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测量 - 避免碳的影响 -
溶液和参考*的生命终结场景的末端相似，而钢的差异是需要将钢与混凝土分离，而宏观合成纤维仍被封装在混凝土结构内。*垃圾填埋场（混凝土被扔掉），混凝土下循环（道路工程），回收（仅大约每M 3的混凝土纤维5kg）。每M 3的混凝土纤维5kg）。
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
避免排放和可持续财务
减少主导的努力在抵抗日益激烈的气候危机中起着至关重要的作用，但人类并未有望将全球变暖限制在工业前水平高1.5°C时。2030年，温室气体（GHG）排放必须下降43％，而2019年的水平必须达到2050年的净零排放。但是，目前的2030年减少排放承诺仅为7％。此外，气候变化和其他宏伟的社会挑战（生物多样性保存，水安全，健康和移民仅举几例）正在变得越来越互连和复杂。不可避免地，各种解决方案和全球努力解决此类巨大挑战以更好地保持一致的挑战，这意味着私营部门的协作和协调是加速系统性转型过程的关键。
避免输电互联拥堵
混合资源（定义为发电、储能和/或灵活负载的组合，它们共享一个公共互连点并作为单一集成资源运行）的主要优势之一是它们能够减少将新发电资源互连到电网所需的输电网络升级。在大多数拥有高质量可再生资源的地区，已经使用了低成本且简单的互连点。因此，当互连研究表明可再生能源项目将使现有设备超载或可能导致输电系统不稳定时，可再生能源项目必须支付昂贵的大容量电力系统网络升级费用。这笔费用通常由项目开发商支付，而不是系统运营商或负载服务实体（通常是公用事业公司）。加剧这一问题的是可再生能源项目在互连队列中等待的僵局，研究通常需要数年才能完成，项目也经历了许多延迟。例如，PJM 系统最近宣布暂停所有新的互连请求，以改进互连流程。可再生能源发电机在传输互连方面面临的这些挑战是其进一步发展的重大障碍。
实现避免温室气体排放
OX2 的气候报告遵循温室气体议定书。OX2 用于估计其项目在多大程度上能够避免温室气体排放的方法符合项目核算的温室气体议定书。项目核算的温室气体议定书将避免的温室气体排放定义为开发可再生能源项目的主要影响，即预期产生的可再生电力取代电网电力而产生的温室气体排放。世界可持续发展工商理事会的《避免排放指南》（2023 年）可用于进一步指导。
使用障碍物避免策略
摘要：导航水下环境提出了控制和本地化技术的严重挑战。未知领土的成功导航需要实现目标的自动操作，同时避免遇到障碍，并提出一个重大问题。使用传感器数据和避免障碍技术的基于检测的控制对于自主水下车辆（AUV）的自主权至关重要。本研究的重点是开发基于滑动模式控制（SMC）的控制方法，并利用成像声纳传感器进行避免障碍物。提出的方法包括用于俯仰和深度控制的控制器，以避免固定物体。采用高斯电位功能来指导AUV的助手并避免障碍物。许多模拟结果评估了AUV在现实模拟条件下的控制性能，从而评估了准确性和稳定性。模拟结果的实验表明，使用海底环境模拟模型，我们在导航各种障碍（例如柔和的上升，陡峭下降和水下壁）方面的表现出色。
设计和实施避免障碍...
任何自动驾驶机器人汽车的最关键特征之一就是能够避免沿其路径的障碍。自动移动机器人具有内置系统，可以在沿其路径遇到障碍物时引导它。通过发送声音脉冲，可以测量机器人到障碍物的距离，同时控制转向齿轮以实现避免障碍物的功能。在本文中，提出了可以避免障碍的自动机器人汽车的发展。这是通过使用超声传感器来传感障碍并指导其运动来实现的。ATMEGA328微控制器用于从超声传感器中收集距离信息，根据嵌入式算法比较测得的距离，并使用它来确定是向前移动还是更改其路径。通过硬件和软件系统设计，构建了障碍物避免机器人汽车平台，同时获得了良好的实验效果。传感器可以感知的安全距离为15 cm，其角度覆盖面积为180 0。
避免在结构化颗粒膜的同时多层涂层中避免表面不稳定性和浆液
抽象的同时多层涂料技术是广为人知的，但是它们的工业应用仍限于狭窄的市场领域。收养的一个障碍可能是熟悉此类过程但不需要的行业之间的不匹配，以及不熟悉但不熟悉的行业。此外，开发多层涂层过程的应用特定于技术挑战。在本文中，我们描述了我们针对新的和新兴的能源应用的全高含量高负载的浆液的同时多层涂层的解决方案。第一个问题是对模具内部物质中高负载的浆液的粒子堵塞（与剪切厚的粘合剂相结合），我们通过添加少量的粘度修改器而在不减少固体载荷的情况下通过添加少量的粘度修改器来缓解。第二个问题是Marangoni驱动的表面不稳定性，类似于顶层去润滑，我们通过仔细选择表面活性剂来调整每个浆液的动态表面张力来解决。在逐步开发的早期就解决了这两个问题，节省了显着的开发成本，在我们的情况下，这是由昂贵的材料驱动的。
避免租房诈骗 住房建议...
• 单户住宅业主 – 请与县评估员办公室核实谁拥有该房产，并要求提供带照片的身份证明，以确保房东是他们所说的那个人。o 皮尔斯县：https://atip.piercecountywa.gov/app/parcelSearch/search o 瑟斯顿县：https://tcproperty.co.thurston.wa.us/propsql/front.asp • 管理公司和有限责任公司 – 查看政府网站： o 许可部门：https://www.dol.wa.gov/business/checkstatus.html o 华盛顿州务卿：https://ccfs.sos.wa.gov/#/
避免歧视性地使用人工智能
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源，以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中，AI 是指基于机器的系统，该系统可以针对给定的一组人类定义的目标，做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时，人工智能在学校中的使用越来越多，包括出于教学和学校安全目的，以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。