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World File Search System预报方法
年度计划前景：需求预报方法
The APO 26-year long term demand forecast is produced at an hourly and zonal resolution and at the net-level, generator-level demand, under a normal weather scenario and is based primarily on a sector/sub-sector/zonal/end-use/efficiency level/fuel-type/annual and an 8,760 hourly load profile model, with additional adjustments for special sectors such as agriculture, transportation, other sources of需求，保护和需求管理（CDM）计划和法规（包括住宅需求响应计划），工业保护计划和嵌入式一代。预测已通过实际的历史需求数据进行校准，并与IESO的区域电力计划计划活动的发现保持一致。本文涵盖了需求预测的发展方法。
可变可再生能源发电的高级预测：创新前景简介
先进的天气预报方法利用人工智能 (AI) 和大数据等数字技术的进步来分析实时和历史天气数据并做出预测。事实上，先进的天气预报是人工智能在促进和改善 VRE 集成方面的主要应用之一（有关更多信息，请参阅创新格局简介：人工智能和大数据 [IRENA，2019b]）。在计算能力的提高和算法的改进的推动下，发电预测变得更加准确。同样，由于大数据推动的人工智能的使用越来越多，短期预测的时间粒度也增加了。这些因素可以极大地促进可再生能源融入电网（Bullis，2014 年）。
人工智能对机械工程的影响
Prasanna Adhithya Balagopal 学生，Gems Modern Academy 摘要：人工智能（AI）正在成为主流，并成为包括机械工程在内的各个领域的变革力量。本文概述了人工智能对机械工程实践和发展的深远影响。人工智能技术在机械工程领域的应用有可能彻底改变传统的设计、制造和维护流程。借助人工智能设计工具，工程师现在可以更快、更高效地生成优化设计，从而提高产品性能并缩短开发周期。此外，维护系统中人工智能的预测/预报方法有助于及早发现设备故障，从而最大限度地减少停机时间和维护成本。 关键词：人工智能（AI）、机械工程、设计优化、人工智能工具、预测性维护、机器人和自动化。
亚历山德拉-伊奥娜·阿尔布
出版物： • Gabriela Czibula、Andrei Mihai、Alexandra-Ioana Albu、Istvan-Gergely Czibula、Sorin Burcea、Abdelkader Mezghani，AutoNowP：一种基于天气雷达反射率预测的深度自动编码器降水预报方法。数学，机器学习计算优化特刊，2021 年，9(14):1653，https://doi.org/10.3390/math9141653 • Alexandra-Ioana Albu、Gabriela Czibula、Andrei Mihai、Istvan-Gergely Czibula、Sorin Burcea、Abdelkader Mezghani。NeXtNow：一种用于预测天气雷达数据以进行预报的卷积深度学习模型。遥感，2022，14(16)：3890，https://doi.org/10.3390/rs14163890 • Alexandra-Ioana Albu。使用基于自动编码器的感知损失改进雷达回波外推模型。第 27 届基于知识和智能信息与工程系统国际会议 2023，已接受。
推荐引用 推荐引用 Numan, Arwa，“人工智能在灾害管理中的应用：有效性和挑战”（2024 年）。刑事司法方面的重大项目。26. https://repository.stcloudstate.edu/cjs_etds/26
根据同行评审的研究，人工智能 (AI) 和基于云的协作平台在灾难响应中收集数据，以根据紧急情况的复杂性提出具体计划 (Gupta et al., 2022)。 (RF) 算法找到影响家庭疏散准备时间的因素 (Rahman et al., 2021)。人工智能和基于云的平台通过 (众包) 协调人道主义需求 (Gupta et al., 2022)。人工智能和基于云的系统向应急响应人员提供必要的信息；该方法还有效地分配资源以进行响应 (Gupta et al., 2022)。地理人工智能灾难响应通过提供准确的地图分析，使灾难响应人员能够获得精确的信息 (Demertzis et al., 2021)。最先进的深度学习方法可以检测卫星图像的变化，从而实现高效响应 (Sublime & Kalinicheva, 2019)。 AGRA (AI) 是一种增强地理路由方法，可改善路由问题 (Chemodanov 等人，2019)。早期预警通过应用 AI SVM 分析可用数据，为监控室做出洪水或无洪水的决策，从而促进受影响人群在灾难中的撤离 (Al Qundus 等人，2022)。结合人工神经网络 (ANN) 和互联网 (IoT) 以及基于人工智能/机器学习 (ML) 的 ANN 的洪水预报方法可用于早期洪水预警系统。通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的集成系统、地理信息系统 (GIS) 与无人机 (UAV) 方法以及在灾难期间寻找最安全疏散路线的路径规划技术，保护弱势群体免受洪水灾害 (Munawar 等人，2022)。人工智能与 UNOSAT 一起对受灾地区的地图进行高级分析，以进行早期预警 (将人工智能融入卫星，2021)。根据在线调查，不同的因素影响公众对在灾难中应用人工智能的看法。为人工智能系统用户提供了指南，以确保系统的责任。（Yigitcanlar 等人，2021 年）。