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这篇题为“热力学与能源系统：机器学习在能源优化中的应用”的论文旨在整合现有关于热力学原理和机器学习技术交叉领域的研究。它全面概述了如何将机器学习应用于传统的热力学框架，以改善各种系统的能源优化。分析提出了机器学习在能源优化应用中的要点和趋势，包括预测分析在预测能源需求方面的潜力、实时数据在改善系统反应性方面的作用，以及在已建立的热力学系统中实施机器学习算法所涉及的问题。研究结果表明，将机器学习应用于能源优化具有巨大的前景。这些发现得到了越来越多成功案例研究和概念验证实施的支持。然而，数据质量、集成复杂性以及热力学和机器学习专家之间跨学科联盟的必要性等障碍也被强调。该分析为利用机器学习优化能源系统的研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，为可持续能源实践的持续讨论做出了贡献。研究结果可以为未来的研究方向提供参考，并指导更高效、数据驱动的能源管理策略的发展。索引词：热力学原理；机器学习；能源优化；热力学系统；集成
机器学习用于能源优化
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