志向志趣相投,拥有很高的期望并相信所有人都能成功可以通过培养成长的心态来极大地帮助您的孩子。这种心态驱使他们设定雄心勃勃的目标,通过挑战坚持不懈,并不断改善。它建立了信心,韧性以及追求机会,适应变化并在任何领域取得成功所需的决心。这种特质使他们更有可能发挥自己的全部潜力,扮演领导职务并为社区和职业做出积极贡献。
瓦锡兰能源存储与优化 (ES&O) 的 GEMS Storage+ 解决方案通过丰富的操作逻辑库、与安全设备和可再生能源发电资产等连接硬件的集成以及先进的资产监控功能,使用户能够充分利用其电网规模能源存储系统。
GEMS IntelliBidder 使用基于自动和预测数据的机器学习和优化算法,为澳大利亚能源市场运营商 (AEMO) 生成和提供优化的投标文件。IntelliBidder 支持自动和手动投标生成、用于提交投标的 API 集成以及用于评估投标策略的绩效监控。我们的自动投标技术获取实时市场信息,并将其与智能控制平台相结合,提供基于价值的资产管理和投资组合优化。
• 不使用电池时光伏利用率约为 50%。 • 使用电池时光伏利用率约为 75%。 • 使用更先进的电池集成软件/硬件提高光伏利用率,并提高负载与太阳能可用性的匹配度。
国防科学委员会游戏、演习、建模和模拟 (GEMS) 工作组的任务是审查国防部目前使用 GEMS 工具的实践情况,并提出改进 GEMS 工具的建议,以充分发挥其在国防部整个企业范围内(从行政到作战)的潜力。GEMS 工具和功能提供了经济高效且创新的方法来测试新想法和概念、设计和制作新系统的原型、模拟军事战役、进行地缘政治分析以及提供培训以提高作战人员的战备和表现。工作组观察到,在当今与大国竞争回归相关的高度竞争和动态战略环境中,此类能力越来越重要,而且技术进步使 GEMS 能力比过去更加强大和有用。
摘要 在可持续药物开发过程中,药物-靶标相互作用的计算机预测是一个关键阶段,特别是当研究重点是利用现有药物的重新定位时。然而,开发这样的计算方法并非易事,但却非常必要,因为当前预测潜在药物-靶标相互作用的方法存在高假阳性率。在这里,我们介绍了 DTiGEMS +,一种使用图嵌入、图挖掘和基于相似性的技术预测药物-靶标相互作用的计算方法。DTiGEMS + 结合了基于相似性和基于特征的方法,并将新型药物-靶标相互作用的识别建模为异构网络中的链接预测问题。DTiGEMS + 通过使用另外两个互补图(即:药物-药物相似性、靶标-靶标相似性)扩充已知的药物-靶标相互作用图来构建异构网络。DTiGEMS + 结合了不同的计算技术来提供最终的药物靶标预测,这些技术包括图嵌入、图挖掘和机器学习。 DTiGEMS+ 在应用相似性选择程序和相似性融合算法后,将多种药物-药物相似性和靶标-靶标相似性集成到最终的异构图构造中。使用四个基准数据集,我们表明 DTiGEMS+ 与其他用于预测药物-靶标相互作用的最先进的计算机模拟方法相比,显著提高了预测性能,在所有数据集中实现了最高的平均 AUPR(0.92),与最先进方法比较中表现第二好的模型相比,错误率降低了 33.3%。关键词:药物重新定位、药物-靶标相互作用、机器学习、图嵌入、异构网络、基于相似性、相似性集成、生物信息学、化学信息学
本文介绍了作为 IRT Saint Exup´ery MDA-MDO 项目 1 的一部分开发的 GEMS 软件,用于支持多学科设计优化 (MDO) 功能。GEMS 是一个用于编程 MDO 模拟过程的 Python 库,建立在 NumPy 2 、SciPy 3 和 Matplotlib 4 之上。GEMS 旨在推动模拟过程开发自动化的极限,特别关注:i) MDO 过程的自动编程;ii) 分布式和多级 MDO 公式(或 MDO 架构);iii) 集成和开发用于优化、实验设计、替代模型和耦合分析的最先进算法;iv) MDO 结果分析的自动化;v) 在异构和分布式工业模拟环境中部署 MDO 流程。
GEMS 发电厂控制器可在各种规模的发电厂进行智能电力控制和优化能源管理操作。它是 Wärtsilä GEMS 能源管理平台的一部分,适用于能源生产资产(太阳能、风能、储能和热能)以及结合多种能源资源的混合发电厂。
Wärtsilä Engine+解决方案是一套综合性套件,将瓦锡兰混合动力发电厂(发动机发电厂和储能)与可再生能源发电无缝集成,确保稳定、不间断发电,从而产生经济效益和环境效益。