XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化研究
文章 综合知识驱动的空气分类过程人工智能系统
摘要：空气分级装置与其他用于分离材料的系统相比具有明显的优势。它们最大限度地提高了磨机的产能，因此构成了降低破碎和研磨操作能耗的有效方法。由于其性能的改进具有挑战性，因此开发一种有效的建模系统具有重要的实际意义。本文介绍了一种新颖的基于知识的散装材料分类 (FLClass) 系统。研究中考虑了广泛的操作参数：进料材料的平均质量和 Sauter 平均直径、分级机转子速度、工作气压和测试进行时间。输出变量是 Sauter 平均直径和分类产品的切割尺寸，以及工艺性能。该模型已根据实验数据成功验证。测量数据和预测数据之间的最大相对误差低于 9%。所提出的基于模糊逻辑的方法允许对要进行的过程进行优化研究。对于考虑的输入参数范围，分类过程的最高性能几乎等于 362 g/min。据我们所知，本文是公开文献中第一篇涉及模糊逻辑方法对散装材料空气分类过程进行建模的论文。
2020年度国家自然科学基金项目指南
升级版改革方案坚持构建理念先进、制度规范、公平高效的科学资助治理体系目标。以三大任务（明确资助类别、完善考核机制、优化研究领域布局）为核心，加强党风廉政建设、学风与科研诚信道德建设、组织与队伍建设三个方面，完善六项机制（面向国家重大需求的科学问题、引领世界科学前沿的科学问题、重大类型项目立项、成果转移转化、跨学科融合、多元化投入），突出两项重点（原创性探索性项目、升级人才资助体系），持续优化七项资助管理环节（明确各级重点级别、系统深化国际合作、不断完善规章制度、不断改进项目管理、不断规范资金管理、持续绩效考核、加强单位管理），全面深化科学资助改革，努力在前瞻性基础研究和前沿原创性成果方面取得重大突破，为实现世界一流科技强国目标作出更多贡献。
nysmac-战略计划-2021-2025。...
• Kings Bay AS 拥有新奥勒松，并提供航班、住房、住宿等所有服务以及研究物流，并开发和维护新奥勒松的公共研究基础设施。Kings Bay 还负责新奥勒松的整体安全。 • 斯瓦尔巴科学论坛 (SSF) 负责斯瓦尔巴研究数据门户，并通过北极实地补助金和斯瓦尔巴战略补助金为研究活动和项目提供资金。 • 斯瓦尔巴北极地球综合观测系统 (SIOS) 优化了位于斯瓦尔巴的研究基础设施对地球系统科学的观测。SIOS 还专注于数据共享以及数据和设施的访问。此外，挪威极地研究所 (NPI) 还负责优化研究规划并通过每周与新奥勒松的所有机构代表举行会议来促进日常活动。所有上述组织之间的密切合作对于新奥勒松的进一步发展至关重要。 Kings Bay、SSF、SIOS 和四个 Ny-Ålesund 旗舰主席受邀作为观察员参加 NySMAC 会议。基于以下 2 列出的早期 NySMAC 文件，该战略概述了 NySMAC 进一步发展的愿景：
独立运行条件下混合交直流微电网的控制策略...
摘要 可再生能源 (RES) 生产的波动是其在孤立住宅建筑中安装和集成的一个大问题。混合交流/直流微电网有利于 RES 在独立模式下的良好运行和智能能源管理的可能性。本文介绍了孤立运行模式下混合交流/直流微电网的优化研究。电力系统由各种可再生能源 (RES)、光伏阵列 (PVA)、风力涡轮发电机 (WTG)、柴油发电机 (DG) 供电，并由电池存储系统 (BSS) 支持短期存储。本研究的主要目的是优化混合交流/直流微电网内的功率流，以实现孤岛模式下的可靠性。首先，为孤岛 RES 系统开发了一个由混合整数线性规划优化的数学模型，并使用 JAVA 语言通过 CPLEX 求解器求解，然后基于开发的模型，针对不同的离网模式模拟电力系统控制。仿真结果表明，即使在可再生能源电力输出不可预测且能源价格任意的情况下，管理策略也可以在执行优化控制的同时保持电力平衡，并提供可控的负载和电池充电/放电功率。最后，所提出的算法在各种约束条件下尊重实时运行的优化。©2020。CBIORE-IJRED。保留所有权利
请求 - 抗态度 - reoi-
使用普遍接受的规划工具涵盖2024-2044期的定期发电总体计划； 2）评估电力存储能力的需求，比较可用的可能性，确定要涵盖的不同方面的挑战和范围，以支持实施合适的存储项目（例如监管，定价方法等）； 3）使用普遍接受的工具更新2022-2027中期计划，以涵盖2025-2030期； 4）审查拟议的间歇性可再生能源技术项目，并建议制定实施计划，以最佳整合到电力系统，包括必要的辅助服务及其成本的影响； 5）进行水力发电系统，地热和可变的可再生能源的优化研究，以最大化清洁能源输出； 6）为电力部门计划人员提供全面的能力建设，以支持该过程。以及长期发电和传输总体规划，顾问的服务还应包括分析能源领域的工作和技能发展，以确保总体规划的公正和及时实施。这项任务的估计预算预计将不超过100万，仅五十万欧元（1,500,000欧元）。3。能源和石油部现在邀请合格的咨询公司（“顾问”）
真实世界的深层离线增强学习
在许多慢性疾病管理和重症监护应用中推荐最佳治疗策略的数据驱动方法越来越兴趣。强化学习方法非常适合这个顺序的决策问题，但必须专门在回顾性病历数据集上进行培训和评估，因为直接在线探索是不安全且不可行的。尽管有这一要求，但绝大多数治疗优化研究都使用了偏离RL方法（例如，在纯粹的离线设置中表现较差的双重深Q网络（DDQN）或其变体）。离线RL的最新进展，例如保守Q学习（CQL），提供了合适的替代方案。，但是在将这些方法调整到现实世界应用中仍然存在挑战，在这些方法中，次优示例主导着回顾性数据集，并且需要满足严格的安全限制。在这项工作中，我们引入了一种实用且理论上的过渡抽样方法，以解决离线RL培训期间的行动失衡。我们对糖尿病和败血症治疗优化的两个现实世界任务进行了广泛的实验，以将所提出的方法的性能与突出的非上线和离线RL基准（DDQN和CQL）进行比较。在一系列有原则和临床相关的指标中，我们表明我们提出的方法可以根据相关的实践和安全指南进行实质性改善。
使用计算方法进行可持续结构优化的批判性评论
摘要 人工智能 (AI) 的融合正在为土木工程领域带来革命性的变化。自然语言处理、机器学习和神经网络等人工智能 (AI) 方法正被用于改善土木工程项目的决策。人工智能算法通过考虑成本限制、环境条件和材料质量等多种方面，帮助工程师在整个设计阶段创建最佳结构设计。通过自动化繁琐的工作并持续监测现场条件，人工智能驱动的机器人和自动机器在施工过程中有助于提高效率和安全性。随着计算工具和信息技术的引入和发展，基于计算技术的结构优化已成为土木工程领域可持续和有效设计最广泛使用的方法之一。地震事件对建筑环境的安全性和稳定性构成重大威胁，因此需要开发能够承受和尽量减少此类事件影响的坚固结构设计。本文的主要目的是分析可持续结构优化研究，深入分析优化目标及其时间和空间趋势，描述优化过程，克服当前研究的局限性并为未来工作提出建议。本文通过整合和综合该领域的现有知识，很好地介绍了可持续性和效率在该领域的意义。本研究论文为优化结构设计的抗震性能和考虑环境可持续性提供了宝贵的见解。
和TA取代的LI7LA3ZR2O12（LLZO）实心电解质
摘要：与传统的锂离子电池（LIBS）相比，固态电池（SSB）是有望实现高能密度和安全性提高的下一代电池的有希望的。尽管市场潜力很大，但很少有研究调查了SSB回收过程，以恢复和重用循环经济的关键原始金属。对于传统的LIB，湿法铝回收已被证明能够生产高质量的产品，而浸出是第一个单元操作。因此，必须建立对固体电解质的浸出行为的基本理解，这是具有不同lixiviants的SSB的关键组成部分。这项工作研究了矿物质酸（H 2 SO 4和HCl），有机酸，有机酸（Formic，乙酸，乙酸，草酸和柠檬酸）和水中最有希望的Al和最有前途的al和TA取代的Li 7 Li 7 Li 7 Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）固体电解质。使用实际的LLZO生产浪费在1 m酸中以1:20 s/L的比率在25℃下24小时进行。结果表明，诸如H 2 SO 4之类的强酸几乎完全溶解了LLZO。用草酸和水观察到鼓励选择性浸出特性。对LLZO浸出行为的这种基本知识将为未来的优化研究提供基础，以开发创新的水透明质量SSB回收过程。
水泥中温室气体排放的定量...
水泥行业是由于其原材料处理和能源需求而产生二氧化碳（CO 2）排放的部门之一。CO 2作为温室气体（GHG）排放，有助于全球变暖，从而导致环境，健康和经济损失。为了解决这些问题，印度尼西亚致力于到2050年减少工业部门的温室气体排放。为了有效计划减少公司产生的温室气体排放，本研究旨在量化一家水泥公司的排放，代表印度尼西亚水泥行业，以了解公司碳足迹的当前状态并确定可行的缓解措施。水泥行业利用温室气体定量系统来计算原材料处理，热能消耗和电力购买的排放。在2021年至2050年的Vensim PLE软件（在业务上（BAU）条件下，使用Vensim PLE软件的计算结果用于系统动力学建模，并具有各种减排策略。结果表明，在BAU条件下具有减少排放策略的温室气排放到2050更密集地采用脱碳技术，过程优化研究以及政府政策（例如碳税和碳交易）需要实现碳中性目标。作为一个群岛地区，印度尼西亚预计会受到气候变化的影响关键字：水泥，减轻排放，温室气体排放，排放定量，系统动力学简介1全球变暖是由温室气体（GHG）引起的，例如二氧化碳（CO 2）以及其他对气候影响的气体，估计在2030年-2052 -2052 -2052（Fankhauser and 2030 -2052）估计增加了1.5°C。
基于嵌入式人工智能的智能入侵检测系统...
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架，并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究，该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景，因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持，CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后，提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端，服务器存储和维护收集的数据，以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测，该模型分为两类，即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA)，评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证，并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景，例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等，并为未来的优化研究铺平了道路。