本研究提出了一种机器学习或人工智能 (AI) 控制低阻力 Ahmed 体的方法,其后倾角 ϕ = 35°,旨在找到有效减阻 (DR) 的策略。根据机身横截面积的平方根,所研究的雷诺数 Re 为 1.7 × 10 5。控制系统包括五个独立操作的稳定微喷射阵列,沿后窗和垂直底座的边缘吹出,车身尾部的二十六个压力抽头,以及一个基于蚁群算法的控制器,用于无监督学习近乎最优的控制律。成本函数的设计同时考虑了 DR 和控制功率输入。AI 控制的学习过程发现强迫产生高达 18 % 的 DR,相当于阻力系数降低 0.06,大大超过了之前报道的这种机身的任何 DR。此外,发现的强迫因素可能提供替代解决方案,即在 DR 略微牺牲的情况下大幅提高控制效率。在有控制和无控制的情况下进行的大量流量测量表明,车身周围的流动结构发生了显著变化,例如后窗上的流动分离、再循环气泡和 C 柱涡流,这些都与窗户和底座上的压力上升有关。揭示了 DR 的物理机制,以及在最佳控制或最大 DR 下改变的流动结构的概念模型。进一步将该机制与最高控制效率下的机制进行了比较。
放置在1个象限(正水平轴和垂直轴值)中的点表示EOL电池未显示任何范围或功率限制的情况。这些情况对应于模拟以40%SOH的值停止的案例,因为安全问题可能是强迫EOL事件的原因。所有无法提供所需范围的EOL电池都位于3个象限(正垂直和负轴值)中。如果周期容量高于EV的可用容量,则意味着将达到电池的工作限制。因此,在第4个象限(正水平和负垂直轴值)中不存在任何点。最后,在2个象限(负水平和垂直轴值)中的点是
学者和行业从业者一直在争论如何最好地制定道德人工智能 (AI) 干预措施。此类干预措施建议构建和使用 AI 工具的公司改变其技术实践,但未能解决有关 AI 开发的组织和制度背景的关键问题。在本文中,我们围绕“AI”作为一个话语概念的生命和组织实践在一个研究不足的领域——新兴 AI 初创企业——进行了描述性研究,重点关注企业家面临的组织外压力。利用组织如何变化的理论视角,我们对 23 位在早期 AI 初创企业工作的企业家进行了半结构化访谈。我们发现初创企业中的参与者既顺从又抵制制度压力。我们的分析发现 AI 企业家面临的一个核心矛盾:他们往往重视科学的完整性和方法的严谨性;然而,有影响力的外部利益相关者要么缺乏技术知识来理解企业家对严谨性的重视,要么更关注业务优先事项。结果,企业家采用了与他们的科学价值观背道而驰的关于人工智能的炒作营销信息,但试图在内部保持其合法性。制度压力和组织约束也影响了企业家的建模实践及其对实际或即将出台的监管的反应。最后,我们讨论了如何利用这些压力作为有效干预措施的杠杆,以建立道德人工智能。
滚动阻力是所有滚动车辆能耗中的一个重要因素。正确理解这一现象是设计节能车辆的重要方面。文献研究主要从三个方面来描述这一现象:轮胎材料及其特性、轮胎组件及其对轮胎滚动阻力行为的影响,最后考虑操作条件对轮胎行为的影响。为了对滚动阻力现象进行全面的文献研究,我们研究并总结了 58 种资源。
1 巴西圣保罗大都会联合大学运动生理学实验室系,2 巴西圣保罗圣犹大塔德乌大学转化生理学实验室系,3 巴西圣保罗大学力量训练神经肌肉适应实验室,4 巴西阿拉戈斯马塞约阿拉戈斯联邦大学体育与运动学院应用体育科学实验室,5 巴西圣保罗联邦大学巴西 Cochrane 中心循证健康系,6 巴西圣保罗大学艺术、科学与人文学院体育活动与衰老实验室,7 香港浸会大学健康与运动科学研究中心,中国香港九龙塘,8 圣埃斯皮里图联邦大学体育与运动中心实验生理学与生物化学实验室,巴西维多利亚
摘要:本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索(HGS)优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合,提出了新的混乱饥饿游戏搜索(CHGS)。它用于解决最佳功率流(OPF)问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本,同时满足了系统的约束。此外,本文为混合可再生能源,光伏和风电场提供了最佳选址。此外,还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量,该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统,可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力,并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进,以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。
摘要:临界功率 (CP) 概念的研究和应用已持续数十年。CP 测试可估计两个不同的参数 CP 和 W ′,它们分别描述有氧和无氧代谢能力。各种数学模型已用于估算各种运动方式的 CP 和 W ′ 参数。最近,CP 模型已应用于动态恒定外部阻力 (DCER) 锻炼。在各种连续、全身、动态运动中建立的相同双曲线关系也已在上身、下身和全身 DCER 锻炼中得到证实。负荷与重复次数关系的渐近线定义为临界负荷 (CL),曲率常数为 L ′ 。CL 和 L ′ 可以通过用于推导 CP 的相同线性和非线性数学模型来估算。本综述的目的是 (1) 概述连续、动态锻炼方式中的 CP 概念;(2) 描述该模型在 DCER 锻炼中的最新应用; (3)展示如何应用 DCER 锻炼的数学建模来进一步了解疲劳和个人表现能力; (4)就估计 CL 测试参数的方法提出初步建议。
自20世纪30年代以来,人们就已认识到服装在人类生物气象学研究中的重要性(例如,Winslow等人,1937年;Gagge等人,1938年;Winslow等人,1938年;Gagge等人,1941年)。在这些研究中,人们运用实验和理论工具研究了服装的作用,将其作为人体-大气界面的一个重要输入变量。在20世纪下半叶(例如,Auliciems和de Freitas,1976年;de Freitas,1979年),服装被视为并被解读为人类对环境条件的“反应”,并被分析为一个决定性模型的输出。如今,服装对生物气象热调节的影响通常以两种方式考虑:作为热生理模型(例如,Fiala 等人,2012)的输入参数(例如,Havenith 等人,2012)或作为代表热适应行为的模型输出(Lin,2009;Potchter 等人,2018)。在这种情况下,r cl 可用作表示人体热交换不平衡程度的量度。当热量过剩时,人体需要冷却以达到能量平衡。此时 r cl 值为负。请注意,在迄今为止发表的研究中根本没有考虑负服装阻力值,而只是将其等于零,理由是“由于在公共场合裸体是不可接受的,因此 clo 值 ≤ 0 被设置为零”(Yan,2005)。本研究中也使用了负的服装阻力值,因为当服装被视为一种热调节器而忽略其对人体行为的依赖性时,这些值是可以解释的。相反,当存在热量不足时,人体需要变暖才能达到能量平衡。在这种情况下,r cl 值为正。当人体处于能量平衡状态时,既不需要冷却也不需要变暖,感觉这种状态很舒适。在这种情况下,r cl 非常接近或等于零。服装阻力参数是一个复数,因为它取决于人和环境的特征。在人类特征中,个人、社会方面以及活动类型是最具决定性的。活动类型决定代谢活动率,该率在 40 到 600 Wm − 2 之间变化
L.客观合理性:用于确定反应反应的合法性的法律标准是《美国宪法》的第四修正案(Graham v Connor,490 U.S. 386(1989))。格雷厄姆(Graham)部分地说:“必须从现场合理官员的角度来判断特定使用武力的合理性,而不是以20/20的事后看来。合理性的演算必须体现津贴,因为在不确定的情况下,警察经常被迫做出第二次分裂的决定,这些决定是在特定情况下必要的武力量迅速发展的。合理性测试无法精确定义或机械应用。”在使用部队时官员知道的情况下,对抵抗的反应必须是合理的。因此,坦帕警察局检查了客观标准对抵抗事件的所有回应,而不是主观标准。