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World File Search System优化模型
考虑参与能源和灵活性市场的电力传输网格中可再生生成的托管能力的最大化：双重优化模型
对可再生能源产生的投资是过渡到可持续能源和能源系统的重要组成部分。在这方面，托管能力（HC）的概念是可再生发电的投资者和系统运营商确定最大数量连接可再生资源的有用工具，而无需修改或加强网格。然而，现有研究的相当一部分涉及分销系统中问题的技术要求，同时忽略了传输系统和市场范围。可再生生成吸收减少了对电力部门中化石燃料资源的依赖，同时还表现出满足系统灵活性需求的能力。本文提出了一种基于市场的方法，以最大限度地考虑能源和灵活性市场的传输系统中可再生的HC。为此，开发了一个双重优化问题，以研究最大化可再生生成HC的盈利能力。在上层问题中，关于新一代投资的非负盈利能力，开发了HC最大化。较低级别的问题解决了能源和灵活性市场的社会福利最大化，在这些市场中，新的可再生能源产生可以参与其中。将配方转移到单级混合刻板线性编程（MILP）问题中，以避免双重模型的非线性。所提出的模型应用于2总线说明性示例和IEEE 24总线可靠性测试系统（RTS）。结果表明，可再生生成单元可以通过参与灵活性市场来提高其盈利能力，从而从市场的角度增加可再生的HC。
有限的深度增量优化模型 -
摘要工业计算机断层扫描（CT）广泛用于各种行业的非破坏性测试和质量控制。然而，工业CT中的一个共同挑战是由有限的角度层析成像引起的伪影的存在，由于几何约束或时间限制，该物体无法完全旋转。为了消除工件，我们提出了一个基于扩散模型的新框架：深度增量角度改进模型（DI-ARM）。我们的方法通过使用不同有限角度的重建数据作为训练过程中的中间步骤来利用CT投影的特性，取代了添加随机高斯噪声的传统扩散模型。这种方法确保了训练过程中的数据一致性，从而减轻了通过扩散模型的随机性引起的不稳定性。此外，与常规扩散模型相比，我们的方法需要更少的步骤，从而大大降低了计算资源消耗。
使用成本的包装优化模型
在食品和饮料业务流程中，具有高度竞争需求的食品和饮料业务流程的大量使用是制造运营中的一个很好的策略。在印度尼西亚，仍然有许多包装项目仍在其他国家进口，这间接地创造了很高的依赖性并削弱了现有的竞争力。从国外供应延迟的风险可能会导致运营过程中断，这可能会导致消费者供应的延迟。本研究试图根据消费者的欲望来描述包装及其对制造业务策略的影响。主题之间的相关性：包装 - 这项研究中的客户行为和人为策略非常强烈，到目前为止，这在先前的研究中尚未找到。这项研究使用了民族志研究，该研究用于探索消费者的认知和情感方面。这项研究的管理影响是针对制造商可以实践的业务策略的。消费者购买行为代表了公司通过产品性能提供的产品质量和证据。这将使消费者进行重复购买的意识。对产品的意识将开始
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
混合成本敏感的机器学习和优化模型，以最大程度地降低资源约束的分类问题成本⋆
摘要。旨在最大程度地减少涉及稀缺资源的分类成本的分类任务在许多现实世界中很常见，例如对患者进行器官移植的分配，直接广告的预算分配以及在有维护能力限制时需要维护的机器的分类。我们为方案提出了一个全面的分析框架，除了包括多个类别的分类问题和错误分类成本外，还对由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。要在约束下对样本进行分类，该框架使用训练有素的成本敏感分类器生成的概率矩阵作为具有最低成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。为了说明其有效性和适用性，在医疗资源分配案例研究的背景下应用了具有成本敏感神经网络的框架。使用成本不敏感的分类器，所提出的框架的性能要比替代性通用方法要好得多。我们的结果表明，所提出的框架能够为错误分类成本问题提供有效的有限资源分配。
非线性优化模型评估
本研究工作介绍了基于非常规可再生能源的孤立微电网的最佳能源管理。为此，提出了一个经济调度问题，旨在以最低的运营成本满足电力需求，该问题基于混合整数非线性优化问题。算法的非线性通过在优化模型中包含描述发电机组实际运行的特征方程来表示。经济调度的输入数据（例如太阳辐射和风速）是从位于厄瓜多尔加拉帕戈斯省圣克鲁斯岛的 NASA 平台获得的。此外，电力需求数据是从该地区的实际测量中获得的。对12、24、168小时的经济调度问题进行了求解，得到各情况下的能量分配比例为光伏发电机供电50.40%、柴油发电机供电23.92%、蓄电池组供电17.14%、风力发电机供电5.53%，完全满足了需求，满足了发电机组不出现间歇性的特点，获得了系统最低的运行成本。
将全局优化模型应用于EEG脑信号
过去十年，人们做出了巨大努力，使社交机器人的形态和功能更加人性化，以提高它们在人类中的接受度。为此，社交机器人最近与脑机接口 (BCI) 系统相结合，试图让它们了解人类的心理状态，尤其是情绪。然而，使用 BCI 进行情绪识别带来了一些挑战，例如情绪的主观性、情境依赖性以及缺乏可靠的神经测量来实时处理情绪。此外，使用 BCI 系统也带来了一系列局限性，例如输入数据空间中的偏差-方差权衡、维度和噪声。在本研究中，我们试图通过在人机交互 (HRI) 期间从 EEG 大脑活动中检测人类的情绪状态来解决其中的一些挑战。从 10 名与表现出积极或消极性格的 Pepper 机器人互动的参与者那里收集了 EEG 信号。使用从额叶大脑不对称 (FBA) 得出的情绪效价和唤醒测量，训练了几种机器学习模型，以根据机器人个性对人类的心理状态进行分类。 为了提高分类准确性，所有提出的分类器都经过基于特征选择和超参数优化技术的全局优化模型 (GOM)。 结果表明，可以从 EEG 信号中对用户对机器人行为的情绪反应进行分类，准确率高达 92%。 本研究的成果有助于人机交互中心智理论 (ToM) 的第一级，使机器人能够理解用户的情绪反应并将心理状态归因于他们。 我们的工作推动了社交和辅助机器人领域的发展，为未来开发更具同理心和反应更快的 HRI 铺平了道路。
多个免疫细胞中的蛋白O-Glcnacylation及其治疗势具有库存管理的绿色供应链网络设计的综合优化模型
摘要：供应链网络设计和库存管理都是提高企业核心竞争力的重要意义。这项研究研究了设施位置的联合优化问题和组装制造业企业的多电子供应链网络的库存，考虑了设施的选择，选择供应商的选择，运输模式选择以及同时的库存决策。提出了一个相应的综合优化模型，旨在最大程度地减少总成本，包括设施的开放成本，开放式工厂和分销中心的库存成本以及整个供应链网络中车辆的运输成本以及CO 2发射的成本。基于提出的优化模型的特征，开发了嵌入局部搜索的混合遗传算法来解决所提出的模型。数值示例和案例研究，以说明所提出的模型和相应算法的有效性。发现该模型是合理且适用的，而混合遗传算法（HGA）比标准遗传算法（SGA）更有效。此外，植物的最大销售时间对供应链的总成本产生了重大影响。
大肠杆菌血清型O157：H7的生理和转录组分析响应鼠李菜脂治疗 开发用于欧洲进行性脑部疾病的量身定制的剪接开关寡核苷酸：开发，调节和实施Consi 转录因子FOXM1在糖尿病及其... 中的作用 Lelliottia amnigena和Pseudomonas putida与关键SARS-COV-2感染相关的共同感染：病例报告 多个免疫细胞中的蛋白O-Glcnacylation及其治疗势 具有库存管理的绿色供应链网络设计的综合优化模型
摘要：rhamnolipid（RL）可以抑制大肠杆菌O157：H7的生物膜形成，但关联机制仍然未知。我们在这里对用RL和未经处理的培养物处理的培养物进行了比较生理和转录分析，以阐明RL可能抑制大肠杆菌O157：H7中生物FM形成的潜在机制。抗生物膜测定法显示，用0.25-1 mg/ml的RL处理抑制了超过70％的大肠杆菌O157：H7生物膜形成能力。细胞水平的生理分析表明，高浓度的RL显着降低了外膜的疏水性。大肠杆菌细胞膜完整性和渗透性也受到RL的显着影响，这是由于细胞膜脂多糖（LPS）的释放增加。此外，与未经处理的细胞相比，在用RL处理的细胞中，转录组促进显示了2601个差异表达的基因（1344个上调和1257个下调）。功能富集分析表明，RL治疗负责负责LPS合成，外膜外蛋白合成和型脂肪组装以及型多N-乙酰基 - 葡萄糖胺生物合成和基因所需的下调基因。总而言之，RL处理抑制了大肠杆菌O157：H7生物膜形成，通过修饰关键的外膜表面特性和粘附基因的表达水平。
小鼠的早期移植具有持久作用 中期可持续供应链网络设计的三个目标优化模型
肠道菌群与认知发展有因果关系。我们旨在确定介导其对认知发展的影响以及与最有前途的代谢产物有关的食物或营养的代谢产物。粪便（多利安 - 皮萨克队列，包括90个有婴儿的一般人群，42/48女性/男性，2011年至2014年出生）（FMT）中的C57BL/6无菌小鼠。儿童和受体小鼠通过认知表型或基于保护性代谢物进行分层。在儿童中获得了食物频率问卷。小鼠的认知测量值包括五次Y迷宫测试，直到FMT后23周，以及（23周）PET-CT用于脑代谢和放射性，以及基于超声的颈动脉血管指数。儿童（粪便，尿液）和小鼠（粪便，血浆）代谢组通过1H NMR光谱法测量，并通过16S rRNA扩增子测序在小鼠中分析粪便菌群。儿童和受体小鼠的认知评分相关。fmt依赖性的脑代谢修饰。从高认知或保护性代谢物富集的儿童中接受FMT的小鼠发展出了卓越的认知行为表现。一组代谢产物，即黄嘌呤，甲明甲明，甲酸盐，甘露糖，酪氨酸，苯丙氨酸，谷氨酰胺，可介导供体儿童和受体小鼠的肠道认知轴。血管指标部分解释了代谢物与表型关系。儿童消费豆类，全乳酸奶和鸡蛋以及铁，锌和维生素D的摄入似乎支持保护性肠道代谢物。总体而言，参与炎症，嘌呤代谢和神经递质合成的代谢产物介导了肠道认知轴，并具有筛查的希望。相关的饮食和营养发现提供了针对认知保护的微生物群的干预措施，并具有持久的影响。