XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAggregated
2024 年分布式能源资源总量
本文件为美国政府机构赞助工作的记录。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
汇总观点如何形成信念
在当今的在线世界中，人们的信念是由汇总观点所塑造的：许多陌生人的被发现，量化和总结的判断。评级指南购买，例如指南股票和民意测验指南投票。在这篇评论中，我们合并了跨学科研究，以阐明个人如何根据他人的观点对世界进行归纳推断。我们借鉴哲学来阐明什么在概念上区分了汇总观点与其他形式的证据，借鉴政治学来描述其在集体判断和决策中的功能起源，并利用心理学来阐明人们如何遵守个人如何遵守个人，学习和忽略其他人的意见。最后，我们重点介绍了未来解决文献中重要差距的方向，例如探索观点的因果历史如何塑造人们提出的推论，以及如何将反应对汇总意见的响应推动的机制如何利用，以应对对人们保持信仰的个人原因的量身定制干预措施。
to 6G-v2x：超可靠和
摘要 - 我们目睹了向机动性的新时代的过渡，该时代普遍连接（半）自动驾驶汽车将显着提高安全性，交通效率和旅行经验。通过在新兴的第六代（6G）无线网络上构建一组高级车辆用例，例如排队，远程驾驶和完全自动驾驶。在许多颠覆性6G无线技术中，本文的主要目标是介绍可见光光通信（VLC）和基于射频的射频（RF）的混合整合的潜在益处。我们研究了干扰以及各种气象现象的影响。雨，雾和干雪，在拟议的链接聚集（LA）辅助杂种RF-VLC V2X系统上。模拟结果表明，我们提出的LA辅助混合RF-VLC V2X系统具有实现高度可靠性（估计约为99.999％）和低潜伏期（可能小于1 ms）的潜力，即使在受干扰和不利的气氛影响的情况下，也可能在200 m内。为了刺激混合RF-VLC V2X地区的未来研究，我们还强调了潜在的挑战和研究方向。
淀粉样蛋白β，α-核蛋白和tau聚合co-
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年10月13日。 https://doi.org/10.1101/2024.10.13.618101 doi：Biorxiv Preprint
优化城市停车：综合停车场的商业模式
智慧城市中城市化进程的加快和车辆数量的激增要求高效管理公共停车位。本文介绍了一种通过聚合业务模型进行停车位管理的创新方法。我们的模型有助于将各种地块注册并用作公共停车位，满足市政公司、社会团体、私人土地所有者和政府机构等土地所有者的需求。拟议的系统涉及一个系统化的过程，土地所有者在我们的门户网站上注册他们的土地，然后由我们的专家进行全面的调查和可行性研究。在获得积极评价后，将建立合同协议并开发必要的基础设施。然后将注册的停车位集成到我们的系统中，允许车主通过用户友好的移动应用程序访问和使用这些停车位。这种聚合器模型的实施有望显著提高城市停车效率，为智慧城市不断变化的需求提供可扩展且适应性强的解决方案。本文讨论了所提模型的方法、系统架构、实施细节以及对城市基础设施和交通管理的潜在影响。
聚合需求响应系统中的产消合一
近年来，可再生能源和节能技术的日益普及，正在掀起一股走向更可持续社区的新潮流。了解能源消耗对于优化资源和实施生态趋势非常重要。本文将电力消费者整合到一个合作框架中，通过聚合器规划可持续的智能社区，该框架根据从消费者和服务提供商收集的可用可再生能源供应重新分配消费者的需求。聚合需求响应还包括通过微型发电能力参与能源生产活动的消费者。通过定义社区和消费者行为场景，对不同类型的需求偏好进行特征研究，并通过声誉因素进行验证。结果表明，该系统能够根据消费者和/或产消者的偏好和贡献充分管理需求重新分配。此外，本研究分析了西班牙当前有关需求灵活性、需求聚合和微型发电能力的能源政策及其规定。最后，还通过一系列调查研究了微型发电的接受度、聚合器和产消者在调度过程中的作用。
智能家居负载聚合容量预测...
摘要 — 通信和控制基础设施的技术进步有助于那些更积极地参与激励型需求响应 (IBDR) 计划的智能家庭 (SH)。作为促进 SH 参与 IBDR 计划的代理，负荷聚合器 (LA) 需要在日前市场交易之前了解 SH 的可用需求响应 (DR) 容量。然而，很少有研究从 LA 的角度预测可用的聚合 DR 容量。因此，本文提出了一个预测模型，旨在帮助 LA 预测日前市场中可用的 SH 聚合 DR 容量。首先，实施家庭能源管理系统，对 SH 进行优化调度，并对 IBDR 计划中的客户响应行为进行建模；其次，应用客户基线负荷估计方法来量化 SH 在 DR 日内的聚合 DR 容量；第三，几个可能对聚合 DR 产生重大影响的特征
聚合学习：一种学习神经网络分类器的矢量量化方法
我们更进一步考虑学习神经网络分类的问题。在信息瓶颈 (IB) 原则下，我们将这个分类问题与表示学习问题联系起来，我们称之为“IB 学习”。我们表明，IB 学习实际上等同于量化问题的一个特殊类别。率失真理论的经典结果表明，IB 学习可以受益于“矢量量化”方法，即同时学习多个输入对象的表示。这种方法辅以一些变分技术，产生了一种用于使用神经网络模型进行分类的新颖学习框架“聚合学习”。在这个框架中，多个对象由单个神经网络联合分类。通过在标准图像识别和文本分类任务上的大量实验验证了该框架的有效性。