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隐藏的暴露：测量美国供应链依赖
摘要供应链问题，以前降级为专业期刊，现在出现在G7领导人的公报中。我们的论文着眼于问题的三个核心要素：衡量将供应链暴露于中断的链接，导致破坏的冲击的性质以及减轻干扰影响的政策标准。利用全球投入输出数据，我们表明，我们对外国供应商，尤其是中国的接触“隐藏”，因为它比常规贸易数据所建议的要大得多。但是，在宏观水平上，鉴于超过80％的美国工业投入是在国内采购的，因此曝光仍然相对谦虚。我们认为，最近对供应链的许多冲击都是系统性的，而不是特质。此外，气候变化，地球经济紧张局势和数字破坏可能会引起系统性冲击。我们的主要结论是，有关供应链中断和解决这些问题的政策的担忧应集中在单个产品上，而不是整个制造业。
通过张量 - 网络对锂离子电池进行建模 -
电化学模型和ECM都可以视为基于物理的模型。尽管最近进行了许多研究，但仍发现它们不足以捕获由电化学，热过程和电气过程以及寄生虫反应的混合而产生的全部libs复杂动态，尤其是在计算能力的限制时。鉴于当今的LIB系统在运行中提供了许多数据，因此从系统识别或机器学习的角度来看，纯数据驱动的方法为Lib Modeling提供了有价值的替代方法（Ljung，1999; Verhaegen and Verdult，2007; Murphy; Murphy，2012; Hu and de Callafon，2017; Hu and de Callafon，2017; hu; hu; hu; hu; hu et 2020;跳过基本的物理和特点，这些方法提取了黑框模型，以通过参考统计和优化方法来关联LIB的输入和输出数据。可以在
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。
人工神经网络：简要研究
这些网络模仿生物神经网络，尽管它们使用的是生物大脑系统中发现的原理的子集。特别是 ANN 模型模仿大脑和神经系统的电活动。处理元件（也称为神经元或感知器）相互通信。人工神经网络由三个或更多相互连接的层组成。第一层由输入神经元组成。这些神经元将数据发送到更深的层，更深的层将最终输出数据传送到最后的输出层。内层都是隐藏的，由单元构建，这些单元通过一系列转换自适应地将接收到的信息从一层更改为另一层。每一层都充当输入层和输出层，使 ANN 能够理解更复杂的事物。这些内层统称为神经层。为了得到解决方案，ANN 使用数据样本而不是整个数据集，这样既节省时间又节省金钱。ANN 是用于改进现有数据分析技术的简单数学模型。
有关瑞士一年期间（2016 年和 2017 年）累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子以及每小时温室气体排放因子的数据集
所提供的数据是瑞士一年内（2016 年和 2017 年）电力结构每小时的 CO2 当量排放因子和累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子。这些数据是根据 Vuarnoz 和 Jusselme (2018) 中提出的方法，在发电技术清单和归因生命周期方法的基础上评估的。与 Vuarnoz 和 Jusselme [2] 相比，意大利到瑞士的电力进口不再被忽视，并可获得更准确的输出数据。所提出数据的实用性在于多种可能的应用。所提供的数据对于对瑞士所有使用电力的过程和产品进行生命周期评估是必不可少的。此外，在实施可再生能源系统和能源存储时，所提供的数据可以作为电力的可持续基准 [7] 。由于其时间准确性，每小时转换系数使得能源管理策略的制定能够考虑到时间相关的生命周期影响。最后，它们可以用于定量跟踪
有关瑞士一年期间（2016 年和 2017 年）累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子以及每小时温室气体排放因子的数据集
摘要 提供的数据是瑞士电力结构一年内（2016 年和 2017 年）的每小时 CO2 当量排放因子和累计能源需求及其不可再生能源部分的每小时转换因子。根据 [1] 中提出的方法，这些数据是根据发电技术清单和归因生命周期方法评估的。与 [2] 相比，意大利到瑞士的电力进口不再被忽视，并导致更准确的输出数据。所提出的数据的实用性在于多种可能的应用。所提供的数据对于对瑞士所有使用电力的过程和产品进行生命周期评估是必要的。此外，在实施可再生能源系统和能源储存时，所提供的数据可以作为可持续的电力基准。由于其时间准确性，每小时转换因子使得能够制定考虑到时间相关的生命周期影响的能源管理战略。最后，它们可用于在给定的时间段内定量跟踪国家层面电网电力的脱碳过程。
硬件在环系统的 AI/ML 数字孪生
2023 年，我们提出了这样的想法：对于某些子系统，使用 AI/ML 技术可以大大加速逆向工程任务的建模部分。与传统的建模和仿真技术相比，AI/ML 方法具有一个关键优势：传统的 M&S 开发人员需要成为子系统主题领域的专家，并且通常主要从定制开发的代码中生成模型，而 AI/ML 建模者则主要将子系统视为一个黑匣子，它只接收输入数据并产生输出数据，这个过程可以使用大多数现有的现成 AI/ML 工具箱进行建模。在最纯粹的形式中，AI/ML 模型只有一个目的：非常忠实地从输入中重现输出，而无需“了解”子系统内部的工作方式或数据代表什么。当然，子系统专家可以深入了解哪些行为最重要，哪些输入最能代表关键
潜在的领导部门推动西部的经济增长...
西努萨坦加拉省（NTB）的经济体积很小，其产量集中在其地区内，并且在NTB地区以外的贸易占一小部分。需要领先的行业才能更快的经济增长。本研究旨在描述贸易结构和领先部门的结构如何推动经济增长。本研究通过利用区域间输入和输出数据使用描述性定量方法。结果表明，输出贸易结构主要在NTB区域内交易，大多数用于最终需求。NTB中产出值最大的行业仍然是农业部门。但是，基于部门联系，电力和天然气采购部门具有最大的能力，可以鼓励其上游和下游部门的进步。这意味着如果鼓励该部门并继续刺激该部门以促进经济增长，则该行业有可能成为具有最高经济乘数的领先行业。