或是否应因传播虚假信息而承担民事责任。这一分析的必要部分是言论自由权：其价值、应用和限制。监管的这一方面将在第二部分中进行研究。第二，社交媒体提供商在解决错误、虚假和不良信息方面有哪些法律和治理责任？这将在第三部分中进行研究，并需要分析监管社交媒体公司的法律以及它们如何通过内容审核进行自我监管。2
商业车队中的电池电动汽车
碳作为原位H 2 O 2 Generation的一种有吸引力的电极材料[4-10]，鉴于其对两电子ORR的催化活性以及对寄生氢反应（HER）的催化性行为。 [11]此外，具有成本效益的碳材料具有高比表面积，较大的孔隙率，电导率和热稳定性以及化学稳定性，这使它们在贵金属及其合金方面具有优势，尤其是用于水处理。 通常，石墨板，石墨毛毡，活性炭纤维和碳毡用作水处理的阴极。 [13]但是，这些电极需要通过引入更多的cacta活性和选择性的部分来进行有效的H 2 O 2产生。 [12,13]此外，大多数活化的碳材料都是粉状的，需要与聚合物粘合剂（例如聚氟乙烯（PTFE））混合，以将其加工到电极组件中。 [14–16]这些荧光化合物被用作粘合剂，不仅可以阻止碳的活跃位点，而且还增加了通过从电极表面释放的不良释放来增加Sec-ondary污染的风险。 [10,17]此外，在适用于两电子氧还原反应（ORR）的施加潜力下，碳电极上Fe 2 +的再生相对较慢，导致碳作为原位H 2 O 2 Generation的一种有吸引力的电极材料[4-10]，鉴于其对两电子ORR的催化活性以及对寄生氢反应（HER）的催化性行为。[11]此外，具有成本效益的碳材料具有高比表面积，较大的孔隙率，电导率和热稳定性以及化学稳定性，这使它们在贵金属及其合金方面具有优势，尤其是用于水处理。通常，石墨板，石墨毛毡，活性炭纤维和碳毡用作水处理的阴极。[13]但是，这些电极需要通过引入更多的cacta活性和选择性的部分来进行有效的H 2 O 2产生。[12,13]此外，大多数活化的碳材料都是粉状的，需要与聚合物粘合剂（例如聚氟乙烯（PTFE））混合，以将其加工到电极组件中。[14–16]这些荧光化合物被用作粘合剂，不仅可以阻止碳的活跃位点，而且还增加了通过从电极表面释放的不良释放来增加Sec-ondary污染的风险。[10,17]此外，在适用于两电子氧还原反应（ORR）的施加潜力下，碳电极上Fe 2 +的再生相对较慢，导致
自动工业车队的多代理模拟
摘要。智能工厂导致工业流程的强大数字化以及集成到生产，存储和供应链中的系统之间的持续通信。行业4.0的研究领域之一是使用自动驾驶和/或智能工业车辆的可能性。以适应性行为分配给这些车辆的任务的管理以及各种通信的增加（V2X）使得为这些车辆开发集体和适应性智能成为可能，通常将这些智能分组为舰队。任务分配和调度通常是由集中管理的。灵活性，鲁棒性和可伸缩性的要求导致考虑分散机制，以应对意外情况。但是，在确定采用之前，必须首先对权力进行模拟然后模拟。因此，我们使用多代理模拟来测试提出的动态任务（RE）分配过程。一组有问题的情况，用于在智能仓库（障碍，崩溃等）等地区发行自动工业车辆。已确定。这些有问题的情况可能会破坏或损害任务的动态（重新）分配过程的成功完成。因此，我们已经定义了涉及它们的方案，以通过模拟证明该过程仍然可靠。新有问题情况的模拟还使我们能够扩展此过程的潜力，我们在本文结尾处进行了讨论。
智能车队电气化 - 从电池管理开始
电池是每种电动汽车（EV）购买价格的40-50％1的任何电流电预算中的重要组件。一台电动校车在购买前2美元时的价格约为40万美元。虽然该图高于气体和柴油动力的车辆，但电动机的燃油成本比预期的维护成本低于内燃机（ICE）。如果电池在驾驶生活中经过精心管理，则可以进一步降低电动机的寿命成本。电池管理可最大化电池寿命，确保可靠的性能并提高剩余价值。就像您最喜欢的职业运动员一样，您的电动汽车电池将不得不挂在球衣上。您可以通过现在采用正确的行为来延迟那天。
1调查收费计划，车队管理和...
尖端检测器通过进一步改善空间和时间分辨率，增加检测器面积和体积以及通常减少背景和噪声来推动传感技术。这导致了下一代实验中越来越多的数据的爆炸。因此，在数据源上，对近传感器的需求对于更有效地捕获正确的实验数据，降低下游系统的复杂性并启用更快，更低功率的后回路变得越来越重要。在本文中，我们讨论了探索器AI的动机和潜在应用。此外，粒子物理的独特要求可以独特地推动新颖的AI硬件和设计工具的开发。我们描述了该领域粒子物理的现有现代作品。最后，我们超越了许多机会领域，我们可以推进机器学习技术，代码工程工作以及未来的微电子技术，这些技术将加速下一代实验的设计，性能和实现。
斯图尔特·林赛上校
斯图尔特 (斯图) 林赛上校 斯图尔特 C. 林赛上校是宾夕法尼亚州弗里波特人，2001 年毕业于匹兹堡大学，获得材料科学工程学士学位，并被任命为军事情报官。林赛上校的军事生涯包括参加军事情报官基础课程，随后被任命为北卡罗来纳州布拉格堡第 82 空降师第 325 空降步兵团第 1 营的助理情报官。他还担任过该部队的反坦克排长、连队执行官和营副官。在 1-325 服役期间，林赛上校于 2003 年参与了伊拉克自由行动，后来调至步兵部队。 2005 年完成步兵上尉职业课程、跳伞长课程和游骑兵课程后，林赛上校被分配到阿拉斯加理查森堡第 25 步兵师第 4 空降旅，担任旅计划官。该旅在 2006 年至 2007 年期间部署支持伊拉克自由行动，期间他指挥第 509 步兵团（空降）第 3 营 C 连。任职指挥官后，他成为该旅的计划负责人，并在 2009 年至 2010 年再次部署支持持久自由行动。除了旅计划角色外，他还领导了与阿富汗帕克蒂亚省加德兹的阿富汗第 203 军合作的美国军事顾问小组。2010 年，林赛上校就读于莱文沃思堡指挥与参谋学院，同时获得韦伯斯特大学国际关系硕士学位。随后，他担任位于北卡罗来纳州布拉格堡的美国陆军特种作战司令部助理作战官。2012 年，他被指派到第 3-509 步兵团（空降），担任营作战官，参与在阿富汗帕克蒂亚省的作战行动，支援“持久自由行动”。部署之后，他担任第 25 步兵师第 4 旅（空降）的营执行官，后来担任旅作战官。后来，他在美国阿拉斯加陆军参谋部担任总参谋长，然后担任副参谋长。2016 年，林赛上校被指派到沙特阿拉伯的美国军事训练团，担任沙特皇家陆军的顾问，与步兵、装甲、炮兵和特种作战部队的首长一起工作。 2017 年，他返回美国，担任第 82 空降师副作战官，随后指挥第 325 空降步兵团第 2 营。该营作为美国即时反应部队服役两年，随时准备在 18 小时内部署到世界各地。林赛上校后来指挥北卡罗来纳州布拉格堡的第 2 安全部队援助旅第 2 营，并支持向非洲的作战部署。他毕业于美国陆军工程兵团2023 年毕业于陆军战争学院，获得战略研究硕士学位，最近担任阿拉斯加安克雷奇第 11 空降师的 G3。Lindsay 上校与安克雷奇的 Jennifer Eubanks 结婚，育有五个孩子。
彼得·赛普里斯
Pietro Cipresso 博士自 2017 年起担任心理测量学研究员 (M-Psi/03)，并担任米兰天主教大学心理学研究方法学教授。他从事计算技术工作约 17 年，在过去五年中撰写了 100 多篇科学出版物，并出版了《虚拟现实：技术、医疗应用和挑战》、《计算心理测量的要素》、《混沌边缘的情绪建模。从心理生理学到网络情绪》、《心理健康的计算范式》、《社交网络心理学》等多部书籍。他曾担任访问研究学者，并与麻省理工学院 (MIT) 和许多其他国际研究中心合作。最近，他被邀请担任澳大利亚墨尔本莫纳什大学的访问研究员，于2017年夏天在世界著名神经科学科学家Murat Yucel教授的实验室进行研究。 Cipresso 是欧洲项目 (BodyPass：API-跨部门交换 3D 个人数据的生态系统) 的团队负责人。