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World File Search System动态优化
博士学位-40循环主题研究领域：建模，Simul < / div < / div < / div < / div < / div < / div
这项研究的主要目的是开发（生物）化学过程实时优化的专用方法。特别是，重点将放在沼气升级为生物燃料和生物化学物质（例如甲醇，DME，SAF等）的（生物）化学过程上。研究将重点关注：1）第一本主体，2）数据驱动的黑框和3）生成AI方法。这将允许确定特定范围（即模拟，动态优化，最佳控制）的最有趣的技术。genai方法正在成为执行构想和与语言相关的任务的强大工具。这项研究将探索应用和开发新型Genai方法的可能性，以建模，优化和控制（BIO）化学过程。这项研究均与Flexiby EU项目和瑞士国家研究基金（SNRF）联系起来。弹性项目的重点是开发一种新的过程，将代数转化为生物燃料，而SNRF则集中在甲基化和其他（BIO）化学过程的研究上，以升级沼气和生物同步性，以升级生物素化合物或生物化学物质。
无模型原始对偶网络优化方法及其在实时最优电力流中的应用：预印本
摘要 — 本文研究了网络系统的实时优化问题，并开发了在线算法，无需明确了解系统模型即可引导系统朝着最佳轨迹运行。该问题被建模为具有时变性能目标和工程约束的动态优化问题。算法的设计利用了在线零阶原始对偶投影梯度法。具体而言，涉及目标函数梯度的原始步骤（因此需要网络系统模型）被其零阶近似所取代，并使用确定性扰动信号进行两个函数评估。评估是使用系统输出的测量值进行的，从而产生反馈互连，其中优化算法充当反馈控制器。本文对这种互连的稳定性和跟踪特性提供了一些见解。最后，本文将该方法应用于电力系统中的实时最优潮流问题，并展示了其在 IEEE 37 节点配电测试馈线上进行参考功率跟踪和电压调节的有效性。
回顾人工智能和机器学习对增强物联网应用程序的影响
实时决策：AI和ML算法显着提高了IoT系统处理数据并自动制定决策的能力[6，15，16]。此外，深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），在分析来自IoT传感器的复杂数据流方面尤其有影响力[17，7]。能源效率：AI和ML模型使IoT设备能够动态优化能源消耗。例如，基于AI的预测模型允许物联网系统为基于需求的无效设备或规模处理能力提供动力，从而提高了整体能源效率[15，18]。数据管理：AI增强的物联网系统提高了数据处理的准确性和效率。此外，AI模型通过实时分类，存储和分析信息有效地处理大规模数据，从而减少了延迟[19，20]。安全：AI和ML算法在IoT网络中有助于高级威胁检测功能。因此，AI驱动的安全机制鉴定出异常行为，并且对潜在的安全漏洞的反应比传统方法更快[21，22]。
城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）
具有风格化网络模型的概念框架
尽管学术界对物理互联网（PI）的兴趣和资金支持日益增加，但令人惊讶的是，人们对其操作和实施知之甚少。在本文中，我们建议在数字互联网（DI）的基础上研究 PI，数字互联网是一个成熟的实体。我们使用 DI 作为起点为 PI 网络提出了一个概念框架，并发现 PI 网络不仅需要解决可达性问题，即如何将物品从 A 路由到 B，还必须面对更复杂的优化问题，即如何动态优化一组额外的物流相关指标，如成本、排放和运输时间。这些最后的问题对于 DI 来说不那么关键，可以使用相对简单的程序来处理。基于我们的概念框架，我们随后提出了一个使用图论的简单网络模型来支持 PI 的操作化。该模型涵盖了当前文献中提出的 PI 的特征，并为进一步的定量分析提出了未来方向。
Shi, M., Lu, X., Mu, Q., Chen, S., Fleming, RM, Zhang, N., Wu, Y., & Foley, AM (2022)。屋顶太阳能光伏作为成本效益型能源的机会
摘要 屋顶太阳能光伏 (RSPV) 对于特大城市实现低碳排放至关重要。然而，在同时考虑 RSPV 时空模式和城市容纳能力的供需耦合分析中存在知识缺口，而这正是解决太阳能光伏间歇性问题的关键方法。在此，我们通过将建筑物级潜力评估与建筑物相关灵活负载的动态优化联系起来，开发了一个 RSPV + 系统的聚合模型。以中国首都北京为例，我们表明北京大都市区每年的 RSPV 潜力为 15.4 TWh，所有这些都可以通过配备热能存储 (TES) 的电动汽车和空调的智能运行以环保和经济高效的方式进行容纳。此外，RSPV + 系统将减少北京 2035 年电力需求增长所需的 8.6 GW 输电容量。该分析为中国及世界其他国家特大城市RSPV可持续发展提供了重要参考。
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迈索尔周边住宅建筑供应链管理案例研究 摘要 供应链管理涉及协调、监督和管理劳动力和产品流动的策略，涵盖将原材料转化为最终产品或将其转化为最终商品的所有过程。它需要动态优化公司的库存相关活动，以最大化客户价值并在市场上建立竞争优势。供应链管理的主要目标是满足要求、提高客户价值、提高响应能力、确保经济成功并建立强大的组织。在建筑行业中，建筑供应链在促进竞争方面发挥着关键作用。建筑行业的供应链管理有助于提高竞争力、增加盈利能力并对项目内的各种因素和要素施加更多控制，从而有助于项目改进。本研究探讨了建筑供应链的特点、供应链面临的挑战和问题，以及迈索尔建筑行业内集成供应链的好处。 关键词：供应链管理、建筑、住宅建筑
国际航空火山监视 (IAVW) 路线图...
本文件旨在为国际航空火山监视 (IAVW) 内的航空用户和气象与火山信息提供者提供一份路线图（即“什么”和“何时”），该路线图定义了改进的服务，包括将火山灰相关信息整合到基于性能导航的决策支持系统中。该路线图并非旨在提供文件中介绍的所有领域的详细描述，而是为用户提供高层次的概述。IAVW 路线图是一份活文件，旨在支持国际民航组织气象小组和适用的工作组和工作流。该路线图的配套文件是《国际空中导航火山危害信息操作概念》，旨在支持全球空中导航计划和航空系统模块升级 1.1 AMET 的 ASBU 模块概述 以下是五个 AMET 模块的简要说明。虽然以下描述指的是“气象信息”，但应理解，这涵盖了一系列气象和非气象现象，包括火山灰云和气体。 AMET Block 0（2013-2018）：全球、区域和本地气象信息，以支持灵活的空域管理、改进的态势感知、协作决策和动态优化的飞行轨迹规划。 AMET Block 1（2019-2024）：支持自动化的气象信息
人工智能网络：释放效率和性能
现代技术的快速发展见证了两大变革领域——人工智能 (AI) 和网络的融合。人工智能与网络的融合开启了无限可能，彻底改变了网络的管理、保护和优化方式。本文着手探索人工智能与网络之间的复杂关系，深入探讨这种融合背后的多方面相互作用。这种融合的核心是人工智能对网络管理的深远影响。人工智能分析能够实时分析大量数据，提供的见解有可能重塑网络运营。从预测网络故障到动态优化资源分配，人工智能驱动的管理有望提高效率、减少停机时间和主动决策。安全性是网络完整性的基石，而人工智能的融入也提升了安全性。能够实时识别和响应新兴威胁的高级算法增强了网络防御能力，确保了强大的网络安全态势。随着人工智能的发展，恶意行为者所采用的策略也在不断发展，从而引发了永无休止的军备竞赛，推动了网络安全领域两端的创新。
临界点的经济学：一些最近的建模和实验进步∗
（Sche效和Carpenter，2003; Sche Quer等人，2001）。例如，当由于外部活动而缓慢地升高浅层湖中的营养水平时，它最终可能会碰到一个临界点，导致营养动力学改变，从而将湖泊从透明的湖泊转变为浑浊的湖泊。从更广泛的角度来看，Lenton等人。（2008）识别地球系统中的小费元素，例如格陵兰冰盖和亚马逊雨林，每个冰片都有独特的倾斜点。当权衡变更变量的潜在利益或成本与政权转变的经济影响之间的交易时，经济学变得相关（De Zeeuw and Li，2016年）。使用浅层湖的例子，在清晰的湖泊中进行娱乐和锻炼，它们也可能提供农业废水处理。然而，这些好处是将可能将湖泊转变为墨尔族人的州的警告。以常规动态优化为基础的管理理论有时会错过标记，假定独特的最佳解决方案（Levin等人。，2013年； Starrett，1972年）。这有可能监督多种潜在结果。但是，临界点经济学的最新发展应对这些挑战，拥抱这种非跨性别