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World File Search System配置问题
策略配置问题以及如何解决
策略模式允许开发人员实现算法的综合性，该算法可以互换并与使用它们的对象进行变化。为了实现这一目标，算法被实现为实现相同接口的各个策略类的层次结构。模式中未精确指定的一个特定问题是如何使用需要使用的算法配置对象。本文将重复的解决方案引入了问题。这些解决方案出现在软件工程背景下提供的不同项目中，这是Ioannina大学计算机科学与工程系的强制性课程。报告的解决方案有两种，这些解决方案促进了对象在对象生命周期内不会改变对象的恒定配置，以及那些能够具有可以动态重新配置的算法的对象的适应性配置的对象。遵守策略意图的解决方案被报告为模式，而偏离策略的解决方案则报告为抗模式。
算法配置问题-LIX
•π：由A（电支）无限的实例组成的决策/优化问题。每个实例是问题的输入字符串；在实例数据可用的许多编码中，最常见的是离散/连续值的向量，其中包含实例的最重要属性。在以下内容中，我们假设可以有效地将几个编码彼此转移（即，没有太多信息丢失），我们将π称为编码实例集。 •C A：A的参数配置集，即不同类型的数据数组（布尔，数字，分类），通常由continusus和/或离散/分类值的向量编码。并非所有可能的参数值都可以接受，这是由于有关多个参数的逻辑条件。因此，为简单起见，我们假设C A仅包含可行的算法配置； •A：
通过优化位置和功率来最小化电力成本...
当基于可再生能源的分布式发电接入配电系统 (DS) 时，负载需求和供电之间的不匹配可能会加剧。本文给出了使电费最小化的配电系统 (DS) 上的电池储能系统 (BESS) 最优配置问题。考虑一天中的平日、非高峰和高峰时段的不同电价。采用雁算法 (WGA) 来优化 BESS 的位置和功率。在 18 节点 DS 四种场景下验证了问题和 WGA 的效率，这四种场景包括未安装 BESS 的 DS、安装 BESS 的 DS、DS 现有未安装 BESS 的光伏系统 (PVS) 和 DS 现有安装 BESS 的 PVS。数值结果表明，最优 BESS 配置是最小化有和无 PVS 的 DS 电费成本的有效解决方案。此外，结果还表明 WGA 是解决 BESS 配置问题的一种潜在方法。
高盛投资策略部
高盛投资管理部下属的投资策略组 (ISG) 提供定制的资产配置解决方案，帮助客户保值和增值。分析师的主要职责是为客户制定定制的资产配置解决方案和分析。分析师将与团队其他成员和私人财富顾问合作，收集客户信息，分析客户投资组合，制定定制的资产配置解决方案，并制作演示幻灯片。此外，分析师还将协助团队的研究工作，这些研究通常与资产配置问题和单个资产类别有关。 - 帮助使用 ISG 资产配置模型制定定制的资产配置解决方案 - 为客户生成定制的研究报告和演示文稿 - 协助进行与资产配置问题和单个资产类别相关的研究 - 为私人财富管理团队提供资产配置指导 - 履行一般业务职责，例如维护演示文稿、数据、会议记录等。
O-RAN 中的配置错误：AI/ML 的影响分析
随着扩展现实、全息远程呈现和无线脑机接口等应用对当前网络能力提出挑战，用户对网络通信基础设施的需求从未如此强烈。开放式 RAN (O-RAN) 对于支持 6G 及更高版本的新用途和预期用途至关重要。它促进开放性和标准化，通过分解无线接入网 (RAN) 组件提高灵活性，通过软件定义网络 (SDN)、网络功能虚拟化 (NFV) 和云等技术支持可编程性、灵活性和可扩展性，并通过 RAN 智能控制器 (RIC) 实现自动化。此外，在 RIC 中使用 xApps、rApps 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 可以高效管理复杂的 RAN 操作。然而，由于 O-RAN 的开放性及其对异构系统的支持，出现错误配置问题的可能性变得至关重要。在本文中，我们将全面分析 O-RAN 中潜在的错误配置问题，包括集成和操作、SDN 和 NFV 的使用，特别是 AI/ML 的使用。本文研究了使用 AI/ML 识别这些错误配置的机会。本文提供了一个案例研究，以说明 xApps 之间冲突的策略对最终用户的直接影响，以及针对此问题的潜在 AI/ML 解决方案。本研究首次分析了 AI/ML 对 O-RAN 中错误配置挑战的影响。
NIS2工业运营与思科解决方案概述
这种类型的分析通常比组织能够解决的能力确定更多的漏洞和配置问题。IT团队很难理解优先级的问题，并且在很少的指导下面临长的补丁列表。为了帮助解决此问题，网络视觉通过将风险分数应用于在OT网络中发现的所有设备和设备组来帮助您确定行动的优先级。使用脆弱性，活动和影响的组合，风险分数提供指导，以实施风险管理措施时首先解决哪些设备。
杜松雾气访问保证数据
访问保证提供了客户连接体验的统一视图，并可以轻松识别问题并执行根本原因分析。所有客户端事件，包括连接和身份验证成功和失败，均由Juniper Mist Cloud捕获。使用此数据，Juniper Mist Cloud通过轻松识别最终用户连接问题是由客户端配置错误，网络基础架构和服务问题或身份验证策略配置问题引起的，从而有助于简化日常操作。有线和无线客户端的Juniper Mist Service Levelations（SLE）增强了网络访问事件，例如身份验证事件，证书验证等。
考虑风光互补的输储联合规划方法研究
伏消纳的主要手段，在电力网中合理配置能源储存 的位置和容量，可以改变负荷和风力发电的时空特 性，进而改变电网的传输性能，解决输电线路阻塞 和过负荷的问题。文献 [7] 考虑储能和可再生能源 之间的互补性，以综合成本最低为目标构建输储规 划模型；文献 [8] 引入了一种自适应最小 - 最大 - 最小 成本模型，以找到新线路和储能的鲁棒最佳扩建规 划；文献 [9] 则从储能带来的效益出发，将商业储能 的选址、定容问题和线路扩展规划集成起来，构建 输储规划模型；文献 [10] 针对输电线路和储能系统 的综合规划，提出了一种连续时间混合随机 / 鲁棒优 化方法；文献 [11] 针对输电工程的扩建落后于风力 装机容量的发展，提出了一种考虑低压侧直供潜力 的协调规划方法；文献 [12] 总结了能源互联网的基 本概念和特点，对其基本结构框架进行了详细分 析，通过高通滤波的控制策略来平抑新能源功率的 波动；文献 [13] 提出依据风电预测误差，利用储能的 快速调节能力，提出考虑预测误差的储能控制策 略，从而进行平抑风电功率波动；文献 [14] 研究了多 区域电力系统储能优化配置问题，采用迭代算法将 原问题进行分解为多个子系统储能配置问题；文献 [15] 综合考虑多种经济因素，为追求最低经济成本， 建立一种分阶段的输储规划模型。需要指出的是， 输电网络约束的引入增加了输储规划模型的求解 难度，并且现有的输储协同规划研究主要集中于储 能和线路的扩建，考虑风光互补的输储联合规划的 研究很少。 面对大规模风光并网的输电网规划问题，本文 首先综合考虑风光互补特性和储能的运行特性，进 行输电线路规划，使储能成本、年弃风弃光成本和 输电线路成本最小化，其次提出 3 个评价指标来评
可靠性、可用性和洞察力
确保设备可靠可用是电信网络基础设施的标志之一，以便为客户提供卓越的服务质量。鉴于数据网络的流量需求不断增长、固定和移动基础设施在我们日常生活中的普遍使用、依赖于始终在线访问的服务不断扩展以及边缘服务的物联网基础设施的增长，这一点变得越来越重要。与实时基础设施中的系统故障、网络配置问题、服务质量下降、可靠性和性能以及现场硬件可管理性挑战有关的问题导致支持开销增加，并影响客户关系。网络中断几乎扰乱了我们现代生活的各个方面，包括个人生活和职业生活，并有可能损害通信服务提供商 (CoSP) 的信誉。
追赶型产业政策与中国经济转型
本文在一个两部门新古典增长模型中研究了中国的追赶型产业政策如何影响经济发展。为实现赶超发达国家资本密集型部门产出的愿望，从 1952 年到 1978 年经济改革，中国政治领导人采取了以牺牲其他部门为代价来补贴这一目标部门的产业政策。这种产业政策的静态效应扭曲了各部门的资源配置，降低了总体全要素生产率。动态效应阻碍了资本积累。我们表明，虽然资本密集型部门的产出最初有所增加，但如果追赶愿望太强烈，从长远来看，它将低于其最佳对应部门。我们的理论预测与 1952 年至 1978 年中国经济的经验一致。关键词：追赶型产业政策；错误配置；拉姆齐配置问题；经济发展。JEL 代码：O11；O23；O25； O41；E62