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基于ANFIS的双向网格连接的EV充电站与
与将储能技术（例如电池和水电存储）合并到太阳能PV安装中相关的挑战和机会，强调了存储在增强电网稳定性和最大化可再生能源利用率方面的作用。[9] Nwaigue等人（2019年）对太阳能光伏系统的智能电网整合进行了综述。The study examines the challenges and potential solutions for integrating solar PV into existing power grids, focusing on aspects like grid stability, power quality, and control strategies, highlighting the need for advanced grid management techniques to optimize solar PV integration [16] Raugei et al (2017) investigate the EROI of photovoltaic as compared to fossil fuel life cycles.该研究提出了一种评估Eroi的综合方法，并提供了有见地的比较，强调了太阳能光伏系统的有利能源回报特征。[21] 1.2基于ANFIS的MPPT技术Kumar等人（2021）描述了基于ANFIS的MPPT技术，用于独立太阳能PV系统。所提出的方法利用ANFI来估计最佳工作点，实现有效的跟踪性能并提高能量产量。[10] Bendary等人（2021）描述了用于光伏系统中MPPT的ANFIS（基于网络的模糊推理系统）。提议的基于ANFIS的MPPT控制器适应不断变化的环境条件，确保准确跟踪并提高整体系统效率。[11] G. Liu等（2020）引入了对独立太阳能PV系统的不同基于ANFIS的MPPT算法的比较研究。它由两个主要该研究评估了算法的跟踪准确性，收敛速度和稳定性，为选择最佳的基于ANFIS的MPPT方法提供了宝贵的见解。[14] U. Yilmaz等人（2019）开发了MPPT（“最大功率点跟踪”）方法。
采用改进的多目标优化方法对考虑电动汽车站的并网混合可再生能源系统进行优化设计：技术经济视角
1 马来西亚工艺大学电气工程学院电力工程系，UTM，Skudai 81310，柔佛州，马来西亚； cheewei@utm.my 2 库法大学工程学院电气工程系，Kufa 54001，伊拉克 3 先进闪电、电力和能源研究 (ALPER)，电气和电子工程系，工程学院，马来西亚博特拉大学，Serdang 43400，雪兰莪，马来西亚； hussain_mhammad@uomustansiriyah.edu.iq 4 Mustansiriyah 大学计算机工程系，巴格达 14022，伊拉克 5 工程技术学院/纳杰夫，Al-Furat Al-Awsat 技术大学，纳杰夫 31001，伊拉克； coj.dfr@atu.edu.iq * 通讯地址：ameeralikareem451984@gmail.com 或 ameerkareim@graduate.utm.my 或 ameera.abbas@uokufa.edu.iq (AAKA-S.)；shahrin@fke.utm.my (SMA)
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人群和连接分析中的附加模块通过启用更好的研究设计，可以加速从基因组发现到有意义的研究的路径。使用集成的同类浏览器，开箱即用的汇总统计数据和图表，并与下游分析工具集成在一起，可以使您可以在几分钟而不是几周内构建研究。
生成模型和连接和自动化的车辆
在迅速发展的技术景观中，在塑造我们社会的未来时出现了两个领域：人工智能（AI）中的生成模型（AI）以及连接和自动化的车辆（CAVS）[54]。生成模型是AI的基石，是算法旨在生成类似但与已培训的数据相似但与众不同的响应的算法，从而使应用程序从图像和文本生成到复杂的模拟[55]。连接和自动化的车辆代表了运输，合并连通性，自动化和智能的进步，以提高安全性，效率和驾驶经验。这两种开创性技术的交集为研究和创新提供了有希望的途径[56]。通过合并生成模型在将内容创建和决策过程与CAVS方法进行移动，后勤和城市规划的方法中的重要性结合在一起，研究人员借鉴了车辆智能，模拟准确性和决策能力的新潜力。这种协同作用可能会导致更复杂的车辆行为预测模型，通过逼真的模拟环境增强安全功能，甚至是车辆设计和交通管理系统中的创新。尽管以前提到的成功，但该领域仍然存在一些挑战。骑士和生成模型面临的关键挑战之一
快速神经语音波形生成模型，具有完全连接的层上采样
抽象虽然端到端（E2E）具有基于HIFI-GAN的神经声码器（例如vits and jets）可以以快速推理速度实现类似人类的语音质量，这些模型仍然有空间可以通过CPU使用CPU来进一步提高推理速度，因为基于HIFI-GAN的神经声码器单元是一种瓶颈。此外，HIFI-GAN不仅被广泛用于TT，而且用于许多语音和音频应用。在维持合成质量的同时，已经提出了多式（MS）-HIFI-GAN，ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN。尽管在ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN中引入了基于短期的傅立叶变换（ISTFT）的快速上取样，但我们首先发现ISTFT层的预测中间特征输入与原始STFT层完全不同，这是由于ISTFT中的重叠式dancy dancy dancy造成的。为了进一步提高合成质量和推理速度，我们提出了FC-HIFI-GAN和MS-FC-HIFI-GAN，通过引入可训练的完全连接（FC）的基于基于重叠的ADD操作而不是ISTFT层的可训练的完全连接（FC）层的快速上采样。对于看不见的说话者合成和E2E TTS条件的实验结果表明，所提出的方法可以稍微加速推理速度，并显着提高基于JETS的E2E TTS的合成质量，而不是ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET。因此，ISTFT层可以用基于HIFI-GAN基于HIFI-GAN的神经声码编码器中的基于重叠的ADD操作的提议的可训练FC层的上采样代替。
连接，合作和自动移动路线图
以下所有列出的用例需要以不同的方式提供基础设施支持，需要根据社会需求和市场采用机会进行评估，因此可以得出大规模演示的优先事项。此外，将提供有关技术成熟度的差异化，以区分靠近部署的创新，并且是大规模和开发用例的明确候选人，在部署之前仍需要几年的时间，并且在部署之前可能需要几年的候选人，因此在有限的研究用例中可能会提供小规模的研究用例。大规模演示项目后会留下什么？此类演示项目的目标是，应支持技术标准化以及类型的批准以及道路法规以及所有运营方面，包括需要解决物流部门的利益相关者之间的合作模型，应沿着演示开发，以为用户和基础设施提供可信赖的框架，并为用户以及流动性和物流公司提供价值。最后，演示站点在演示项目以良好的见解为用户和社会的价值流提供了良好的见解之后，将具有可持续的改善状况，因此在商业部署部分服务的部分服务后，为理想的直接做好了准备。
2024 至 2028 财年政府范围的军事相关战略计划
(ii.) 找出并解决阻碍联邦劳动力队伍中军人家庭招募、雇用、晋升和留用的障碍。 (iii.) 制定战略，包括潜在的立法提案，以消除这些障碍并促进就业机会。 (iv.) 制定战略，向联邦机构有效推销军人家庭的才能、经验和多样性。 (v.) 利用军人配偶非竞争性任命权增加联邦职位发布。 (vi.) 制定政府范围的标准，改进家庭雇员海外远程办公计划，以在过渡期间加强对军人配偶的支持。 (vii.) 改进联邦劳动力队伍中军人家庭的数据收集工作。 (viii.) 制定符合领先实践的指标和基准，以确保计划的成功。 (ix.) 定期评估和重新评估这些措施，以改进招募、雇用和留用工作。
政府范围的军事相关战略计划
• 各机构之间开展合作，以便在无法保留军人配偶或军人看护者的安排（包括为支持护理连续性而做出的变更或由于现役军人永久性调动命令而进行的重新安置）时，可以将与军方有关的联邦雇员安排到另一个联邦机构的职位，以允许他们继续担任现有职位。
实时地形自适应局部轨迹计划者，用于可变形地形上的高速自动越野导航将安全性与连接的自动卡车控制中的性能整合在一起：实验验证
摘要 - 将效率与安全性结合起来是连接自动卡车的最重要设计挑战之一。在应对纵向控制问题的这一挑战中，我们提出了一种计划，该方案以无缝的方式将基于性能的控制器与面向安全的控制器集成在一起。此安全集成方案即时运行，并且与大型控制器兼容。我们首先将这种实用的整合方法链接到控制屏障功能的理论框架，该框架旨在赋予控制器具有正式安全保证。然后，通过此方案，我们安全地整合了一个预测型控制器，最大程度地限制了依靠连接性（连接的巡航控制-CCC）的面向安全的巡航控制器结构的能耗（预测巡航控制 - PCC）。重要的是，使用具有全面连接的自动化卡车的公路实验证明了PCC和CCC之间安全和无缝集成的效率。最初的实验活动是在封闭的测试轨道上举行的，并且由于CCC而实现了安全驾驶，而得益于PCC，可获得高达18％的能源。最后，实验扩展到公共高速公路，并以高达4.3％的节能获得了类似的结果。
