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World File Search System凸壳
基于凸优化算法的电动汽车动力电池优化策略
摘要：随着电动汽车产业的发展，电动汽车为人们提供了更多的选择，但电动汽车的性能还有待提高，使得大部分消费者持观望态度，因此寻找一种能够有效提高电动汽车性能的方法具有重要意义。针对目前电动汽车的性能问题，提出一种凸优化算法对电动汽车的电机模型和动力电池参数进行优化，提高电动汽车的整体性能。对比了所提凸优化算法、双环DP优化算法、非线性优化算法的性能。结果表明：经凸优化算法优化后的电动汽车氢气消耗量为95.364 g，低于优化前DCDP优化算法的98.165 g和非线性优化算法的105.236 g，也明显优于优化前电动汽车的125.59 g。凸优化算法优化的计算时间为4.9 s，低于DCDP优化算法和非线性优化算法。上述结果表明凸优化算法具有更好的优化性能。使用凸优化算法对动力电池进行优化后，电动汽车的整体性能更高。因此，该方法可以有效改善目前电动汽车动力电池的性能，使新能源汽车迅速发展，改善我国日益严重的环境污染和能源危机。
用户级差分私有随机凸优化
我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化（DP-SCO），每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等，2023b]，要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun，Sun，2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法，这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率，并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD，与集中数据的新型私人平均估计程序合并，该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。
壳层生长、原子修饰及其他 - NSF-PAR
摘要：量子点因其明亮、尺寸可调的发光特性而被应用于研究实验室和商业应用中。虽然经验合成和工艺优化已使许多量子点系统的光致发光量子产率达到或接近 100%，但我们对这种性能背后的化学原理的理解以及我们按需获取此类材料的能力却落后了。在本期观点中，我们介绍了我们对表面化学和量子点发光之间联系的理解现状。我们遵循从壳层生长开始的历史弧线，然后导致对表面衍生电荷捕获的原子描述，最终使我们对表面化学在发光特性中的作用有了更细致的了解，包括表面偶极子和振动电子耦合等新兴概念。F
IACS 双壳油轮通用结构规则...
4.1 总体原则................................................................................................................ 14 4.2 载荷............................................................................................................................... 14 4.3 结构能力评估.............................................................................................................. 15 4.4 材料和焊接................................................................................................................ 16 4.5 评估/验收标准....................................................................................................... 16 4.6 安全等效原则....................................................................................................... 18
凉爽的混凝土掺入碳酸毛刺壳
摘要：城市热岛效应已成为城市地区的关键问题，加剧了与热有关的问题并增加能源消耗。将普通的波特兰水泥（OPC）与源自Periwinkle壳粉的碳酸骨料结合起来，以开发有效的凉爽材料。通过碳酸过程，骨料会经历转换，捕获二氧化碳（CO 2）并将其转换为方解石。所得的水泥混合物表现出高太阳反射特性，使其成为凉爽路面和屋顶应用的潜在候选者。在这项研究中，对原材料（包括Periwinkle壳粉末）进行了表征，并评估了碳化过程以量化CO 2捕获效率。此外，对这种新水泥在屋顶上的效率的真实测试表明，该材料达到了显着的冷却效果，比在太阳辐射峰处的标准OPC凉爽6°C。关键字：城市热岛，碳捕获，凉爽的材料，碳酸骨料，回收骨料，水泥材料■简介
凉爽的混凝土掺入碳酸毛刺壳
摘要：城市热岛效应已成为城市地区的关键问题，加剧了与热有关的问题并增加能源消耗。将普通的波特兰水泥（OPC）与源自Periwinkle壳粉的碳酸骨料结合起来，以开发有效的凉爽材料。通过碳酸过程，骨料会经历转换，捕获二氧化碳（CO 2）并将其转换为方解石。所得的水泥混合物表现出高太阳反射特性，使其成为凉爽路面和屋顶应用的潜在候选者。在这项研究中，对原材料（包括Periwinkle壳粉末）进行了表征，并评估了碳化过程以量化CO 2捕获效率。此外，对这种新水泥在屋顶上的效率的真实测试表明，该材料达到了显着的冷却效果，比在太阳辐射峰处的标准OPC凉爽6°C。关键字：城市热岛，碳捕获，凉爽的材料，碳酸骨料，回收骨料，水泥材料■简介
凸的混合量子处理器上非平衡稳态的优化
1新加坡国立大学量子技术中心，新加坡3科学驱动器2，新加坡117543 2量子量子信息和计算机科学和量子学院联合中心，NIST/马里兰州，马里兰州，马里兰州大学公园，20742，美国20742，美国3美国高性能计算研究所（IHPC）16-16 Connexis, Singapore 138632, Republic of Singapore 4 MajuLab, CNRS-UNS-NUS-NTU International Joint Research Unit, Singapore UMI 3654, Singapore 5 National Institute of Education, Nanyang Technological University, 1 Nanyang Walk, Singapore 637616, Singapore 6 School of Electrical and Electronic Engineering Block S2.1, 50 Nanyang Avenue, Singapore 639798，新加坡7物理学系印度理工学院 - 孟买，孟买，孟买400076，印度8量子信息卓越中心，计算，科学和技术卓越中心，印度孟买孟买，孟买，印度400076
网络中学习增强的分散在线凸优化
本文研究了网络化多智能体系统中的学习增强分散式在线凸优化，这是一个尚未得到充分探索的具有挑战性的场景。我们首先考虑一种线性学习增强分散式在线算法（LADO-Lin），该算法以线性方式将机器学习（ML）策略与基线专家策略相结合。我们表明，虽然 LADO-Lin 可以利用 ML 预测的潜力来提高平均成本性能，但它不能保证最坏情况的性能。为了解决这个限制，我们提出了一种新颖的在线算法（LADO），该算法自适应地结合 ML 策略和专家策略来保护 ML 预测，从而实现强大的竞争力保证。我们还证明了 LADO 的平均成本界限，揭示了平均性能和最坏情况鲁棒性之间的权衡，并展示了通过明确考虑鲁棒性要求来训练 ML 策略的优势。最后，我们对分散式电池管理进行了实验。我们的结果突出了 ML 增强在提高 LADO 的平均性能以及保证的最坏情况性能方面的潜力。
认证凸量量通道优化问题的最佳性
自然表达为对所有测量值的实现线性函数的优化，并具有固定数量的结果。在量子克隆[BDE + 98，SIGA05]和量子货币的密切相关概念[AFG + 12]的研究中出现了其他例子，其中人们普遍有兴趣知道，最佳选择的量子通道可以如何将一个给定状态的单个副本转换为相同状态的多个副本，以相对于多个差异图的多个差异。可以在量子复杂性理论中找到另一个示例，其中两种量子量子交互式证明系统[JUW09]自然分析为优化问题，在该问题中，目标函数描述了给定的验证者接受的概率，并且在所有量子通道中，优化的范围都在所有尺寸的量子通道中描述了可能的操作范围。关于在所有测量值中定义的线性函数的优化，并通过HOLVO [HOL73B，HOL73A]和YUEN，KENNEDY，KENNEDY和LAX [YKL70，YKL70，YKL75，YKL75，YKL70，YKL70，YKL75]确定了固定数量的结果，以实现最佳状态的必要条件。这些条件在本文稍后在本文稍后明确描述，相对容易检查；实际上，通过使用半有限编程[JVF02，IP03，EMV03]，可以实际发现或近似最佳测量的问题，而有效解决的问题通常是一项更具计算机的任务。这些最佳条件可以很容易地扩展，以获得在所有量子通道的集合中定义的实现线性函数的最佳条件，从而将一个量子系统转换为另一个量子系统。我们证明了这些结果的概括，即凸出功能不一定是线性的凸出优化问题。更准确地说，我们考虑了形式的优化问题最小化f（φ）受φ∈C（x，y），（1），（1）