XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最大化
Kalman滤波和期望最大化多阶段光谱unmixing
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中，我们提出了一种新型的频谱拆解（SU）策略，使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程，我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小，则采用了预期最大化（EM）算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明，所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
最大化英国对气候变化研究项目的适应项目Jul24.xlsx
5 8 APP43555 UKRI1280伦敦基督教雷诺市加入了政策和实践，以加入景观：基于弹性的基于弹性的气候适应解决方案（JPP4JL）？最大化英国对气候变化研究项目的改编7月24日
为所有利益相关者实现分布式能源资源价值最大化
1 研讨会 当 NREL 工作人员探索分布式能源 (DER) 整合的技术方面时，我们也想知道这些技术与涉及 DER 的众多利益相关者之间的互动。为了追求集成和优化的电力系统，这些利益相关者必须继续讨论并确定是否以及如何利用和评估 DER。为了更好地了解 DER 格局的这些方面，NREL 研究人员于 2019 年 5 月召集了一群不同的外部利益相关者，参加了一场题为“为所有利益相关者最大化分布式能源资源价值”的研讨会。为了确保广泛的关键观点能够出现并能够在协作环境中相互接触，我们邀请了电力部门代表、州能源监管机构、政策制定者、DER 聚合器和技术供应商、绿色建筑社区和研究界。研讨会的主要目标是通过关注所有关键观点来提高行业对如何处理和评估 DER 的理解。
通过任务创造力和人类验证最大化生成的AI益处
关于生成AI应用程序的许多现有文献都是矛盾的，发现对AI进行投资将带来更好的组织成果，但也指出，不利的AI甚至可能是一个浪费的适得其反的倡议。我们开发了一种概念框架，以根据生成AI在管理中使用的任务类型来表征生成的AI益处。我们的工作表明，任务创造力在成功的Generative AI结果中起着关键作用，但是人类验证（人类从事监督角色的程度）才能获得收益。我们的概念框架集中在白领工作上，并暗示生成AI的管理是具有重要管理信息的战略选择。
最大化利润率的同时最大程度地减少供应链中的风险
要使企业在当今快节奏的环境中取得成功，他们需要做出快速，数据驱动的决策。这比在供应链行动中更明显，在供应链行动中，在Coupa的就职典礼上进行了一半的主要供应链官（CSCO），供应链链条报告说，他们在2022年遭受了三次或更多的干扰。这些中断可能会产生重大的财务影响，超过十年中一年利润的45％以上。该端到端业务职能的领导者现在面临着巨大的压力，要求在高风险环境中迅速做出决定，保持业务运行并优化现金流量。很明显，建立一家具有财务弹性的公司始于建立弹性供应链。
最大化降低通货膨胀法案机会和社区利益的路线图
本报告得益于彭博慈善基金会的支持。此外，作者还要感谢以下个人和组织参与本文的采访：全国城市联盟的 Peyton Siler Jones、Courtney Berendt 和 Mike Gleeson；政府财务官员协会的 Emily Brock；有益电气化联盟的 Keith Dennis；Invenergy 的 Matthew Ransweiler；东南可持续发展总监网络的 Michael Dexter；气候市长的 Meghan Pazik；城市可持续发展总监网络的 Cynthia McCoy 和 Julia Peek；太阳能产业协会的 Justin Baca；以及预算与政策优先中心的 Samantha Jacoby。作者还要感谢 Rida Fayyaz 的行政和协调支持、Shannon Collins 的模板设计、Mansie Hough 的协调和图形支持、Sara Staedicke 的图形设计、Caroline Taylor 的文字编辑以及 Romain Warnault 的制作。
可再生联合非管制电力系统利润最大化比较研究
摘要：电力能源在社会和经济发展中发挥着关键作用。由于电力部门的重要性，电力部门历来由国家机构拥有和运营。随着时间的推移，电力市场经历了重组，电力市场也开始放松管制。在消费者价格、效率和环境影响方面，受管制和不受管制的电力市场各有优缺点。受管制市场通常使用基于政策的技术来解决化石燃料资源的成本问题，并提高可再生能源的可行性。通过结合监管和市场措施，可再生能源可以融入放松管制的市场，以延长系统的经济稳定性，本文已对此进行了阐述。随着过去几十年来对能源的需求急剧增加，特别是在发展中国家，温室气体排放量迅速攀升，燃料价格也随之上涨，而燃料价格是推动更有效地利用可再生能源的关键驱动力。尽管可再生能源有明显的优势，但它也有明显的缺点，例如，由于大多数可再生能源供应都依赖于气候，因此需要复杂的设计、规划和控制优化方法，因此需要对可再生能源的一致性进行优化。目前已有许多优化策略应用于可再生能源综合非管制电力系统。随着可再生能源的使用增加，储能技术的重要性日益增加，因为这些设备可以在非高峰需求时段捕获可再生能源产生的电力，并在高峰需求时段将其放回电网。使用储存的可再生能源而不是增加基于化石燃料的发电量，有助于最大限度地减少温室气体排放。人们有兴趣通过实施 FACTS 来更好地利用可用的电力系统容量，以最大限度地提高非管制系统的社会效益。因此，有效的 FACTS 设备放置可在稳态功率流调节和动态稳定性控制中提供新颖的控制能力。本研究回顾了可再生能源综合非管制电力系统的几个方面，并清晰地描述了该主题的最新研究进展。审查的主要目标是通过优化放置储能设备和 FACTS 控制器来实现系统利润的最大化、社会福利的最大化以及系统发电成本和损失的最小化。
量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。
使用Juniper AI护理服务最大化雾ROI
AI Care Services是该行业的第一个AI-NENITAGE服务组合，它提供了Juniper的专业知识和最佳实践，并结合了AI的运营情报。
最大化AI法案中的基本权利保护：定义和禁令
本文还与AI实践的五个禁止申请讨论了现有问题。再次，使用不清楚或不足的语言会产生潜在的漏洞来避免法律的应用。虽然所有禁令都包含令人不安的语言并需要澄清，但我们决定专注于特别关注的五个，并且可能没有受到其他禁令的广泛关注，例如禁止远程生物识别系统。取而代之的是，我们讨论了有关禁令的问题：有害的潜意识，操纵和欺骗性的技术；无法获得的社会评分；个人犯罪风险评估和预测；互联网或闭路电视材料的不靶向刮擦，以开发或扩展面部识别数据库；和生物特征分类。