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大猩猩水稻供应链的机制和性能：SCOR模型方法
摘要。长链是导致水稻价格高的因素之一。这项研究旨在检查大猩猩省的水稻供应链的性能和机制。这项研究是在2023年4月至2023年7月之间进行的，它涉及对供应链中的150名演员进行调查，包括稻米经营者，稻田农民和其他利益相关者。该研究使用描述性和SCOR分析方法来分析数据。调查结果表明，大猩猩的现代水稻供应链机制涉及水平信息，产品和财务流量。供应链在Gorontalo地区内外有十个分配通道。该研究还表明，大猩猩省的水稻供应链的性能通常非常出色，可靠性，责任，灵活性，成本和资产管理属于上等类别。但是，每日供应和成本属于优势和平等类别。必须专注于减少输入值并最大化输出值，以提高水稻供应链的性能和效率。有效的管理和监督对于优化水稻供应链机制中的三个流程也是必要的。
将自动形式验证引入 PLC 程序...
自动化是工程领域，涉及开发无需人工干预的工业流程、铁路、机械或飞机等操作系统的控制系统。在大多数情况下，这些控制系统的故障会造成经济损失、环境损害或人员伤亡。因此，提供安全、可靠和强大的控制系统是控制工程师的首要目标。理想情况下，控制工程师应该能够保证软件和硬件都满足设计要求。这是一个巨大的挑战，过去几十年来，工业界和学术界一直在努力应对并取得进展。本论文重点介绍一种操作工业流程的特定类型的控制系统，即基于 PLC（可编程逻辑控制器）的控制系统。此外，它还针对这些系统的主要挑战之一，即保证 PLC 程序符合其规范。传统上，在工业中，PLC 程序是使用测试技术检查的。测试包括检查实际系统的要求。虽然这些测试技术在不同类型的系统中取得了良好的效果，但它们也存在一些众所周知的缺点，例如难以检查安全性和活性特性（例如，确保永远不会发生禁止的输出值组合）。本文提出了一种检查 PLC 程序的替代方法。一种基于
引用发布版本（APA）：刘Y.，Hao，L.，Xing，Z.，Jiang，Z。，＆Xu，J。（2022）。电力系统的多目标协调优化
为了降低风力降低速度并增加了风能的容量，电力购买区应增加风力购买。但是，风力发电的当前电价高于热力电力的电力，这使风能容易容易量化。优化风能住宿和电力购买成本的这两个目标是不切实际的。基于这一矛盾，本文通过构建一个考虑上述两个目标的多目标优化模型（MOOM）来描述这一矛盾。首先，该模型通过混合粒子群优化和重力搜索算法（HPSO-GSA）解决，以获得帕累托最佳溶液集。然后，根据模糊满意度功能，帕累托最佳解决方案是从帕累托最佳边界中选择的。最后，以某个区域的春季为例，典型的每日负载和风电场输出值是模拟验证的示例。已验证，所提出的方法确实可以为区域电力购买提供科学的电力购买计划。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
链间竞争的观点
摘要：在本文中，建立了在两个不同国家运行的交织在一起的供应链的输出动态游戏模型。使用非线性动态原理获得模型及其稳定区域的NASH平衡点。使用数值模拟研究了系统的复杂特性，例如稳定性，倍增分叉和混乱。我们的结果表明，输出水平和系统的利润会随着输出调整速度的提高而经历分叉和混乱。一个有趣的现象发生在较高的关税导致产品出口国的供应链稳定范围的扩大。系统的混乱行为对初始输出水平的值敏感。在供应链竞争中，每个供应链公司都应对产出速度进行适当的调整。为了维持国内市场的稳定性，应避免过度关税。至关重要的是，每个供应链公司在做出初始决策时评估不同初始输出值的潜在影响。使用延迟反馈控制的方法，可以有效地控制系统的混乱行为。这些发现为供应链网络中的链间竞争提供了宝贵而新颖的见解。
FQIS 系列 300 安装手册 - 航空电子设备 Straubing
标称工作电压：28 V 电源电压范围：15 – 32 V 电流消耗：< 0.5A 元件精度：满量程的 ± 1%。更新率：1 秒。显示延迟：可通过引脚绑定在 10 秒 – 60 秒的范围内实现 90% 指示器响应 FQ 状态输出：集电极开路，有效燃油量信号 => 接地最大 50mA 低电平输出：集电极开路，LLS 浸没 => 接地最大 50mA。信号可定制延迟长达 30 秒。输出值延迟：可通过输出连接器内的引脚绑定选择 10 秒至 60 秒的 90% 指示。标准输出：直流电压 最多四个输出： 0V 低于范围（故障状态），0.5 至 4.5 VDC 空至满 5VDC 超出范围 可选输出： 电流：直流电流 最多四个输出： 2 mA 低于范围（故障状态） 4 至 20 mA 空至满 22 mA 超出范围 电阻传感器仿真：最多两个输出：3 至 200 Ω 频率可变信号：最多两个输出：范围为 100 Hz 至 5000Hz RS 232：9600 波特，8 位，偶校验；ARINC 429：高速和低速
混合可再生微电网中电池和氢能存储系统配置的优化尺寸
摘要。考虑到全球电力结构中可变和不可调度的可再生能源的渗透率不断提高，为了将生产和需求分开，预计对能源存储容量的需求将不断增加。电化学电池系统和/或氢系统（电解器和燃料电池）为在本地中小型微电网环境中实施提供了一种合适的替代方案。该研究旨在解决位于西班牙韦尔瓦的实际混合可再生微电网中由铅酸电池和氢回路（电解器、压缩储罐和燃料电池）组成的能源存储系统的最佳尺寸。能源存储系统必须将 15 kW p 太阳能光伏系统和 3 kW nom 水平轴风力涡轮机的可变生产与实际监控的住宅负载相结合，这代表了时移电力需求。利用之前开发和验证的组件模型，通过以小时为单位的年度模拟中的参数变化评估三种存储配置（仅电池、仅氢和混合电池-氢），分析负载损失 (LL) 和过量生产 (OP) 输出值。结果提供了有关每种配置中最佳存储系统容量的定量信息，为长期确定能源存储系统的规模提供了宝贵的见解。
TM1934-规格表下载.pdf
低功耗CMOS工艺 OUT输出口耐压24V VDD内置5V稳压管，串联电阻后支持6-24V电压 15mA固定恒流输出 PWM亮度控制电路，256级亮度控制 精确的电流输出值 最大误差（通道间）：±3% 最大误差（芯片间）：±5% 单线串行级联接口 单线两通道串行级联接口：芯片数据接口可以通过命令配置DI或者FDI引脚输入，正常模式下输入接口互相切换，DI工作模式下DI引脚输入数据，FDI工作模式下FDI引脚输入数据，D0引脚转发级联数据，该信号不会因为某一芯片的异常而影响其它芯片的正常工作 振荡方式：内置RC振荡，根据数据线上的信号进行时钟同步，在接收到当前单元的数据后自动重新生成后续数据并通过数据输出端送到下一级，信号不随级联距离的增大而失真或衰减 内置上电复位电路，上电复位后所有寄存器均清零初始化 数据传输速率800KHz 封装方式：SOP8和SOT23-8
基于A-坐标 - 基于深度学习模型 -
摘要：随着到2050年估计的老年群体越来越多，图像引导的最低侵入性程序既越来越流行，也越来越流行，并且对于治疗各种疾病而言是必要的。为了降低新程序的学习曲线，有必要开发更好的指导系统和方法来分析程序性能。由于流体镜检查仍然是可视化的主要模式，因此从流体镜图像进行导管跟踪的能力是这项工作的重要组成部分。本文探讨了在3D打印心脏模型中从流体镜图像中对导管进行具有里程碑意义的检测的使用。我们表明，基于两阶段的深横向跨性神经网络模型架构可以通过在图像中确定导管尖端的坐标之前先定位感兴趣的区域，从而提供改进的性能。该模型的平均误差少于图像分辨率的2％，并且可以在4毫秒内执行，从而使其用于实时术中的潜在用途。坐标回归模型具有直接输出值的优点，该值可用于在将来的应用程序中用于定量跟踪，并且与需要制作整个掩码的语义分割模型相比，可以更易于创建地面真相值（更快地〜50×）。因此，我们认为这项工作具有更大的长期潜力，可以用于更广泛的心脏设备，导管和指南。
使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
使用R软件的机器学习的财务应用
机器学习（ML）是人工智能（AI）的应用，它允许系统从经验中学习和改进而无需明确编程。在效果中，它是关于开发可以访问数据并自行学习的预测模型。有几种类型的学习，我们区分：监督学习：是使用真理完成的，也就是说，我们对样本的输出值应该是什么。因此，此类学习的目标是学习一个给定数据示例和所需结果的函数，以便最好地近似可观察到的输入和输出之间的关系。有两种类型的监督学习。分类算法试图预测试图预测连续价值的类别/类别和回归算法。无监督的学习：旨在进行数据结构推理。无监督学习中的两个最常见的子类别是聚类和降低性。在聚类观测中以一种产生较高的组内模拟和低组间相似性的方法进行了分组。已提出的聚类方法的不同类型是基于熵的，基于密度和基于分布的方法。降低维度旨在通过降低其维度，同时保留大多数固有信息来增加数据的信息密度。基于主成分分析（PCA）有不同的技术，该技术得出了原始变量的线性组合，以涵盖数据中尽可能多的差异。第二，基于神经网络的方法通过特定的体系结构降低了维度。