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IDC MarketScape：2024 年全球分布式能源资源管理系统服务提供商供应商评估
这项 IDC 研究代表了对分布式能源资源管理系统 (DERMS) 领域服务提供商的供应商评估。这项研究是对服务提供商的特征及其在 DERMS 领域的能力和未来战略的定量和定性评估。这项 IDC MarketScape 评估了积极与 DERMS 领域客户合作的服务提供商，其中包括但不限于思想领导力、集成能力、技术战略和战略路线图协助、应用程序开发以及对正在投资或考虑投资 DERMS 领域的客户的总体技术战略和指导。此外，在这项 IDC MarketScape 中，客户对服务提供商的看法在多个方面都被考虑在内，例如服务质量、客户服务、电网管理和 DERMS 专业知识、创新和物有所值。这项 IDC MarketScape 的主要发现包括：
实时最佳功率基于基于基于电源的分布式能源资源管理系统（DERMS）
基于智能仪表的实时最佳功率流（RT-OPF）分布式能源资源管理系统（DERMS）是一项技术，可实时监视，控制和协调大量的分布式能源（DERS），以为电力公司提供敏捷的网格服务，以向电力公司提供敏捷的网格服务，以使客户的偏好和整合客户的偏好。尽管最近已经开发了许多皮肤溶液，但它们通常以缓慢的时间尺度运行。使用集中的计算重优化方法；无视电源系统的操作约束。相比之下，国家可再生能源实验室（NREL）基于电表的RT-OPF DERS提供了一个独特的实时，分布式和插件的优化平台，可协调大量DER的运行，以确保电压和电力质量，以确保最大程度地提高社交福利，并最大程度地利用虚拟的动力工厂（VPPS）。平台的分布式性质允许使用本地运行应用程序的低功率微控制器（例如在住宅，变电站和服务变压器中）可扩展数百万的DER。这些显着特征创造了成熟的条件，使RT-OPF皮肤被广泛采用和商业化。商业化路径着重于通过电表将技术嵌入实用性基础设施中。此途径利用了公用事业硬件和通信投资，并加速了朝着电网现代化目标，公用事业对DER的控制以及最终用户客户福利的需求。
人力资源管理的新范式
引言人力资源管理 (HRM) 通过有效管理员工队伍在确保组织成功方面发挥着关键作用。随着技术的进步，人工智能 (AI) 已成为可以彻底改变人力资源实践的强大工具。AI 应用程序可以自动执行重复性任务、改善决策并为战略规划提供宝贵见解。本文探讨了 AI 在人力资源管理实践中的应用，并强调了其实施带来的好处和挑战。人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个行业，人力资源管理 (HRM) 也不例外。人力资源管理涉及管理组织的员工队伍，包括招聘、培训、绩效评估和员工敬业度。随着 AI 的整合，人力资源管理实践变得更加高效、数据驱动和战略性。
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
电子邮件id -sunny.prakash@glbitm.ac.in摘要：这是关于如何使用机器学习算法来实现最佳人力资源管理实践，特别是那些处理人类绩效，识别员工绩效，磨损分析和劳动力计划的范围较高森林和逐步促进algorions的活动的识别的任务的人类资源，以评估人类资源在人类资源中的实验，以分析人类资源的实验。进行。报告的数据显示，使用MAE和RMSE性能指标，具有空位率预测的梯度增强算法的准确性最高，这表明结果最佳。因此，在损耗分析中，与随机森林相对于随机森林的准确性，精度，回忆和F1得分的较高度量。在劳动力计划中，梯度提升仅显示的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根百分比误差（RMSPE）值与两种应用的方法相比，这表明预测方法的出色性能。上述结果肯定表明机器学习算法在人力资源管理任务中可能非常成功，并且数据驱动的决策可以提高性能，同时也可以通过大量交易来增强其性能。关键字：机器学习，人力资源管理，员工绩效预测，流失分析，劳动力计划。
密苏里河流域水资源管理月度更新
∗ Doug Kluck 先生 ∗ 气候学家，中部地区气候服务主任 ∗ 美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)、国家环境信息中心 (NCEI) ∗ 密苏里州堪萨斯城
测试资源管理中心 (TRMC) 概述
§ 环境 / 频谱 / 其他侵占 § 气候变化影响缓解 § 测试范围和设施劳动力 § 测试范围和设施政策 § 不动产 / 基础设施 / MILCON § T&E 总体规划 (TEMP) 审查（资源） § 国际合作伙伴关系（针对测试能力） § 其他联邦合作伙伴关系（能源部、交通部、国土安全部）
QSIMPY：量子云资源管理的以学习为中心的模拟框架
摘要 - Quantum Cloud Computing是一种新兴的计算范式，可以无缝访问量子硬件作为基于云的服务。但是，有效利用量子资源是具有挑战性的，需要有效的仿真框架才能进行有效的资源管理设计和评估。为了满足这一需求，我们提出了Qsimpy，这是一个新颖的离散事件仿真框架，旨在以主要重点为重点，以促进以学习为中心的方法，以解决云环境中的量子资源管理问题。受到可扩展性，兼容性和可重复性原则的基础，Qsimpy提供了一个基于Simpy的轻量级仿真环境，该环境基于Simpy，这是一种众所周知的基于Python的仿真引擎，用于建模量子云资源和任务操作的动态。我们将体育馆的环境集成到我们的框架中，以支持创建模拟环境，以开发和评估强化学习基于增强学习的技术，以优化量子云资源管理。QSIMPY框架封装了量子云环境的运行复杂性，支持通过DRL方法进行动态任务分配和优化研究的研究。我们还证明了Qsimpy在制定量子任务放置问题的增强学习政策中的使用，并证明了其潜力是对未来量子云研究的有用框架。索引术语 - 量子云计算，量子资源管理，强化学习，离散事件模拟
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。
淡化（咸水和海水）资源管理...
淡化（咸水和海水）资源管理策略（淡化RMS）的目的是介绍加利福尼亚州的海水淡化的地位，其预计的未来用途及其利益和挑战。本文的讨论不会对淡化。淡化是一种方法，可以通过其他供水和需求管理方法来考虑或实施，包括保护，饮用和不可替代的再利用，雨水捕获以及基础设施的改进。这种淡化的RMS并未对其他供水方法进行排名，也不会优先考虑它们而不是脱盐。实施淡化以支持本地或区域供水资源的决心是当地供水者的决定，在仔细评估和考虑替代方案，符合适用的州和地方要求以及彻底的公共过程之后，进行了仔细评估和考虑之后做出的决定。