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World File Search System动态规划
隐半马尔可夫随机模型的向后近似动态规划在能源存储优化中的应用
状态 CE t 是可观察的（我们知道是高于还是低于预测），但持续时间箱 DE t 直到符号变量 CE t 切换时才可观察。然而，在构建交叉状态依赖
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
电力实时能量管理方法...
摘要 —随着微电网中间歇性能源的增多，难以准确预测可再生能源的出力及其负荷需求。为了实现系统的经济运行，提出了一种基于模型预测控制（MPC）和动态规划（DP）算法的能量管理方法。该方法可以合理分配电池、燃料电池、电解器和外部电网的能量，在保证系统功率平衡和成本优化的同时，最大化分布式电源的出力。基于超短期预测，预测光伏阵列的输出功率和系统负荷的需求功率。通过有限时间内的反复滚动优化代替传统动态规划的离线全局优化，获得储能系统中各个单元的功率值。与传统的 DP、MILP-MPC 和基于逻辑的实时管理方法相比，提出了的能量管理方法被证明是可行和有效的。
已发布版本的引文 (APA)：Smit Sibinga, C. T. (2020)。输血医学中的人工智能及其对质量概念的影响。输血和血液分离科学，59(6)，第 103021 条。https://doi.org/10.1016/j.transci.2020.103021
在血液供应和临床消费方面，目前有两个主要方向，即制造或采购和患者护理。一个方向由发达国家的先进技术决定，发达国家拥有总体上强大而稳定的基础设施，系统已经发展起来，正在完善和加强客户关系、护理质量和相关营销原则。这些包括社会营销，以创造对独特源材料（人体血液和血液成分）的稳固和持续的获取，以及临床宣传和营销，以提高床边输血实践随机动态规划的质量和特异性。为了实施这一战略，在新的和特定的细胞血液产品中制造源材料的过程无疑是一个挑战。然而，建立系统的基础架构需要稳固和完整，并且要在其结构元素上取得进展，可能需要引入人工智能和随机动态规划。目标是制定一项政策和战略，规定如何在面对不确定性时采取最佳行动和表现。第二个方向是加速协同努力，以弥合世界大部分发展中国家不同程度的差距。这涉及国家层面的基础设施和治理，以及地方和区域层面的规模经济、领导力、专业人员的能力、教育和适当的环境条件。虽然原则上必须遵循相同的发展阶段，但可以加快发展步伐，以便更快地缩小和缩小显著差距 [ 1 , 2 ]。在这里，人工智能，特别是随机动态规划似乎遥不可及，但结果可能是因祸得福！
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
持续改进计划/战略图说明
持续改进计划（包括战略地图）是北达科他州公共教育部针对学校和学区的持续改进和学校审批流程不可或缺的组成部分。这些计划重点关注关键举措，这些举措将帮助引导您的机构在几年内通过协调一致的活动进行战略性和有针对性的思考。Cognia™ 使用战略工具（Cognia 持续改进平台的一部分）支持动态规划流程。此工具有助于制定可行的战略，以培养持续改进的文化，为每个机构带来独特的价值、背景和意义。
本文件是评审团批准的长期工作成果...
我们的工作是在自动说话人识别的背景下。我们认为该领域的研究可以分为两类。第一组包括在自动语音识别背景下开发或验证的技术的实现，例如动态规划、隐马尔可夫模型或神经网络。这些方法隐式地使用了对话者可变性。第二类包括试图从语音信号中提取最能描述说话者的声学和语音参数的研究。这些研究试图明确地利用对话者之间的差异和说话者自身的差异。我们的工作属于后一类。
竞价和调度模型对大型电力系统中储能利用的影响
摘要 — 能源存储是实现低排放电力系统的关键推动因素，但需要适当的调度模型才能与大容量电力系统中的其他发电资源进行经济协调。本文分析了不同的调度模型和竞价策略如何影响非管制电力系统中不同持续时间的存储利用率。我们使用动态规划模型根据价格预测计算存储的运营机会值，并使用机会值结果作为设计市场竞价的基础。我们比较了单周期经济调度中的两种市场竞价和调度模型：一种没有充电状态 (SoC) 约束，一种有 SoC 约束。我们使用来自纽约独立系统运营商的历史实时价格数据测试了两种存储调度模型，结合了不同的价格预测和存储持续时间。我们将利用率与完美价格预测案例的结果进行比较。我们的结果表明，虽然价格预测准确性对于容量少于四小时的短时存储至关重要，但持续时间超过十二小时的存储即使使用简单的日前价格预测也可以轻松实现高于 80% 的利用率。在单周期实时调度中，将存储投标建模为依赖于 SoC，将在所有持续时间情况和投标策略中提供约 5% 的存储利用率改进，而更高的可再生能源份额可能会提高存储利用率，因为负价格的发生率更高。索引术语 — 储能、动态规划、电力系统经济学
专业证书课程 - 供应链...
Ashutosh Sarkar 教授在印度理工学院 Kharagpur 分校获得博士学位，并曾担任德克萨斯大学达拉斯分校 Naveen Jindal 管理学院的富布赖特访问学者。他在高管教育和管理发展项目方面拥有丰富的经验。他的兴趣领域包括库存和供应链优化、随机动态规划在运营管理问题中的应用、采购和供应风险管理。他的研究成果曾获得国际奖项，并被学术界广泛引用。Sarkar 教授在《生产与运营管理》（《金融时报》50 强管理期刊名单）、《国际生产经济学期刊》、《运输研究：E 部分》、《采购与供应管理期刊》、《计算机与工业工程》等期刊上发表过文章。
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