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机器学习实验管理工具：混合...
抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
使用 HOMER 对土耳其某地区混合可再生能源系统进行优化设计
近年来，提高绿色能源的使用率以满足日益增长的能源需求和应对全球变暖已成为各国的重要目标之一。因此，将可再生能源整合为分布式发电变得越来越流行。在本研究中，为土耳其代尼兹利省萨拉伊科伊区一个 100 户家庭的电气化设计了混合可再生能源系统，并使用电力可再生能源混合优化模型程序来优化所需的组件输出，以实现最佳的经济和环境效果。共创建了六种混合可再生能源系统设计，三种并网和三种独立系统，这些系统采用了光伏板、风力涡轮机、柴油发电机、电池储能系统和转换器等不同组件的组合。最经济的设计是仅使用太阳能的并网系统，单位能源成本为 0.0362 美元/千瓦时，而最具成本效益的是包含太阳能、风能和电池的独立系统，成本为 1.61 美元/千瓦时。从环境角度来说，离网系统恰恰相反，排放的二氧化碳较少，而并网系统排放的二氧化碳较多。
使用可再生能源的大容量混合动力转换...
进行仿真以验证比较分析。当使用PSIM的热模块将织物的输入电子圆应用于每个电路结构时，计算了功率半导体状态的功率半导体状态。仿真制定的系统参数就像表1。模拟之前，有一些事情要假设。首先，所有电路基本上都是凸起的桥转换器。第二，所有电路都是输入电压移动设备，输出与1.3kW系统相同。系统的输入电压为380V。因此，电压380V应用于初级侧的一个MOSFET，整个类别为3A。确定了dotranspoer的第二侧的转弯，将电压和流动电流施加到dio de上。IXKH70N60C5（600V，70A）MOSFET，FAIRCHILD ISL9R3060G2（600V，30A）二极管被选为。 图2显示了电路结构的输出调节电压。 在四个电路结构中，解码后（b）是由繁殖组成的独立组成的，因此它可以根据L和C的值比（a），（c），（c），（c），（c），（d）降低电压纹波。 （d）容易受到不同电路救援光束的影响，因为它是一个核心选项卡。 的电压输出也证实了它是波纹异常。 图3银色功率半导体提起诉讼和传福音的丧失。 如果连接了第二侧的主要阶段和地面，则色板电流应力增加和损失。 另一方面，共享输入电源的电路结构和共享输入功率的电路结构的中期电路结构具有很小的阶段，并且输入电流价格在流动，因此救援较少降低。。图2显示了电路结构的输出调节电压。在四个电路结构中，解码后（b）是由繁殖组成的独立组成的，因此它可以根据L和C的值比（a），（c），（c），（c），（c），（d）降低电压纹波。（d）容易受到不同电路救援光束的影响，因为它是一个核心选项卡。的电压输出也证实了它是波纹异常。图3银色功率半导体提起诉讼和传福音的丧失。如果连接了第二侧的主要阶段和地面，则色板电流应力增加和损失。另一方面，共享输入电源的电路结构和共享输入功率的电路结构的中期电路结构具有很小的阶段，并且输入电流价格在流动，因此救援较少降低。
混合逆变器
4.1.3 安装位置. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 电池连接. . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2.1 BAT-CAN/RS485. . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 多台逆变器并联. . . . . . . . . . . . . . . 12123 4.3.4 交流连接. . . . . ................................................................................................................................................................................................................. 4.3.5 CT 或仪表连接.................................................................................................................................................................................... 4.4 通信连接.................................................................................................................................................................................................... 4.5 接地连接.................................................................................................................................................................................................... 4.5 接地连接.................................................................................................................................................................................................... 4.6 连接 ....................................................................................................................................................................................................
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
扩大太阳能混合微电网行业路线图。......
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