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b'nils R. Winter 1,2，朱利安·布兰克（Julian Blanke）1，拉莫纳（Julian Blanke）1.3，扬·恩斯汀（Jan Ernsting）1.3,4，卢卡斯·菲斯（Lukas Fisch）1，kelvin sarink 1，carlotta barkhau 1，katharina tiel tiel tiel tiel 1，kira thiel tiel 1，kira flinken \ x82学期1 ，Susanne Meinert 1.5，Katharina Dohm 1，Jonathan Repple 6.1，Marius Gruber 1.6，Elisabeth J. Lehr 1，Nils Opel 1,7,8,9，Dominik Grotegerd 1，Ronny Ronny Redlich 1,9,10，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Jochen Bauch 3，乔伊3. 2,12，直到F. M. Andlauer 13，Andreas J. Forstner 14:15，Markus M. N \ XC3 \ XB6THEN 14，MARCELLA RIETSCHEL 16，Stefan G. Hofmann 17:18 17:18，Julia-Katharina Parish 19.20，Leautenberg 19.20，Paeulian Trine usemann 19.20，19.20，19.20， 19.20，Katharina Brosch 19.20，Frederike Stein 19.20，Andreas Jansen 19.20,21，Hamidreza Jamalabadi 19，Nina Alexander 19，Nina Alexander 19，Benjamin Straube 19，Igor Nenadi \ xc2
b'nils R. Winter 1,2，朱利安·布兰克（Julian Blanke）1，拉莫纳（Julian Blanke）1.3，扬·恩斯汀（Jan Ernsting）1.3,4，卢卡斯·菲斯（Lukas Fisch）1，kelvin sarink 1，carlotta barkhau 1，katharina tiel tiel tiel tiel 1，kira thiel tiel 1，kira flinken \ x82学期1 ，Susanne Meinert 1.5，Katharina Dohm 1，Jonathan Repple 6.1，Marius Gruber 1.6，Elisabeth J. Lehr 1，Nils Opel 1,7,8,9，Dominik Grotegerd 1，Ronny Ronny Redlich 1,9,10，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Jochen Bauch 3，乔伊3. 2,12，直到F. M. Andlauer 13，Andreas J. Forstner 14:15，Markus M. N \ XC3 \ XB6THEN 14，MARCELLA RIETSCHEL 16，Stefan G. Hofmann 17:18 17:18，Julia-Katharina Parish 19.20，Leautenberg 19.20，Paeulian Trine usemann 19.20，19.20，19.20， 19.20，Katharina Brosch 19.20，Frederike Stein 19.20，Andreas Jansen 19.20,21，Hamidreza Jamalabadi 19，Nina Alexander 19，Nina Alexander 19，Benjamin Straube 19，Igor Nenadi \ xc2
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。 为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。 我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。 我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。 我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。 我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。 总而言之，我们做出以下贡献：在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。总而言之，我们做出以下贡献：
电动汽车对住宅电源分配的影响考虑能源管理策略和随机蒙特卡洛算法
摘要：微电网（µ g）的面积是一个非常快速增长且有前途的系统，用于克服功率屏障。本文研究了基于随机元启发式方法的电动汽车网格整合（EVGI）的微电网系统的影响。放缓全球气候变化的最大挑战之一是向可持续发展的过渡。与电动汽车集成的可再生能源（RES）被认为是解决可持续发展目标7（SDG7）和气候行动目标13（CAG13）所需的权力和环境问题的解决方案。可以通过使用车辆到网格（V2G）技术将电动汽车与实用程序网格和其他RES进行耦合来实现上述目标，以形成混合系统。超载是一个挑战，这是由于负载数量未知（EV的数量未知）。因此，这项研究有助于通过提出要解决的随机蒙特卡洛法（SMCM）来确定不确定性（到达和出发EVS）的系统影响。这项研究的主要目的是使用元启发式算法进行尺寸调整系统配置，并分析不确定的电动汽车数量对Rigoli-Libya中住宅电源分布的影响，以获得一种具有成本效益，可靠性，可靠和可再生系统的影响。改进的鹿角优化（IALO）算法是一种优化技术，用于确定考虑多个来源的混合系统的最佳配置数量，而基于规则的能源管理策略（RB-EMS）控制算法用于控制电力系统中电力的电源。已经考虑了对效应参数的灵敏度分析，以评估未来的预期影响。讨论了从大小，控制和灵敏度分析中获得的结果。
使用Monte Carlo方法估计红外热成像和K型热元测量引起的温度不确定性
摘要。这项研究的主要目的是使用Monte Carlo方法估算表面温度测量的不确定性。计算基于一组具有共同加热壁的平行微型通道中流体流动过程中传热的实验研究。使用红外热力计和K型热元同时进行加热壁表面上的温度分布。红外热成像是非接触式温度测量方法，而热元测量是接触方法（在选定点的测量）。提出并讨论了两种温度测量方法的示例结果。在计算中，使用蒙特卡洛方法来估计表面温度测量不确定性的不确定性。对蒙特卡洛模拟结果和不确定性扩散方法进行了比较分析。发现从这两种方法获得的结果是一致的。
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
引用：Herrero，Ignacio，Pablo Rodilla和Carlos Batlle Lopez。 “在美国和欧洲，不断发展的竞标格式和定价方案
摘要：本文比较了美国和欧洲电力市场的发展，并在过渡到低碳电力系统的背景下评估了其设计的适用性和未来挑战。分析的重点是招标格式（有组织的电力市场允许参与者表达其运营限制的方式）和定价方案（代理商如何从市场价格中恢复其短期成本）。在过去十年中，全球范围内已经体验到的动力混合物的根本演变以及即将到来的较大的能源，其可再生能源的份额更高，并且在存储资源方面的作用更加突出，从而揭示了当前市场设计中的限制。我们对大西洋两岸的最佳实践进行了深入而全面的审查，并从中学习，我们提出建议以发展这些市场设计元素。
基于蒙特卡洛树搜索的变分量子电路混合优化
变分量子算法是近期和未来容错量子设备模拟的前沿。虽然大多数变分量子算法只涉及连续优化变量，但有时可以通过添加某些离散优化变量来显著增强变分假设的表示能力，广义量子近似优化算法 (QAOA) 就是一个例子。然而，广义 QAOA 中的混合离散-连续优化问题对优化提出了挑战。我们提出了一种称为 MCTS-QAOA 的新算法，它将蒙特卡洛树搜索方法与改进的自然策略梯度求解器相结合，分别优化量子电路中的离散变量和连续变量。我们发现 MCTS-QAOA 具有出色的抗噪特性，并且在广义 QAOA 的具有挑战性的实例中优于先前的算法。
蒙特卡洛事件的基于样式的量子生成对抗网络
我们在蒙特卡洛事件生成的生成对抗学习的背景下提出并评估了一种替代性量子发生器结构，用于模拟大型强子对撞机（LHC）的分类物理过程。我们通过在已知的非衍生分布生成的人工数据上实现量子网络来验证这种方法。然后将网络应用于特定LHC散射过程的蒙特卡洛生成的数据集。新的量子发生器体系结构可导致最先进的实现的一般化，即使使用浅深度网络，也可以实现较小的kullback-leibler dibergence。此外，即使接受了小型培训样本集训练，量子发生器也成功地学习了基础分布功能。这对于数据八月应用特别有趣。我们将这种新颖的方法部署在两个不同的量子硬件体系结构，被困的离子和超构造技术上，以测试其硬件独立的生存能力。
