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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。
第3章 - 商业基础 - 弗吉尼亚理工学院
主题：罗恩·帕夫（Ron Poff）数字和印刷制作：罗伯特·布劳德（Robert Browder）与莎拉·梅斯（Sarah Mease）替代文本和可访问性：亲戚灰色图形设计：亲戚灰色封面设计：特雷弗·芬尼（Trevor Finney）和劳伦·霍尔特（Lauren Holt改编自塞勒基金会的http://www.saylor.org/site/textbooks/explebooks/expleor%20business.docx by Virginia Tech在Creative Comporution atribution-noncormercial-sharealike-sharealike 3.0 https://creativecommons.org/compommons.org/commons.org/plicense/blicense/nc-nc--nc-sa sa sa sa sa sa sa/3.0//3.0。 Saylor基金会以前在创意共享属性中对这项作品进行了调整，以https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/无归因于作品的原始创建者或被许可方。 本章获得了创意共享属性 - 非商业 - 股份3.0许可证https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/。 讲师，让我们知道您是否已在课堂上采用了此材料：http：//bit.ly/business-interest。 如果您重新分配了本工作的任何部分，请包括以下内容：免费下载本书：http：//hdl.handle.net/10919/99283，由Pamplin商业学院与弗吉尼亚理工学院与2020年12月12月出版。主题：罗恩·帕夫（Ron Poff）数字和印刷制作：罗伯特·布劳德（Robert Browder）与莎拉·梅斯（Sarah Mease）替代文本和可访问性：亲戚灰色图形设计：亲戚灰色封面设计：特雷弗·芬尼（Trevor Finney）和劳伦·霍尔特（Lauren Holt改编自塞勒基金会的http://www.saylor.org/site/textbooks/explebooks/expleor%20business.docx by Virginia Tech在Creative Comporution atribution-noncormercial-sharealike-sharealike 3.0 https://creativecommons.org/compommons.org/commons.org/plicense/blicense/nc-nc--nc-sa sa sa sa sa sa sa/3.0//3.0。Saylor基金会以前在创意共享属性中对这项作品进行了调整，以https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/无归因于作品的原始创建者或被许可方。本章获得了创意共享属性 - 非商业 - 股份3.0许可证https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/。讲师，让我们知道您是否已在课堂上采用了此材料：http：//bit.ly/business-interest。如果您重新分配了本工作的任何部分，请包括以下内容：免费下载本书：http：//hdl.handle.net/10919/99283，由Pamplin商业学院与弗吉尼亚理工学院与2020年12月12月出版。
对中国和美国股票市场的传统和机器学习方法的比较分析
Abstract —In the volatile and uncertain financial markets of the post-COVID-19 era, our study conducts a comparative analysis of traditional econometric models—specifically, the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Holt's Linear Exponential Smoothing (Holt's LES)—against advanced machine learning techniques, including Support Vector Regression (SVR), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Gated复发单位（GRU）。专注于标准普尔500指数和SSE指数的每日股票价格，该研究利用了一系列指标，例如R-squared，rmse，Mape和Mae来评估这些方法的预测准确性。这种方法使我们能够探索如何在大流行煽动的持续市场波动中捕获美国和中国等主要经济体的股票市场运动的复杂动态方面的票价。调查结果表明，虽然像Arima这样的传统模型在短期视野中表现出强烈的预测精度，但LSTM网络在捕获数据中捕获复杂的非线性模式方面表现出色，表现出优于更长的预测范围。这种细微的比较强调了每种模型的优势和局限性，LSTM的出现是最有效地导航大流行后金融市场的不可预测动态。我们的结果提供了对股票价格预测，帮助投资者，政策制定者和学者的预测方法的重要见解，以在持续的市场挑战中做出明智的决策。
学术共享引文 学术共享引文 Olaganathan, R.、Holt, TB、Luedtke, J. 和 Bowen, BD (2021)。航空业的疲劳及其管理，特别参考飞行员。航空技术与工程杂志，10(1)。https://doi.org/10.7771/2159-6670.1208
疲劳是降低人类能力、导致事故并威胁飞机和人类生命安全的重要因素。商业航空运营中发生的致命事故中约有 70% 是人为因素造成的。更具体地说，机组人员疲劳是造成事故的近 15% 到 20% 的原因（Akerstedt，2000 年）。这些事故和事件与飞行员疲劳有关，因为商用和军用飞行员普遍存在执勤时间长、昼夜节律紊乱和睡眠不足等问题。虽然疲劳在与航空业相关的所有学科中都有出现，但本文仅讨论飞行员疲劳。基于所查阅的文献，本文首先定义疲劳，分析问题的重要性，讨论疲劳是什么、疲劳的类型和原因，讨论与疲劳有关的事故和事件，分析不同飞行操作中的疲劳及其对飞行员健康的影响，研究目前在飞行中和飞行前/飞行后采取的应对措施（包括药物和非药物方法），并讨论疲劳风险管理系统 (FRMS) — 本文定义 FRMS，简要讨论其历史，描述 FRMS 的组织结构、流程和在航空业中的运作，FRMS 的优点和缺点以及其未来的应用。本文最后总结了对该学科未来研究的一些建议。
密歇根阅读障碍手册
Sue C. Carnell，博士 — 首席副主管，MDE Delsa D. Chapman，教育学博士 — 教育者、学校和学生支持部副主管，MDE Harper DeMay，教育学学士 — 学术行为策略师/特殊教育教师，格温地区社区学校 Rané Garcia，博士 — 多元化、公平和包容办公室主任 Rachel Hannah，文学硕士 — 特殊教育教师，科伦纳公立学校 Kathleen Kish，文学硕士 — 学术干预专家，霍尔特公立学校 David Pelc，文学硕士 — 阅读干预专家，密歇根阅读联盟 Gina Pepin，教育学博士 — 小学阅读专家，埃斯卡纳巴地区公立学校、北密歇根大学和大峡谷大学 兼职助理教授 Jodi Pfeifer，教育学硕士— 校长，邓肯小学，尤蒂卡社区学校 Pam Ryan，文学硕士 — 阅读硕士，全校职称协调员，艾尔莎·迈耶小学 Maria Sarata，文学士 — 特殊教育教师，霍尔特公立学校 Maureen Staskowski，博士，CCC-SLP、BCS-CL — 言语、语言和读写能力顾问，马库姆中级学区 Bethany Tabacchi，教育硕士 — 特殊教育服务主管，马库姆中级学区 Jennifer Taylor Boykins，文学士 — 教育支持办公室 MDE 承包商 Cheryl Valdahl，文学士 — MTSS 干预专家，韦恩韦斯特兰社区学校 Kristy Walters，教育博士 — 特殊教育协调员，科伦纳公立学校
'实验室之旅' - 探索痴呆症研究
SDWG＆NDCAN成员很荣幸能够为“ Spires-Jones Lab”进行导游，该实验室由Jane Tulloch（实验室经理）和Kris Holt（博士生）促进。成员对DRI在痴呆症研究领域进行的创新工作有一个绝佳的见解。Jane解释说，他们的工作着重于研究与阿尔茨海默氏病和其他退行性脑疾病有关的大脑变化。研究人员团队希望确定可以导致神经退行性疾病的骚乱，并最终找到用于发展治疗的新目标 - 这意味着更多的人可以生活更长，更健康的生活。实验室
量子非局域性
这是推导贝尔不等式所需的唯一假设。λ 表示系统状态，可用任何可能的未来物理理论描述（但假设 x 和 y 与 λ 无关）。从这个意义上说，贝尔不等式远远超出了量子理论：违反贝尔不等式证明没有未来理论能够满足局域性条件 (1)。约翰·克劳泽、阿布纳·希莫尼、迈克尔·霍恩和理查德·霍尔特是 20 世纪 60 年代少数理解这一点的人，他们都想检验贝尔不等式，克劳泽想证明量子理论是错误的，而哈佛大学的年轻学生霍尔特想证明贝尔局域性假设 (1) 是错误的。得益于伯克利现有的设备，克劳泽处于有利地位。事实上，卡尔·科克尔也在 1967 年做过类似的实验，不过是出于其他目的。不幸的是，Kocher，甚至更早的吴建雄，只测量了偏振器平行或正交时的关系，而真正违反贝尔不等式需要中间取向。请注意，假设偏振是一个二维量子系统，即今天所说的量子比特，则可以从假设无信号传输的平行和正交关系中推导出 45° 关系 [1]：E 45 = (E +E )/√ – 2。这在当时并不为人所知。但无论如何，Kocher 和吴测得的可见度低于 50%，而真正违反贝尔不等式需要可见度大于 71%。因此，竞赛开始了。Clauser 先到了一步，证实了量子预测，这出乎他的意料。但随后 Holt 也得到了自己的结果，证实了不等式，这出乎他的意料。不知何故，比分竟然是一比一。当时，这些迷人而有趣的结果几乎没有引起任何人的兴趣，除了一些嬉皮士，他们后来可以声称拯救了物理学[2]。克劳塞与他们进行了长时间的讨论，尽管我最后一次见到他时，他已经变成了一个大声的气候怀疑论者。20世纪70年代，我的朋友阿兰·阿斯派克特在非洲做法国公务员，像我们所有人一样阅读物理学。当他偶然发现贝尔不等式时，他一见钟情：“我想研究它”。回到巴黎后，他前往日内瓦会见约翰·贝尔，并告诉他自己的计划。贝尔回答说：“你有永久职位吗？”事实上，在那个时代，研究贝尔不等式——甚至只是表现出对它的兴趣——都是一种科学自杀。教条认为，玻尔已经解决了所有问题。回想起来，很难理解玻尔被贬低得有多深
申请编号：P/FUL/2023/06578 网页
杆式 CCTV 摄像机的最大高度为 4.2 米。周边围栏 沿北部边界的木板围栏。周边围栏的最大高度为 3.0 米。隔音围栏 沿南部、东部和西部边界的木质隔音围栏。隔音围栏的高度为 4.0 米。通道 现有的 Holt Road（南）通道由硬质地面的喇叭口区域组成，西南部的工业区（Emmers Farm）也利用该通道，该工业区已获准安装 BESS 开发项目。内部周边轨道 最大宽度为 4 米。用压实的碎石制成。配线电缆（在 BESS 大院内）
已发布版本的引文（APA）：Sozzo, S., & Aerts Arguelles, J. (2020)。图像如何结合意义。视觉感知中的量子纠缠。
摘要 对人类参与者以及通过网络搜索引擎进行的各种实证测试表明，每当将概念组合《动物行为》视为单个概念《动物》和《行为》的组合时，就会违反“克劳瑟-霍恩-西莫尼-霍尔特”版贝尔不等式（“CHSH 不等式”）。在本文中，我们使用“Google 图片”作为搜索引擎，针对相同概念组合收集的数据集在希尔伯特空间中计算出量子表示，这“严重违反”了 CHSH 不等式。这一结果证明了视觉感知中非经典结构的存在，并强烈表明存在“量子纠缠”，可以解释组成概念之间的意义联系，即使这种意义联系通过图像表达。
已发布版本的引文（APA）：Sozzo, S., & Aerts Arguelles, J. (2020)。图像如何结合意义。视觉感知中的量子纠缠。
摘要 对人类参与者以及通过网络搜索引擎进行的各种实证测试表明，每当将概念组合《动物行为》视为单个概念《动物》和《行为》的组合时，就会违反“克劳瑟-霍恩-西莫尼-霍尔特”版贝尔不等式（“CHSH 不等式”）。在本文中，我们使用“Google 图片”作为搜索引擎，针对相同概念组合收集的数据集在希尔伯特空间中计算出量子表示，这“严重违反”了 CHSH 不等式。这一结果证明了视觉感知中非经典结构的存在，并强烈表明存在“量子纠缠”，可以解释组成概念之间的意义联系，即使这种意义联系通过图像表达。