本文研究了受监管市场中VPP的设计和运营管理。本研究介绍了基于利润最大化目标函数的新框架。这项研究的假设是,与能源成本(COE)最小化方法相比,将利润视为目标功能将产生更现实和最佳的大小。分析的VPP聚集体太阳能光伏单元,CCHP供电和热能,电池存储系统和热能存储系统。该系统是在能源需求概况,太阳能(辐照度和天气数据)的优化模型中提出的。根据电力购买协议(PPA)将VPP销售电力的利润最大化,向电网销售电力,向消费者出售电力,并以公共电力关税的消费者出售电力,并以持续的关税出售热能。CCHP非线性零件载荷效率,因此,遗传算法(GA)用于解决优化。最佳配置模型的结果与文献相比,COE的36%改善。太阳能在没有失衡的总能量中贡献了31%,网格功率贡献了4%,而二氧化碳排放量降低了47%。统计关系显示了利润,能源和自行量效率与不同CCHP容量之间的关系。此外,还为效率与CCHP的倾倒热量的效率相关性提供了分析。
本文对位于越南Binh Duong Province的Bau Bang Industrial Park的一个医疗中心实施的废水管理系统进行了全面分析。,该设施拥有166张和60张床位的工作人员,根据TCVN 4470:2012综合医院设计标准,满足包括国内,医疗和辅助要求在内的各种水需求。废水管理系统经过精心设计,可分别处理雨水和废水。雨水通过地面和屋顶排水网络有效地收集,而国内和医疗废水经历了离散的收集过程。医疗中心的废水处理设施以100立方米/天运行,采用多阶段治疗过程来确保符合严格的监管标准(QCVN 28:2010/BTNMT,B列B,K = 1)。此过程包括初步治疗,厌氧和有氧生物学处理,膜过滤和消毒。该设施始终符合QCVN 28:2010/btnmt中概述的质量参数,这些参数表现出有效的有机污染物,悬浮固体,氨,磷酸盐和病原体的有效去除率。此外,医疗中心通过其雨水排水基础设施表现出值得称赞的环境管理,该基础设施与当地排水网络无缝集成,从而保护了环境污染。总体而言,医疗中心的废水管理实践例证了医疗保健领域环境管理的最佳实践。本研究为工业环境中废水处理系统的设计,实施和性能评估提供了宝贵的见解,这有助于全球关于可持续废水管理实践的论述。
日本的进出口部门对其整体经济产生了重大影响,出口占该国GDP的17%,进口占约14%。降低成本的策略是多种多样的,可以通过各种方式实施,以帮助企业降低运营成本。制定降低成本计划,概述特定的目标和策略可以帮助保持降低成本的重点和可衡量。SCM涵盖了从原材料获取到将成品或服务交付给最终客户的所有活动。研究表明,日本公司已经实施了与出口和进口有关的各种供应链管理(SCM)成本降低的策略。关键策略之一是供应商管理。日本公司与供应商建立了长期关系,以确保商品和服务的稳定供应。这些关系基于相互信任,合作和协作。该研究得出的结论是,日本公司可以实施多种策略,以降低与进出口相关的SCM流程成本。这些策略包括供应商管理,简化运输,精益制造,外包,供应链自动化,库存优化,协作计划,标准化,可持续SCM,风险管理,持续改进,跨职能协作,多模式运输和数据分析。风险管理策略可以帮助公司减轻SCM流程中的风险,并最大程度地减少与中断或延误相关的成本。对于公司来说,评估其SCM流程并确定最适合其独特要求的策略至关重要。该研究建议公司应考虑实施多模式运输方法来优化其供应链运营。通过使用海洋,空气和陆地运输模式的组合,公司可以降低运输成本,提高交付时间并提高其供应链灵活性。
可再生能源的应用是城市基础设施的能源供应领域。在2019年,此类来源产生的能源份额达到11%(对于太阳能),而在一年中产生的总能源的22%(对于风能)。但是,这些系统需要提高其效率,这可以通过引入电动汽车来实现。他们可以积累,存储和将盈余能源转移到城市的电网上。解决此问题的解决方案是智能充电基础架构。电动汽车收费基础设施组织领域的现有研究仅考虑在城市中定位充电站的模型或计算其所需数量。这些计算基于电动汽车潜在所有者的社会经济因素和图像。因此,本研究的目的是开发一种方法来确定充电站的位置及其所需数量。计算将包括现有的充电基础架构的操作功能,该功能以前尚未完成。因此,本文的目的是研究现有的充电基础设施的运行。这将提供一个机会,以开发从可再生能源的基础设施和城市电网的能源供应方法。本文介绍了一年,月和一天中收费会话数量的数据分析。此数据使我们能够构建充电会话编号的曲线,并提出如何进行本研究的下一个阶段的方法。
评估管理计划确立了评估关键阶段的角色和责任,包括设计,交付,分析和报告。评估设计活动适合在管理计划中包括在工作簿中。评估基础(可能需要开发或审查这些基础)和工作簿III。评估计划:设计评估。评估报告和适用于管理计划中的响应活动在工作簿VI中列出。评估计划:报告和使用评估结果。设计评估时应进行评估管理计划。评估管理计划需要确定应进行哪些活动,并确定可行的时间和资源可行的内容。分配足够的时间和资源来制定评估管理计划。
研究团队开发了自适应采样器ASr,一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数,以优化元学习模型的泛化性能,并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验,包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等,并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比,结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
目前,算法的广泛应用是对模糊概念(如优点)进行正式和定量的衡量,以便做出决策。当人们为了获得有利的决策结果而对这类评估做出战略性回应时,他们的行为可能会受到道德判断。他们可能被描述为“玩弄系统”或“作弊”,或者(在其他情况下)投入“诚实的努力”或“改进”。关于战略行为的机器学习文献试图通过强调决策主体为获得更有利的评估而付出的努力来描述这些动态——一些研究提供了预防或防止此类操纵的方法,一些研究将“玩弄”与“改进”行为区分开来,而另一些研究则旨在衡量分类系统的努力负担或不同影响。我们从不同的出发点开始:评估本身的设计可以理解为促进评估者的目标,而这些目标可能与更广泛的社会目标不一致。为了阐明评估代表一种战略互动的观点,在这种互动中,评估者和评估对象都是出于自身利益,我们提出了一个模型,该模型使用三个相互作用的主体来表示评估过程:决策主体、评估者和社会,代表一套价值观和监督机制。我们强调了我们的模型对一系列社会系统的适用性,在这些系统中,一两个参与者策略性地破坏其他参与者的利益以促进自己的利益。将评估者视为战略参与者使我们能够重新审视决策主体,关注评估制度设计所依据的动机。在实践中,战略行为的道德地位往往取决于评估的道德地位以及引发这种行为的动机。我们将我们的框架应用于各种扩展示例并讨论道德含义。
摘要:属于Asteraceae家族的Chrysanthemum(Chrysanthemum morifolium ramat),并以切花,松散的花朵和盆栽植物而在市场上找到自己的位置。在2022 - 23年期间,在花卉和景观建筑系,园艺和林业学院,中央农业大学,Pasighathal Pasighatal Pradesesh,Arununach pradeSh,在2022 - 23年间,在RBD中评估RBD中的植物和开花角色的植物和开花角色的表现,进行了三个实验,以进行了一项实验。在所有字符中都观察到了20种基因型之间的显着变化。基因型BC-24记录的最大叶长度(12.67厘米)和最大叶柄长度(3.30厘米)。观察到最大的叶片宽度(6.59厘米)的基因型Bidhan Sweeta。在基因型BC-31,最大射线小花长度(3.93 cm)中发现了最大的花头高(3.67 cm),并且在基因型Bidhan Shova中观察到最大射线小花长度(3.93 cm)和最大射线小花宽度(0.85 cm)。在评估的20种喷雾菊花基因型中,Bidhan Mallika和Bidhan Sweeta在花色方面表现最好,菊花基因型在其叶子颜色,花朵头类型和花色的变化方面具有广泛的变化,可用于各种目的。
