尽管有一些经验方法可以预测表面沉降,但理论分析很少见,而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型,该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论,Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法,而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性,它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11],但没有明确的成功,这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14],但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题,因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22],但机器学习方法不是隧道过程的选择方法,因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论,Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法,而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性,它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11],但没有明确的成功,这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14],但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题,因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22],但机器学习方法不是隧道过程的选择方法,因为丢失的数据使实时预测不可能。
摘要。在目前的工作中研究了空间持有人颗粒(SHP)分形分布对浸润制造的铝泡沫孔隙率的影响。物理模型用于估计铝泡沫孔隙率,模拟具有不同粒径和相对数量的双峰混合物的SHP分布。将这些模型的结果与数学模型进行了比较,并将使用332个Al-Al-Aloy碱基材料和NaCl晶粒作为SHP制造的实验铝泡沫获得的结果。实现泡沫结构表征,以获得孔隙率,密度,壁厚和分形尺寸,而机械表征则集中在压缩年轻模量上。表明,可以生产具有不同分形孔隙率和多种单位细胞的泡沫,最大约为68%。还发现,随着细颗粒分数的增加,孔壁厚度显着降低。此外,所有模型都以最大的孔隙率呈现出峰值,其值增加并转移到低颗粒分数,大小比的增加。对于低粒径比的实验泡沫也观察到了这种行为。然而,对于更高的大小比率,孔隙率显示出归因于混合过程的不规则行为。
在当今的条件下,人们在城市生活的压力下被压碎。出于这个原因,它努力与自然重新融合并在每一个机会上提高认识,并为农村发展的发展做出贡献。为此,生态旅游的概念在向人们引入生态系统方面脱颖而出。生态旅游是提高人们与自然界的人们所居住的生态系统的认识的重要工具。土耳其的生态旅游范围内有许多活动。观看鸟是其中的一项有意义的活动。观看旅游业作为生态旅游的一个分支,正在不断发展,并构成了最大的生态游客。平均而言,观鸟者是受过良好教育,良好的收入,并且对自己的工作非常坚定。观鸟旅游业日复一日地发展起来,并变得重要。出于这个原因,在这项研究中,将讨论观察旅游业,其发展,观察期间要考虑的观点,土耳其观看鸟类的观点的重要性,将讨论观看鸟类的生态和经济影响。此外,它的目的是在很小的范围内提高自然意识对人类的意识。此外,凭借另类的旅游业,它的目的是支持各个季节的旅游业,对生物,不同工作区的存在以及增加观看鸟类的旅游业的敏感性,这在土耳其非常罕见。
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汤姆·巴登 *、约翰·布里塞尼奥 †、加布里埃尔·考芬 ‡、索菲·科恩-博德内斯 §、艾米·考特尼 ¶、多米尼克·迪克森 || 、 Gül Dölen # 、 Graziano Fiorito ** 、 Camino Gestal †† 、 Taryn Gustafson ‡‡ 、 Elizabeth Heath-Heckman §§ 、 Qiaz Hua ¶¶ 、 Pamela Imperador e ** 、 Ry osuke Kimbara |||| 、Mir ela Król ##、Zden ˇek Lajbner ***、Nicolás Lichilín †††、Filippo Macchi ‡‡‡、Matthew J. McCoy §§§、Michele K. Nishiguchi ¶¶¶、Spencer V. Nyholm、|| 、###、Pédr o Antonio Pér ez-Ferr er ¶¶¶、Giovanna Ponte**、Judit R. Pungor ‡、Thea F. Rogers †††、Joshua JC Rosenthal ****、Lisa Rouressol †††† Rubas †† vo Sanchez ‡‡‡‡、Catarina Pereira Santos |||||| 、Darrin T. Schultz †††、Eve Seuntjens §§§§、J er emea O. Songco-Casey ‡、Ian Erik Stewart ¶¶¶¶、Ruth Styfhals §§§§、Surangkana Tuanapaya ||||||||| 、Nidhi Vijayan †、Anton Weissenbacher ####、Lucia Zifcakova ***、Grace Schulz *****、Willem Weertman || ,Oleg Simakov ††† ,1 和 Caroline B. Albertin **** ,2
摘要:不断学习的能力对于机器人获得高水平的智力和自主权至关重要。在本文中,我们考虑针对四足机器人的连续加强学习(RL),其中包括能够不断学习子序列任务(可塑性)并保持先前任务的性能(稳定性)的能力。提出的方法获得的策略使机器人能够依次学习多个任务,同时克服了灾难性的遗忘和可塑性的丧失。同时,它可以实现上述目标,并尽可能少地修改原始RL学习过程。所提出的方法使用Piggyback算法为每个任务选择受保护的参数,并重新定位未使用的参数以提高可塑性。同时,我们鼓励探索政策网络,鼓励策略网络的软网络的熵。我们的实验表明,传统的持续学习算法在机器人运动问题上不能很好地表现,并且我们的算法对RL培训的进度更加稳定,并且对RL培训的进度更少。几个机器人运动实验验证了我们方法的有效性。
高管摘要加拿大是否可以足够快地建立足够快的净目标?它是否具有吸引足够投资并实现改变其能源系统和更广泛经济所需的大量项目所需的政策和监管框架?这些问题在最近的政治和政策议程上都很高。净零转换和加拿大环境的比例。在接下来的二十年中,改变加拿大的能源系统和更广泛的经济需要取代或改造大约20%的电力系统发射的电力系统;将电源系统整体加倍或翻倍;取代,脱碳或翻新四分之三的能源最终用途,这些能源最终用途为行业和社区提供热量;开发新的能源基础设施和市场,以供氢等新能源;并脱氧该国的石油和天然气行业。这是一项艰巨的任务,比在加拿大历史上以外的政策(战时除外)所做的任何事情都要大。加拿大现实的各个方面加剧了挑战。加拿大的联邦体系臭名昭著,因为使经济项目比单一体系中的经济项目更具挑战性。尤其是能量的情况。首先,电力的大多数方面是明确的省级管辖权事项。第三,需要的各种项目涉及由各种监管机构,一些联邦,许多省和新兴的,有些土著人管理的许多不同的决策过程。研究描述和方法。第二,加拿大的地理和资源财富是可观的好处,但是省级经济体,发电,温室气体排放概况和资源的变化,产生了各种省级利益和不平等,以使每个地方净零排放净。在这种背景下,积极能源对公众对能源项目决策系统的信心进行了研究。“公共”是指公民,消费者,社区和投资者的非常广泛而重叠的范围。在没有信心的情况下,加拿大将无法根据净零来改变其能源系统和更广泛的经济。这项研究探讨了一个问题,即加拿大是否可以从两个方向建立足够快的速度 - 回顾过去二十年来,通过文献综述和过去二十年来的近20个项目的概况,在接下来的二十年中,通过在投资环境中进行了三十多个领导者的一系列机密访谈,这些领导者与三十多个领导者进行了更多的资金行业,这些访谈主要来自能源行业,这些投资行业来自能源行业,并投入了投资,并投入了投资,并构成了投资和投资。