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World File Search System负载
基本负载预测中的趋势变量
– Energy efficiency (e.g., equipment stock changes due to market-facing EE or “codes and standards”) – Economics (e.g., household demographics, business activity, electricity price) – Policy shifts (e.g., incentives for DERs, decarbonization) – Technological adoption trends (e.g., electric-based equipment, such as mowers, leaf blowers, vacuum cleaners, etc.)
更新的短缺定价白皮书：损失负载的价值，...
• 随着运营储备减少，市场价格应反映实时运营风险，以激励市场参与者采取适当的实时行动（例如调整供需）。 • 短缺定价应鼓励预期行为（例如，更多地参与日前市场、购买燃料），帮助 MISO 避免潜在的短缺情况，特别是在实时间隔之前的几天和几小时内。 • 在较小程度上，适当的日前/实时短缺价格还可以为长期市场参与者的运营决策提供信息，例如维护计划、增加新的供应资源或推迟发电机退役。 • 短缺定价必须考虑多个储备需求曲线、下限和上限。特别是，市场必须同时平衡储备短缺和拥堵管理。 MISO 的短期和长期市场价格信号有助于为市场参与者的运营和投资决策提供信息。
设计加热和冷却负载计算与冷气热泵的建筑物负载模拟：了解“间隙”
这项工作是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。Neither the United States Government nor any agency thereof, nor any of their employees, nor any of their contractors, subcontractors or their employees, makes any warranty, express or implied, or assumes any legal liability or responsibility for the accuracy, completeness, or any third party's use or the results of such use of any information, apparatus, product, or process disclosed, or represents that its use would not infringe privately owned rights.以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和观点。
CD44靶向环孢菌素的抗癌分析负载的硫醇化壳聚糖纳米制剂，以在三阴性乳腺癌中持续释放。
我们观察到在实验模型中在胸膜流体中检测到的IL-6显示出与VEGF产生相同的行为。IL-6由MPE中的各种细胞群体分泌，包括癌细胞，巨噬细胞和胸膜间皮细胞。在所有组中，该细胞因子的水平略有升高，除了在14天后用紫杉醇治疗的组和21天的对照组治疗的组，这可能表明局部炎症反应在响应发育中的肿瘤对胸膜损伤的响应。
中期负载预测的机器学习方法
摘要利比亚的通用电力公司（Gecol）近年来经历了电力需求激增，导致电力短缺，尤其是在夏季高峰期。这些短缺通常会因大生成单位故障或传输线破坏引起的系统中断而加剧，这极大地影响了该国的稳定性。利比亚正在进行的政治不稳定进一步加剧了这一问题，再加上电力供应问题，在该国一些最大的领域对石油和天然气的产生产生了负面影响。本研究通过采用机器学习（ML）技术来解决电力负荷需求预测的挑战，特别关注基于中期负载预测（MTLF）的人工智能算法。该研究比较了不同ML方法与实际消费数据的准确性和收敛性，旨在确定最有效的方法。准确的负载预测对于像Gecol这样的电气公用事业至关重要，可以有效地满足客户需求并优化发电和传输。着眼于班加西，这项研究开创了机器学习技术来预测总能耗和需求的应用。该研究的发现得到了从Gecol的班加西地区控制中心（BRCC）获得的现实世界数据的验证，这证明了ML在利比亚改善电力载荷预测的潜力。该研究得出以下结果：额外的树回收算法作为目标的孕妇产生了最佳结果，精度值为85％。Huber回归算法产生了赤字的最佳结果
使用 oneDNN、oneDAL 和 OpenBLAS 为 AI 工作负载提供支持
重新设计软件以适应每个硬件平台具有限制性。开源和与平台无关的软件设计可实现在各种硬件平台上的互操作性，从而创建更灵活的开发者生态系统。
使用模拟运动和LIDAR测量的基于机器学习的虚拟负载传感器
摘要。漂浮的海上风力涡轮机（FOWTS）配备了各种传感器，可为涡轮机监视和控制提供有价值的数据。由于技术和运营挑战，用于精确获得的系泊线和Fairleads的负载估计可能很难且昂贵。这项研究深入研究了一种方法，其中将模拟的浮游运动测量和风速测量得出，从前瞻性的基于Nacelle的Lidar得出，被用作不同类型的神经网络的输入，以估计Fairlead张力时间张力时间序列和损害等效载荷（DELS）。fairlead张力与浮游器的动力学和作用本质上相关。因此，我们系统地分析了浮油动力学对Fairlead张力时间序列和DELS预测质量的个人贡献。通过基于NACELLE的LIDAR获得的风速测量值在近海风力涡轮机上固有地影响了平台的动力学，尤其是旋转螺距的位移和流量器的潮流位移。因此，激光雷达风速数据间接包含浮雕的动态行为，这反过来又控制着Fairlead载荷。这项研究杠杆测量的视线（LOS）风速以估计Fairlead紧张局势。该模型的训练数据是由启用的风力涡轮机仿真工具与数值LIDAR模拟框架Vicondar一起生成的。使用长期短期内存（LSTM）网络预测Fairlead张力时间序列。del预测是使用三种不同方法进行的。首先，DEL是根据预测的时间序列计算得出的。其次，使用序列至一lstm体系结构预测DELS，第三，使用卷积神经网络体系结构预测DELS。结果表明，可以从浮游运动时间序列中准确估算Fairlead张力时间序列和DEL。此外，我们发现LiDAR LOS测量值不会改善时间序列或如果可用运动测量结果。然而，使用LiDar测量作为DEL预测的模型输入，导致与使用层的位移测量相似的精度。
AI 工作负载利用 InfiniBox®
Infinidat 的 RAG 工作流架构在 Kubernetes 集群上运行。想要使用本地数据运行 RAG 但没有可用 GPU 资源的用户可以利用云快速便捷地解决问题。我们的方法使用 Kubernetes 集群作为运行 RAG 管道的基础，从而实现高可用性、可扩展性和资源效率。借助 AWS Terraform，我们大大简化了 RAG 系统的设置，只需一个命令即可运行整个自动化。同时，在 InfiniBox 本地和 InfuzeOS™ Cloud Edition 之间运行的相同核心代码使复制变得轻而易举。在 10 分钟内，一个功能齐全的 RAG 系统就可以在 InfuzeOS Cloud Edition 上处理您的数据。
负载增长将持续存在，但数据中心呢？
执行摘要 直到最近，能源转型的重点主要放在淘汰传统的化石燃料发电机、增加更多的可再生能源和能源储存上，以便在长期内维持电气化驱动的负荷增长。现在，短期负荷正在快速增长，这得益于人工智能 (AI) 数据中心等大负荷，以及由于产业政策和制造业回流导致的美国工业复苏。这种激增让全国各地的公用事业公司和监管机构感到意外，因为他们正在引导老化的电网应对本已雄心勃勃的能源转型所带来的挑战。虽然这些新的大负荷的突然出现似乎出乎意料，但仔细分析可以发现，需要采取策略来理解和减轻风险，并利用它们可能带来的机遇。