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World File Search SystemEBM
引用 (APA)：Hameed, Z.、Hashemi Toghroljerdi, S. 和 Træholt, C. (2021)。基于人工智能的预测在可再生能源电力平衡市场中的应用。2021 年 IEEE 国际工业技术会议论文集 (第 579-584 页)。IEEE。 https://doi.org/10.1109/ICIT46573.2021.9453469
摘要 — 日益增长的环境问题正在将更多的可再生能源整合到电力系统中。这种增长带来了发电的不确定性，使维持供需平衡变得具有挑战性。为了避免平衡问题和随之而来的稳定性问题，需要更好的预测模型，因为传统技术还不足以应对这些新挑战。因此，基于人工智能 (AI) 的预测技术在电力市场领域获得了潜在的认可。本文旨在研究人工智能在电力平衡市场 (EBM) 中价格预测应用的最新进展。以前在这方面的研究重点是日前市场，而针对 EBM 的研究相当稀少。本文展示了基于人工智能的预测如何支持 EBM 建模，从而实现更安全的分布式技术电网集成。我们还调查了经纪人和客户等市场参与者从此类预测中获得的收益。
Sabanci大学综合制造技术研究和应用中心
电子束熔化（EBM）metni：electorne束熔化是一个3D制造过程，其中金属粉末被高能电子束熔化。电子beama通过将整个层的整个粉末床加热到最佳的环境温度Spesifor来融化材料。结果，由EBM过程产生的零件几乎没有残留应力，并且具有最佳的微结构。借助这种方法，可以生产高密度金属零件，并且逐层生产允许使用晶格刺激性制造拓扑优化的，减轻的零件。
del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530
摘要。一维气候能量平衡模型（1D EBM）是基于地球能量预算的划定全球温度启用的简化气候模型。我们检查了一类一类EBM，该类别作为与相关变量问题的Euler-Lagrange方程相对应的抛物线方程，涵盖了空间不均匀模型，例如与纬度依赖性扰动性的贝甲。。我们还将最小化器的解释为时间依赖性和随机1D EBM的“典型”或“可能”解决方案。然后，我们检查了值函数之间的连接，该值函数代表了客观功能的最小值（在所有温度下），被视为温室气体浓度的函数和全球平均温度（也是温室气体浓度的函数，即分叉图）。特别是，只要有独特的最小化脾气，但全球平均温度持续变化，但是共存的最小化器必须具有不同的全球平均温度。此外，对于温室气体浓度，全球平均温度不稳定，其跳跃必须必须向上上升。我们发现对更一般的空间异质反应 - 扩散模型的适用性也被解散了，对我们的结果的物理解释也是如此。
为在系统评价中负责任地使用人工智能制定指导和建议 James Thomas 社会研究与政策教授
• 系统评价的自动化正在快速发展 • 它可能带来巨大的颠覆性——可能类似于系统评价对 EBM / 证据知情政策的影响 • 存在证据综合的既定标准受到损害/落后的危险
一个企业的生态系统商业模式的转型……
3 与 BM 和开放商业模式 (OBM) 的概念不同，EBM 的概念主要基于基于数字平台的生态系统，而 EBBM 的概念则基于协调者 (领导者) 或 ESA 的补充参与者 (Gomes 等人，2023 年)。
CEA 招募一名科学家从事“分子遗传操作
生产” 位于法国南部（普罗旺斯）卡达拉什中心的 BIAM 研究所的“生物能源和微藻”（EBM）团队有一个永久科学家职位开放 科学家将启动对微藻进行基因操作（基因工程、合成生物学或基因组编辑）的项目，以引入新途径或改进现有的途径来生产感兴趣的分子。研究将对模型微藻莱茵衣藻或科学家可能提议在团队内开发的其他藻类或蓝藻物种进行。科学问题可以很大，包括从改善生长和二氧化碳吸收，到增强脂质储存，或重新定向碳通量以促进感兴趣分子的生产，但它应该符合主办团队的主要使命（见下面的描述）。主办团队的使命和活动 您将受益于主办团队的专业知识（https://www.cite-des-energies.fr/biam/recherche/ebm/）以及 BIAM 研究所、CEA 和艾克斯-马赛大学的环境（https://www.cite-des-energies.fr/biam/plateformes-technologiques/）。您将在“生物能源和微藻”团队中工作，该团队由 4 名科学家、4 名工程师、3 名技术人员以及通常 3-5 名博士生和博士后组成。EBM 团队的主要目标是探索微藻在生物技术应用方面的潜力，特别是在生物能源领域。具体来说，我们研究 CO 2 的光还原过程，以形成和储存富含能量的分子（例如脂质和烷烃）。该研究基于在莱茵衣藻等模型生物上开发的遗传、生物化学、脂质组学和生物物理方法，以确定光合作用和脂质代谢的关键基因，并探索生物多样性以寻找感兴趣的酶、代谢途径或光合微生物。
gl-icnn：端到端解释的卷积...
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法显示，基于成像数据，基于成像数据的痴呆症的早期和准确诊断的早期和准确诊断都很大。但是，这些方法尚未在临床实践中被广泛采用，这可能是由于深度学习模型的解释性有限。可解释的提升机（EBM）是玻璃框模型，但无法直接从输入成像数据中学习功能。在这项研究中，我们提出了一个可解释的新型模型，该模型结合了CNN和EBM，以诊断和预测AD。我们制定了一种创新的培训策略，该策略将CNN组件作为功能提取器和EBM组件作为输出块而交替训练CNN组件，以形成端到端模型。该模型将成像数据作为输入，并提供预测和可解释的特征重要性度量。我们验证了有关阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集的拟议模型，以及Health-Ri Parelsnoer神经疾病生成疾病生物库（PND）作为外部测试集。所提出的模型以AD和对照分类为0.956的面积为0.956，预测轻度认知障碍（MCI）在ADNI队列上进行AD的预测为0.694。所提出的模型是与其他最先进的黑盒模型相当的玻璃盒模型。我们的代码可在以下网址提供：https：//anonymon.4open.science/r/gl-icnn。索引术语 - Alzheimer氏病，MRI，深度学习，转换神经网络，可解释的提升机器，明显的人工智能
通过丘脑核体积估计大脑年龄差距......
图 2. 针对健康对照 (HC) 训练的 EBM 模型的全局解释。(A) 按前 15 个最具预测性的特征的平均绝对得分降序排列的特征重要性。(B) 左、右丘脑及其核的解剖示意图。橙色表示全局解释中发现的 15 个最重要的核。