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太阳能与电池储能系统的最佳整合
摘要 —本文利用实际数据讨论了光伏 (PV) 系统与电池储能系统 (BESS) 的优化设计。具体来说，我们确定了光伏板的最佳尺寸、BESS 的最佳容量以及 BESS 充电/放电的最佳调度，以使包括电费和光伏系统在内的长期总成本最小化。优化是通过考虑大量参数来执行的，例如能源使用、能源成本、天气、地理位置、通货膨胀以及太阳能电池板和 BESS 的成本、效率和老化效应。为了捕捉老化效应、通货膨胀和折现经济回报等长期因素的影响，该问题被表述为混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，时间范围涵盖太阳能电池板和 BESS 的整个生命周期，约为十年或更长时间，而几乎所有现有的光伏系统设计工作都考虑了几天或几周的短得多的时间范围。将 MINLP 转化为混合整数线性规划 (MILP)，并通过分支定界 (B&B) 算法进行求解。由于时间范围较长，MILP 的复杂度较高。然后，使用动态规划提出了一种新的低复杂度算法，其中表明 MINLP 问题可以转化为满足贝尔曼最优原理的问题。将新开发的算法应用于旧金山商业用户的实际数据表明，该系统在第 66 个月达到盈亏平衡点，并将系统总成本降低了 29.3%。
调查Chatgpt的学生经历 -
这项研究的目的是确定大学生在在线课程中使用Chatgpt的经验。样本由来自土耳其一所州立大学的84位副学位学生组成。在研究中使用了一种多方法方法。尽管使用聊天机器人可用性量表收集了定量数据，但使用我们开发的半结构化访谈表收集了定性数据。使用描述性和内容分析方法分析数据。根据调查结果，ChatGpt具有优势，例如用户友好的界面以及快速，简洁，相关的响应。强调了其对学习过程的贡献，提供的信息足够且面向主题。强调了聊天机器人功能的可理解性及其沟通的清晰度。但是，存在缺点，例如绩效问题，错误频率和提供误导信息的风险。对聊天机器人可能面临的潜在困难在模棱两可的对话中可能会遇到的问题，并且提供了有关隐私问题的信息不足。总而言之，基于积极的可用性印象，Chatgpt被公认为是一种潜在的教育工具。但是，需要更多的研究来安全使用。对实践或政策的影响•基于积极的可用性印象，学生和讲师可以使用CHATGPT来支持教育活动。•CHATGPT可以促进和增强学生的个性化学习经历。•CHATGPT可用于所有高等教育课程。•用户应该对Chatgpt提供的答案的准确性和可靠性谨慎。•决策者应采取预防措施，以应对隐私，道德，机密性和安全性等风险，这可能是由于在教育中使用人工智能而产生的。关键字：人工智能，聊天机器人，在线学习，学生经验，可用性介绍人工智能的概念（AI），首次由麦卡锡（1956年，Russell＆Norvig，2010年）引用，以各种方式定义了诸如Charniak和McDermott（1985年）（1989年）（1989年）（1999年）（1999年）（1999年） （1992）。Bellman（1978）将AI定义为与人类思想有关的过程的自动化，例如决策，解决问题和学习。Kurzweil等。 （1990）将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。Kurzweil等。（1990）将AI描述为可以使用人类智能执行任务的机器的艺术。
Runlong Zhou (周润龙)
3。脱离Bellman的完整性：通过基于模型的返回条件的监督学习[链接] Zhaoyi Zhou，Chuning Zhu，Runlong Zhou，Qiwen Cui，Abhishek Gupta，Simon S. Du ICLR 2024 2024年海报我们研究了Al Al Al Al的长度和弱点。4。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。 提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。 5。 潜在马尔可夫决策过程的依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。 我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。 6。 了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。 我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。 7。强化方差学习中的尖锐方差界限：在随机和确定性环境中两全其美[link] Runlong Zhou，Zihan Zhang，Simon S. Du ICML 2023海报我们提供了一个系统的研究研究，对基于模型和模型的强化学习的方差依赖性遗憾界限，用于制作模型和模型的增强范围。提出的基于模型的算法既适用于随机和确定性MDP。5。依赖于方差的和无水平的加固学习[链接] Runlong Zhou，Ruosong Wang，Simon S. Du ICML 2023海报我们为潜在MDPS提供了算法框架（可见上下文），从而实现了第一台无线的最小值遗憾。我们通过使用对称技术为LMDP提供了一种新颖的LMDP遗憾下限来补充这项研究。6。了解在线组合优化的政策优化中的课程学习[链接] Runlong Zhou，Zelin HE，Yuandong Tian，Yi Wu，Yi Wu，Simon S. DU TMLR我们制定了典范的在线组合优化问题，作为潜在的MDP，并为LMDPS的自然政策梯度提供了融合。我们通过相对条件数的角度显示了课程学习的有效性。7。Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards Horizon-Free Regret [Link] Jean Tarbouriech*, Runlong Zhou* , Simon S. Du, Matteo Pirotta, Michal Valko, Alessandro Lazaric NeurIPS 2021 Spotlight, 3 % acceptance rate We propose an algorithm (EB-SSP) for SSP problems, which is the first to achieve minimax optimal regret while无参数。
ChatGPT 和人工智能的伦理方面
自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院（新罕布什尔州汉诺威）的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来，人们提出了许多定义。例如，Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的：“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外，人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强，人们与互联网（所谓的物联网 - IoT）的互动显著增加，导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外，大量数据（也称为大数据）的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献，从而催生了“数据驱动文化”，其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多，计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看，数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行，他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时，更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)，这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后，程序会查询知识库，然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的，用来描述这些对话机器人。然而，人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务，例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型，并通过使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如，在许多公司中，当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时，日常活动可以更高效。
精密医学的强盗算法
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
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