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代码/Code 学院/School 学科/专业First- ...
注：博士研究生请选择 一级学科* ，硕士研究生请选择 学科/专业 。 Note: For PhD students, please select the First-level Discipline* , and for Master students, please select the Speciality/Major .
新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
CRISPR技术应用进展和优化方案
Gootenberg, JS 等人（2018 年）。“带有 Cas13、Cas12a 和 Csm6 的多路复用便携式核酸检测平台。”Science 360(6387): 439-444
Clusterprofiler GO和KEGG 富集分析R代码详解
连。这些关系可以是“is_a”或“part_of”，形成了一个有向无环图（DAG）的结构。 GO注释是将基因产 物与GO术语相关联的过程，这对于理解基因的功能和进行基因表达分析至关重要。 GO注释的结果可 以用于多种分析，包括基因本体论富集分析，这是一种统计方法，用于确定在一组基因中哪些GO术 语的出现频率显着高于随机预期，从而揭示基因集的生物学功能。
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
需求受相关性影响的设备备件库存优化 - 工业工程
摘要：备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上，但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用，备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题，以服务响应时间为约束，以最小化库存成本和缺货成本为目标，建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换，从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本，结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明，备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
基于重力储能的风光储系统多目标容量优化规划
摘要：风电场，光伏电站和能源存储系统的容量计划是降低成本并确保风能储存多能量混合动力系统的可靠性的有效措施。基于重力储能依赖山脉，我们在这里考虑风电场的能力，光伏电站和能源存储系统作为决策变量，并建立一个多目标的最佳能力计划模型，并具有最低系统的总成本以及最低的全面指数的优化，包括Wind和Solar供应量的供电率，电源供应率的互补特征，电源供应率，电源供应率，电源供应率，造成电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率。混合动力系统。同时使用多目标自适应混沌粒子群优化来解决模型。在这项研究中，考虑了不同的计划偏好。使用该技术通过与理想解决方案相似的订单偏好进行排序，并获得了不同规划偏好的最佳计划方案。此外，熵权重的等级金额评估方法用于评估不同计划方案的可靠性指数，并选择了典型的一天来分析规划方案的输出状态。模拟结果表明，所提出的模型可以具有良好的经济
AI辅助代码生成和优化
摘要本文的目的是探索AI驱动的代码生成和优化。代码生成器的持续演变也为自动化重复任务的新可能性开辟了可能性，从而使更大的专注于高级问题解决和设计，而不是低级实现细节。随着技术的不断发展，预计代码生成器在软件开发中的作用将进一步扩展，从而为明天的计算环境的挑战提供了创新的解决方案。最终的愿景是将“创意编码”到一个新级别的程序员，专家使用专业的DSL或自动化软件开发的愿景，我们认为，实用实现的途径确实在于其封闭[1]。在这种情况下，很明显，AI方法和Flex太空技术的整合是研究人员的重要领域，因为它为该领域的持续创新和进步提供了许多机会。随着我们更深入地研究代码生成和优化技术的复杂性，越来越明显的是，进一步的探索和改进至关重要，以解开这些尖端的AI-drien驱动方法的全部潜力。此外，对AI和Flex空间融合固有的挑战的识别和主动缓解措施对于确保成功开发和部署有影响力的解决方案至关重要。在每个代码生成器的基础上是由某些编译器中间形式表示的映射[2]。通过对这些关键领域的细微理解，研究人员和从业人员可以致力于实现AI和Flex太空技术相交的变革性可能性[1]。通过解决与这些先进方法相关的复杂性和细微差别，我们可以促进编程实践和软件开发过程的演变，最终导致了所设想的创造性和高效计算生态系统的实质性化。虽然可以在第一级上理解产生有效的低级代码的高级问题，因为它是找到从可能的程序实现的高维空间到有效的代码输出的良好的低维映射，而固有地，代码生成是编程语言设计的促进者，或实现的依赖性（或实践），或实现的依赖性（或实践），并且是在构成方面的依赖性（或实现），并且在构成方面的依赖性（在实现方面都可以构成）。广泛的程序在其具体语法级别操纵其他程序以生成新程序（代码或数据）或优化或理解它们，称为“代码生成器”。在过去的五十年中，代码生成的使用以各种方式导致了在复杂程序中的专业化：使程序变得较小（通过部分评估），更快的速度（专门用于特定输入）和更安全（通过修复可能的动态输入，例如软件故障攻击）。有限的，通常的标量，运行时值的子表达已被常数替换，并且使用可用的方法对这种编译器支持的可用方法进行了有限的循环计数，循环均已展开。代码生成器操纵源代码的能力彻底改变了程序员开发软件的方式，为以前无法实现的效率，安全性和自定义提供了新的机会。这导致了软件的创建和优化方式发生了重大变化，从而导致了各个行业中更先进和复杂的应用程序的开发[2,3]。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
