XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多时
基于长期目标的多时间尺度资源配置...
摘要 — 可再生能源的发展强调了对储能系统 (ESS) 的需求，以减轻这些能源的不可预测性和多变性，但高投资成本、零星使用和需求不匹配等挑战阻碍了它们的广泛应用。作为回应，共享储能系统 (SESS) 提供了更具凝聚力和更高效的 ESS 使用方式，提供了更易于访问且具有成本效益的储能解决方案来克服这些障碍。为了提高 SESS 的盈利能力，本文设计了一种基于长期合同和实时租赁商业模式的多时间尺度资源配置策略。我们首先为 SESS 构建了一个生命周期成本模型，并介绍了一种通过 SESS 内的循环次数和放电深度来估算多个电池组的退化成本的方法。随后，我们从容量和能量的角度设计了各种长期合同，建立了关联模型和实时租赁模型。最后，提出了基于用户需求分解的多时间尺度资源分配。数值分析验证了基于长期合同的商业模式在经济可行性和用户满意度方面优于单纯在实时市场中运营的模式，有效降低了电池的退化，并且利用SESS的聚合效应可以额外增加10.7%的净收入。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
利用多时间汉密尔顿 - 雅各比PDES解决某些科学机器学习问题| Siam科学计算杂志|卷。 46，第2号|工业和应用数学学会
摘要。汉密尔顿 - 雅各比（Jacobi）部分微分方程（HJ PDE）与广泛的领域有着深入的联系，包括最佳控制，差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数，HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中，我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系，该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系，我们通过表明我们解决这些学习问题时，我们还可以解决多时间HJ PDE，并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索，我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器（LQR）之间的关系。然后，我们利用理论连接来适应标准LQR求解器（即基于Riccati普通微分方程的求解器）来设计机器学习的新培训方法。最后，我们提供了一些数值示例，这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习，训练后校准，转移学习和稀疏动态识别的背景下，基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。
多时间尺度可用灵活性评估...
综合能源系统可用灵活性容量可作为系统风电装机占比的指标之一，进而影响系统风电最大装机容量，本文提出一种考虑不同系统风电装机占比的综合能源系统多时间尺度下可用灵活性评估方法。首先，构建综合能源系统框架，基于电、热系统耦合关系，建立综合能源系统内发电、热电联产、储能设备、风力发电设备的数学模型，采用蒙特卡洛方法对典型场景下的风电出力进行预测。其次，构建综合能源系统优化模型，得到系统最优调度运行；采用经验模态分解（EMD）算法对系统灵活性需求曲线进行多时间尺度分解。建立了不同时间尺度下系统中不同类型灵活性资源的灵活性供给能力模型，并通过对同一时间尺度下灵活性供给与需求的对比分析，直观地计算出各时间尺度上行和下行灵活性短缺概率及短缺预期指标，并对其进行加权，构成系统灵活性评估的综合指标。最后，对不同风电装机容量下的综合能源系统可用灵活性分析表明，所提方法可以较为全面地评估不同时间尺度下综合能源系统的可用灵活性能力，在保证足够的可用灵活性能力的情况下，得到系统所能承受的最大风电装机容量。
大脑中的多时间尺度强化学习
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 11 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：bioRxiv 预印本
大脑中的多时间加强学习
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年11月14日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：Biorxiv Preprint
将更多时间集中在数据探索上，模型
LSEG定量分析使您免于准备数据的负担，并直接访问我们的综合和标准化的现成财务数据数据库。我们的解决方案消除了解决不同时间频率，货币和单位的努力，或调整数据以进行公司行动。，为了避免看起来和生存偏见，我们为熟练的公司提供了时间点价值和数据。
Leena Matikainen, Milo š Pand ž ic´, Fashuai Li, Kirsi Karila, Juha Hyyppä, Paula Litkey, Antero Kukko, Matti Lehtomäki, Mika Karjalainen, Eetu Puttonen，“利用多时相多光谱机载激光扫描，Sentinel-2，和移动激光扫描在地图更新中的应用，”J. Appl。遥感. 13 (4), 044504 (2019), doi: 10.1117/1.JRS.13.4.044504。
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
多时间尺度协调的最佳调度技术，用于多源互补的功率生成系统，源负载中具有不确定性
摘要：提出了一种考虑到源 - 负载不确定性的多源互补发电系统的最佳调度策略，以解决大规模间歇性可再生能源消耗和电力负荷不稳定性对电网调度的影响。不确定性问题首先转化为常见的研究情况，例如负载功率预测，太阳能和风能。向后的场景减少和拉丁超立方体抽样技术用于创建这些常见情况。基于此，提出了一个多源互补的发电系统的多时间尺度协调的最佳调度控制方法，其中提出了需求响应，并检查了风– Pv-pv-thermal-pump-pump-pump Pump Pump Pump的最佳操作。使用时间的电力价格优化了日期定价模式的电气负载，并且在日期安排中选择了两种需求响应负载。第二，最低的系统运营成本以及每个源的日期和日期调整最少，作为多次量度互补系统的多次协调调度模型的日期和日内阶段的优化目标。该示例研究表明，调度策略可能会增加消耗的可再生能源的量，最大程度地减少载荷频率，提高系统稳定性并进一步降低运营费用，从而证明建议策略的可行性和效率。
电力、氢气和氨市场中可再生能源向氨虚拟发电厂的多时间尺度交易策略
摘要 — 可再生能源制氨 (RePtA) 是一种重要的零碳脱碳途径。由于可再生能源与生产能源需求之间的不平衡，RePtA 系统依赖于与电网的电力交换。以虚拟发电厂 (VPP) 的身份参与电力市场可能有助于降低能源成本。然而，当地光伏和风力涡轮机的功率分布与市场中的功率分布相似，导致传统策略下的能源成本上升。因此，我们为电力、氢气和氨市场中的 RePtA VPP 开发了一种多时间尺度交易策略。通过利用氢气和氨缓冲系统，RePtA VPP 可以最佳地协调生产计划。此外，我们发现可以在统一的框架中描述电力、氨和氢气的交易。电力市场的两阶段稳健优化模型扩展到多个市场，并通过列和约束生成 (CC&G) 算法求解。该案例源自内蒙古自治区的一个实际项目。敏感性分析证明了RePtA VPP连接多个市场相对于传统策略的经济优势，并揭示了氢和氨缓冲器和反应器灵活性的必要性。