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整体日前分布式能源管理方法：客户博弈的均衡选择
摘要。本文提出了一种具有理想均衡选择能力的智能配电网新型整体日前分布式能源管理方法。客户与配电公司之间的互动被建模为单领导者多追随者的 Stackelberg 博弈。客户之间的互动被建模为非合作广义纳什博弈，因为他们面临着共同的约束。客户将总负荷的平均值保持在适当的范围内以重塑它并提高负荷系数 (LF)。配电公司的策略是通过最大化利润进行日前能源定价，在风险优化中将其制定为随机条件值，以考虑批发市场电价的不确定性。客户的策略基于可延迟负荷的每小时消耗和储能设备的预定充电/放电率以响应价格。广义纳什博弈具有多个均衡。因此，本文提出了分布式近端 Tikhonov 正则化算法来实现理想均衡。仿真结果验证了所提算法的性能，LF 提高了 31.46%，最大总需求和总计费成本分别降低了 45.89% 和 14.23%。
RRAM 的写入终止电路：从技术到应用考虑的整体方法
摘要 虽然电阻式随机存取存储器 (RRAM) 如今被视为未来计算的有前途的解决方案，但这些技术在编程电压、开关速度和实现的电阻值方面存在内在的可变性。写入终止 (WT) 电路是解决这些问题的潜在解决方案。然而，以前报道的 WT 电路并没有表现出足够的可靠性。在这项工作中，我们提出了一种工业上可用的 WT 电路，该电路使用根据实际测量校准的 RRAM 模型进行模拟。我们执行了大量 CMOS 和 RRAM 可变性模拟，以提取所提出的 WT 电路的实际性能。最后，我们使用从实际边缘级数据密集型应用中提取的内存痕迹来模拟所提出的 WT 电路的效果。总体而言，我们在位级别展示了 2 × 到 40 × 的能量增益。此外，由于采用了所提出的 WT 电路，我们展示了 1.9 × 到 16.2 × 的能量增益，具体取决于应用程序的内存访问模式。
精神健康的整体方法：将思想，身体和精神融合为全面幸福
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（3）：295-299 www.biochemjournal.com收到：14-01-2024接受：20-02-2024 Divya Kaushik Ph.D. C.S.A.家庭发展与家庭研究系研究学者农业技术大学，坎普尔，北方邦，印度北方邦Mukta Garg I/C院长家庭科学学院，副教授和I/C人类发展与家庭研究系。Agri and Tech Uni，坎普尔，北方邦，印度北方邦Garima Dixit博士研究学者，部门 食品和营养的Acharya Narendra Deva农业与技术大学，库马甘杰，阿约达亚，北方邦阿约达亚，印度，印度北方邦。 C.S.A.家庭发展与家庭研究系研究学者 印度北方邦坎普尔农业技术大学Agri and Tech Uni，坎普尔，北方邦，印度北方邦Garima Dixit博士研究学者，部门食品和营养的Acharya Narendra Deva农业与技术大学，库马甘杰，阿约达亚，北方邦阿约达亚，印度，印度北方邦。 C.S.A.家庭发展与家庭研究系研究学者印度北方邦坎普尔农业技术大学
整体劳动力市场匹配：提高移民保留，欧盟竞争力和增长
像欧洲一样，加拿大也存在影响保留率的主要区域差异。熟练的移民定居可以确定他们是否留下来，城市规模和统治下的纳米斯（Dynamics）发挥了重要作用。长期存在的省级和区域计划，以及针对农村，北部和大西洋地区劳动力市场短缺的试点计划，以及针对法语移民的努力 - 在更广泛的框架内运作，不仅要考虑就业市场拟合，而且还考虑了长期整合。这些计划与临时外国工人计划平行，这些计划需要劳动力市场需求评估，类似于许多欧盟成员国使用的劳动力市场需求，尤其是在农业，服务和旅游业等较低工资部门。
riitesh效应：一种整体神经健康的方法，重点是riitesh mudraa
Riitesh效应是一个整体的治疗框架，该框架整合了Riitesh Mudraa，小天堂循环和积极的肯定，以解决神经系统和情感幸福感。本文探讨了Riitesh效应的科学基础，强调了Riitesh Mudraa作为核心组成部分的实践。通过将古代印度手势（Hasta Mudras）与现代穴位化和神经生理学原理相结合，Riitesh Mudraa已被证明可以支持患有脑瘫，帕金森氏病，ADHD，焦虑和其他神经退行性疾病的人。本研究介绍了Riitesh效应的结构化应用，突出了其治疗影响，并讨论了将其确立为全球公认的互补疗法的未来研究方向。
“复兴古代智慧：将阿育吠陀和现代医学整合为印度的整体医疗保健”
本文着手通过将阿育吠陀与现代医学相结合来调查复兴古代智慧的实际方面。我们将深入研究阿育吠陀概念与循证医学原理的兼容性，探索确保患者安全的标准化协议的开发，并仔细检查跨学科合作在这种转变中的作用。通过对这种整合的收益，挑战和潜在结果的全面分析，我们旨在为包括患者，从业者和决策者在内的利益相关者提供更清晰的路线图，以追求整体医疗保健。将阿育吠陀和现代医学相结合的旅程证明了传统智慧的韧性和科学的适应能力，为更健康，和谐的印度提供了有希望的道路。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
整体评估用于商业Champignon（Agaricus bisporus）种植的底物中的微生物组动力学
已量化。堆肥和壳体中的细菌多样性在整个农作物周期中都增加了，这两种底物的联系都会增加。被PLFA所反映的，总生物生物量似乎与作物的菌丝体负相关。agaricus bisporus是定植底物中的主要真菌物种，替代了杰出的Hascomycota，并伴随着漆酶活性的持续增加，这被认为是Champignon菌丝体生长过程中蛋白质合成的主要产物。从第二阶段开始，真菌作物的代谢机制降解了木质素和碳水化合物，而这些成分几乎不会在壳体中降解，这反映了壳体在滋养作物方面的较小作用。这项研究中采用的技术为商业Champignon底物中不断变化的微生物组成提供了整体和详细的表征。所产生的知识将有助于改善堆肥配方（基础材料的选择），并通过以量身定制的生物刺激物的形式进行堆肥生产，例如，通过生物技术干预措施，并设计了以环境可持续的生物为基础的套管材料。
CEHRES ROADMAP 2.0：更新eHealth Technologies开发，实施和评估的整体框架
为了确保eHealth技术与预定的用户，其他利益相关者以及使用情况的上下文相吻合，需要进行彻底开发，实施和评估过程。CEHRES（eHealth and Leanbeing Research中心）路线图是一个可以帮助塑造这些过程的框架。尽管它已成功地用于研究和实践中，但自2011年路线图的第一本出版物以来，就已经出现了新的发展和见解，不仅在EHealth的领域内，而且在路线图的不同学科中。由于这些新的发展和见解，对路线图的修订是必须进行的。本文旨在介绍CEHRES ROADMAP 2.0的更新的支柱和阶段。根据四种类型的来源对路线图进行了更新：（1）其在研究中的应用； （2）有关eHealth开发，实施和评估的文献综述； （3）与eHealth研究人员的讨论； （4）相关框架和理论的新见解和更新。更新的支柱指出，eHealth开发，实施和评估（1）是持续和交织的过程； （2）有一种整体方法，在这种方法中，人们，人员和技术交织在一起； （3）由连续评估周期组成； （4）从一开始就需要积极的利益相关者参与； （5）基于跨学科的合作。CEHRES路线图2.0由5个相互关联的阶段组成，首先是上下文查询，其中概述了所涉及的利益相关者，当前情况和改进点。在值规范中指定了上下文查询的发现，其中通过制定价值和需求，初步选择行为变化技术和说服力的特征，并启动业务模型来创建供开发的eHealth技术的基础。在设计阶段，这些要求被翻译成几个Lo-Fi和Hi-Fi原型，这些原型与最终用户和其他利益相关者进行了迭代测试。使用业务模型和实施计划，在操作阶段将该技术的一个版本推出。在总结性评估阶段，使用多方法方法评估了影响，摄取和工作机制。所有阶段都通过连续的形成性评估周期相互关联，以确保阶段结果与利益相关者需求的一致性之间的连贯性。虽然CEHRES路线图2.0由与第一个版本相同的阶段组成，但目标和支柱已被更新和改编，反映出对行为改变，实施和评估的重点越来越重视。需要进行更多的实证研究，以应用和反思CEHRES ROADMAP 2.0提供改进点，因为与任何EHealth技术一样，必须根据其用户的输入来不断改进路线图。
基于多标准聚合辅助的人工智能可信度评估整体方法 ⋆
摘要 基于人工智能的系统可信度评估是一个具有挑战性的过程，因为该主题的复杂性涉及定性和可量化的概念、属性的广泛异质性和粒度，在某些情况下甚至后者的不可比性。评估人工智能系统的可信度在安全关键领域尤其具有决定性，因为人工智能预计主要会自主运行。为了克服这些问题，Confiance.ai 程序 [ 1 ] 提出了一种基于多标准决策分析的创新解决方案。该方法包含几个阶段：将可信度构建为一组定义明确的属性，探索属性以确定相关的性能指标（或指标），选择评估方法或控制点，以及构建多标准聚合方法来估计对信任的全局评估。该方法通过将一些性能指标应用于数据驱动的 AI 环境来说明，而对聚合方法的关注则作为 Confiance.ai 里程碑的近期视角。