XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemButterfly
GEFA - DOMINO 刀闸阀
客户：法兰克福市政污水处理厂 流体：空气，70°C，鼓风机压力：1.65 bar 绝对值，流量：3700 Nm³/h 任务： - 改善以前使用的手动蝶阀的控制特性。 - 系统控制自动化 - 通过使用低压损阀降低能耗 解决方案：安装具有优化特殊控制几何形状的电动 GEFA-DOMINO 控制滑块 DN 250，代替使用的蝶阀 DN 300，在阀门完全打开和最大流量时压力损失约为 1.98 mbar。 结果：节省能源成本，在调试后运行约 1 年后，可摊销约 50,000 欧元的投资。
pt Ohtori印度尼西亚的设计与制造阀，井口和圣诞树，法兰和配件
我们的生产范围涵盖了门，地球，支票，蝴蝶和球阀，法兰，圣诞树和井口设备以及各种特殊阀门和产品，这些特殊阀门和产品广泛用于石油和天然气，石化，发电厂，地热，造船，造船，采矿，水处理，水处理和其他工业系统。
2014 年 10 月 11 日和 12 日 • 西雅图会议中心
华盛顿 ACLU 212 Alexa Polito 400 Awkward Turkey LLC 406 Back That Elf Up 101 Blind Eye Books 315 Blue Box Imaginarium 103 Butterfly Frillies Corsets 105 Careful It Bites 200 Comics Forge 307-308 Cutebricks 201 Dancing Heron Illustration 312 DeaStarCrafts & NW Cosplay 115 Digital Soaps 314 dorklandia 107 Dresden Codak 412 Emily Fiegenschuh 403 Espionage Cosmetics 106 Evil Kitteh Studios 313 Fantasium Comics & Games 302 FiveLeafClover 401 Fleeting States 110 Friday Afternoon Tea 213 Gamma Ray Games 108 GeekGirlCon Merchandise 300 Geek Stained Glass 409 Geekmom.com 316 Gem 游戏与爱好 109
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
应用能量
分布式能源（DERS）的最佳集成是一个多主体和复杂的组合优化问题，常规优化方法无法有效地解决。本文回顾了现有的DER集成模型，优化和多标准决策方法。此外，引入了最近开发的君主蝴蝶优化方法，以解决分布系统中的DER混合问题。为考虑多个关键绩效目标的DER而言，提出了一个新的多目标DER集成问题，以查找最佳站点，大小和混合（可调度和不可触及）。此外，提出了一种结合君主蝴蝶优化的混合方法，并提出了与理想解决方案相似（TOPSIS）偏爱顺序的技术，以解决配制的大规模多标准决策问题。虽然Meta-Heuristic优化方法生成了非主导的解决方案（创建帕托 - 前），但TopSIS方法选择了许多替代方案的最有希望的结果。通过解决基准33-BUS分布系统上的单个和多目标调度集成问题来验证此方法的有效性，并将性能与现有优化方法进行比较。DER混合的建议模型和优化