XiaoMi-AI文件搜索系统
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BRUCE X.B. YU , Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute, Zhejiang Univer- sity, Haining, China and Zhejiang Provincial Engineering Research Center for Multimodal Transport Logistics Large Models, Haining, China JIANLONG CHANG , Huawei, Shenzhen, China HAIXIN WANG , Peking University, National Engineering Research Center for Software Engineering, Bei- jing, China LINGBO LIU , Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China SHIJIE WANG , Huawei, Shenzhen, China ZHIYU WANG , Huawei, Shenzhen, China JUNFAN LIN , Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China LINGXI XIE , Huawei, Shenzhen, China HAOJIE LI , Shandong University of Science and Technology, College of Computer Science and Engineering, Qingdao, China ZHOUCHEN LIN , National Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University, China and Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, China QI TIAN , Huawei, Shenzhen, China CHANG WEN CHEN , The Hong Kong Polytechnic University, Department of Computing, Hong Kong, Hong Kong
引用发布版本（APA）：刘Y.，Hao，L.，Xing，Z.，Jiang，Z。，＆Xu，J。（2022）。电力系统的多目标协调优化
为了降低风力降低速度并增加了风能的容量，电力购买区应增加风力购买。但是，风力发电的当前电价高于热力电力的电力，这使风能容易容易量化。优化风能住宿和电力购买成本的这两个目标是不切实际的。基于这一矛盾，本文通过构建一个考虑上述两个目标的多目标优化模型（MOOM）来描述这一矛盾。首先，该模型通过混合粒子群优化和重力搜索算法（HPSO-GSA）解决，以获得帕累托最佳溶液集。然后，根据模糊满意度功能，帕累托最佳解决方案是从帕累托最佳边界中选择的。最后，以某个区域的春季为例，典型的每日负载和风电场输出值是模拟验证的示例。已验证，所提出的方法确实可以为区域电力购买提供科学的电力购买计划。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
用于发布前游戏调优的 AI 驱动自动播放代理
在这两种情况下，游戏代理都依赖于人类可用的相同游戏界面。算法的输入使用渲染缓冲区，可能通过对象 ID、深度信息和其他元数据进行增强，但在视觉上与玩家看到的相同或相似。游戏的输入可能是操纵杆移动、按钮点击和屏幕点击的直接模拟，通常依赖于 UI 元素的实际位置和行为。此类低级界面使学习更加困难，因为需要先从图像中提取所需信息，然后才能将其输入到策略（状态动作映射）中。相比之下，当我们将代理直接引入游戏开发流程时，它们允许我们公开代理与
基于风险的天然气与可重构电力网络与综合能源枢纽协调优化运行
摘要 本文详细阐述了在存在互联能源枢纽的情况下，将重构作为灵活性来源，协调电力和天然气 (NG) 网络的优化调度。对于由多个发电单元、存储和转换技术以及天然气燃烧单元组成的能源枢纽系统，应捕捉天然气和电力载体之间的高度相互依赖性。首次在多能源系统中开发每小时重构能力，以增强最优电力调度和天然气消费模式。通过分别采用电力和天然气网络的稳态韦茅斯方程和交流潮流模型，研究了电力和天然气电网之间的现实相互依赖性。此外，为了处理与风电、负荷和实时电价的强烈不确定性相关的风险，采用了条件风险价值方法。在集成测试系统上实施了所提出的模型，并针对不同情况给出了仿真结果。研究了风险规避水平对可控机组运行成本和最优调度的影响。数值结果表明，可重构能力可将运行成本降低高达 7.82%。