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人工智能教科书
1.1.日常生活中的人工智能例证 1 1.2.未来人工智能 8 2.1。工业革命 4.0 12 2.2.电话银行 14 2.3.工业革命的时代发展 15 3.1.图灵机 19 3.2.图灵机演示 21 3.3.图灵机 22 3.4。图灵机可视化 23 3.5.图灵机转换图 26 4.1.机器学习 29 4.2.黑箱数据处理 32 4.3. Alpha Go 33 4.4。机器学习 34 5.1.深度神经网络 36 5.2.神经元如何工作 37 5.3.神经元数学方程 37 5.4.线性激活函数 38 5.5. Sigmoid 和 Tanh（非线性） 39 5.6。整流线性 39 5.7。具有隐藏层的神经网络架构 40 5.8.具有 2 个隐藏层的神经网络架构 40 6.1。 Matlab 45 7.1。模糊推理系统 52 7.2。清晰集图 54 7.3.模糊集图 55 7.4。脆皮逻辑 56 7.5。模糊逻辑 56 7.5。脆皮逻辑 56 7.6。酥脆套餐 58 7.7.模糊集 59 7.8。三角隶属函数 59 7.9.梯形隶属度 60 7.10 与集合隶属度相关的模糊值。 61 7.11。 1 型模糊逻辑系统结构 63
收入合规官 I – 10713
税收合规官 I 是税收部门的永久全职职位。职位遍布全州。这是阿拉巴马州和地方税收法律执行方面的专业收税工作。最低要求 • 获得经认可*的四年制学院或大学的工商管理、会计、金融、公共管理或相关领域的学士学位。处于最后一学期或最后一季度的大四学生可以申请并被列入就业名册；但是，申请人必须在开始工作之前向招聘机构提交证明已完成学士学位的文件。申请人必须在申请表上注明预计毕业日期。其他要求 • 某些职位要求在任命时持有有效的阿拉巴马州驾驶执照。
监管见解 - CER
印度电力行业的清洁能源转型不仅需要开发可再生能源，还需要取代现有的化石燃料。与运输中使用的化石燃料中混合生物燃料类似，全国的政策和监管环境鼓励在燃煤电厂中使用生物质作为共燃燃料。实施这一举措不仅应依赖严格的目标，还应依赖供应链的发展，以充分满足电力行业的生物质需求。发展生物质可再生能源电厂的历史经验表明，这种新需求的产生往往会导致燃料价格大幅上涨，特别是由于缺乏足够的供应链和规模经济，因为生物质收集面积扩大以满足电厂的生物质燃料。考虑到燃煤电厂的整体容量，分阶段对燃煤电厂的生物质混合方法将允许生态系统的发展，同时也为投资者在发展供应链方面提供监管确定性。考虑到贸易/存储等因素，对生物质进行核算，以及需要确定 RPO/RGO 的核算，这些是确保两方面都具有透明度的关键。我们还强调需要修改生物质利用辅助消耗的计算方法。《2003 年能源法》第 62 条授权相关委员会发布关税确定条例，并设定多年绩效目标，包括网络损失目标。各州政府“批准”目标轨迹可能会导致程序延误，也会影响委员会的作用。此外，在“批准”损失减少和作为国有配电公司的所有者时，很难确保利益分离。各州的 MYT 条例规定了收益和损失的分享，对收益分享采取了差异化的方法，收益可以平等分享，但损失分担可以保护消费者的利益。鉴于 SERC 已经发布了 MYT 法规，中途改变方法可能会导致法律后果。CER 的一项研究为包括电力部门在内的所有基础设施子部门的 RoE 估算提供了见解。除此之外，提供 RoE 的方法还需要考虑在项目整个生命周期内估算权益的方法。各州的净计量安排通常规定将非义务实体在州内生产和消费的可再生能源分配给配电公司的 RPO。该框架通常倾向于配电公司，并降低了对可再生能源的投资激励。此外，允许配电公司索取所有 CDM 收益的提议不会激励可再生能源项目投入资源来完成 CDM 流程。
R-CERP 到 MSAP 的过渡概述
本概述文件为申请人和相关太阳能行业利益相关者提供了有关马里兰州能源管理局 (MEA) 住宅清洁能源回扣计划 (R-CERP) 1 的结束以及即将于 2025 年推出的马里兰州太阳能接入计划 (MSAP) 2 的重要信息。MSAP 是一项法定计划，源于 2024 年《光明明天法案》（马里兰州 2024 年法案第 595 章）的通过。未来几周内发布 MSAP 资助机会公告 (FOA) 时，将提供有关 MSAP 资格、申请程序和相关信息的完整信息。
PLOS气候 - CERES研究存储库
1牛津可持续基础设施系统计划（OPSIS），环境变化研究所，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学，2 ihcantabria，Instiatuto de Hidraulica Ambiental de la la la la la la la de la de Cantabria，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，西班牙桑坦德，3，3 3，苏黎世，Zurich，Zurich，switerd，switser，switerd，switem，Zurich，4阿姆斯特丹，荷兰，剑桥大学5号工程系，剑桥大学，英国剑桥市，6，6座航空运输管理中心，克兰菲尔德大学，克兰菲尔德，英国克兰菲尔德，7地理和地理知识科学，乔治·梅森大学，美国费尔法克斯，弗吉尼亚州，美国，美国，美国8号。苏黎世，瑞士
人工智能是科学研究的创新工具
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣：医学和生物科学：IA用于发现新药，开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如，自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症，其准确性通常超过人类医生的疾病[9]；物理和天文学：在物理领域，IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div，基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11]；计算化学：基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
电池 - CERES研究存储库
摘要：将电池保持在特定温度范围内对于安全性和效率至关重要，因为极端温度会降低电池的性能和寿命。此外，电池温度是电池安全法规的关键参数。电池热管理系统（BTMS）在调节电池温度方面是关键的。虽然当前的BTMS提供实时温度监测，但缺乏预测能力却构成了限制。本研究介绍了一种新型混合系统，该系统将基于机器学习的电池温度预测模型与在线电池参数识别单元相结合。标识单元不断实时更新电池的电气参数，从而提高了预测模型的准确性。预测模型采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS），并考虑了各种输入参数，例如环境温度，电池电流温度，内部电阻和开路电压。该模型通过基于实时数据动态调整热参数来准确地在有限时间范围内准确预测电池的未来温度。实验测试是在一系列AMB温度范围内对锂离子（NCA和LFP）圆柱细胞进行的，以在不同条件下验证系统的准确性，包括电荷状态和动态载荷电流。提议的模型优先考虑简单，以确保实时的工业适用性。