本文提出了一种微电网运营规划的创新方法,重点是提高经济绩效和增强弹性。所提出的方法解决了关键的不确定性,包括天气条件、电动汽车 (EV) 的概率充电/放电行为、可再生能源的整合、能源价格波动和负载条件。此外,它还考虑了电动汽车车主的满意度和需求侧管理。这项研究的一个关键创新是开发了一个综合框架,用于同时管理网络拓扑重构、网络内的电动汽车移动以及减轻恶劣天气条件的影响。采用蒙特卡罗模拟来模拟不确定性,同时使用多目标优化算法来解决问题。该算法旨在最大限度地提高网络运营商和私营部门的利润,同时最大限度地减少未供应能源及其相关处罚。所提出的方法显示出显着的改进,包括未供应能源成本降低 37.1%,网络运营商利润增加 5%,电动汽车充电站利润增加 23.1%。总体而言,该方法比现有方法的性能高出约 8%。所提出的方法为提高微电网在极端天气条件下的弹性和运行效率提供了一种有效且稳健的解决方案,展示了其优于传统方法的优势。
金融科技创新和数字化转型弹性财务系统和风险管理经济增长品牌的创新营销策略针对未来的劳动力领导力发展和继任计划创新的企业数字化技术在政府服务中的新兴技术中的劳动力发展和连续计划创新工程和应用人类计算机互动(HCI)网络和通信高性能计算(HPC)计算机视觉和图像处理自然语言处理(NLP)应用数学和量子计算生物信息学和计算生物学创新应用和行业解决方案
系统和数据集成方法,用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日,2024年12月20日接受,在线获得,在线获得2024年12月23日,第14卷,第1卷,第6期(2024年12月/12月),摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略,几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构(EA)对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要,以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性,实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性,包括负载,空间和结构可扩展性,以及诸如身份验证,加密和API管理等安全机制。此外,分析企业集成框架,重点关注网络,数据,应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能,局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全,可扩展和高效的企业体系结构的见解,以支持现代的组织增长和韧性。关键字:企业体系结构,系统集成,数据集成,可扩展性,安全性,信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术,并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资,同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求,它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统(ES)对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能,这是企业系统的重要功能。
气候变化对农作物生产产生了负面影响,可能会增加产量损失并降低在恶劣环境条件下生长的农作物的产量。因此,我们需要开发具有气候适应能力的农作物品种来应对非生物和生物胁迫。植物育种通过应用传统工具和方法成功地开发了改良的农作物品种,其中植物的选择基于优异的性能(表型)。许多外部环境因素会影响植物表型,从而降低仅基于表型表达的选择的准确性。此外,研究非生物和生物胁迫耐受性/抗性等复杂性状既耗时又具有挑战性。为了缓解这一问题,基因组学为植物育种者提供了用于全基因组研究的尖端分子技术,并使基因型-表型分析成为可能。这有助于利用基因组方法,如“基因组选择”、“标记辅助选择”(MAS)、“标记辅助回交”(MABC)、“数量性状基因座”(QTL)定位和“基因组编辑”,精确高效地开发气候适应性作物品种。这些高通量的现代技术有助于识别重要性状,更好地了解遗传多样性,并显著加快育种计划。此外,革命性的技术,如“CRISPR-Cas9”介导的基因组编辑,可以实现精确的基因编辑,显著加快育种过程。“高通量表型分析”(HTP)、“基因组选择”和 MAS 有助于选择能够提高作物产量、抗逆性和抗病性的特定性状。这些分子工具对于转移受各种环境条件影响的复杂性状非常有用。为确保粮食安全和应对气候变化的挑战,将先进的分子工具与传统育种相结合对于生产气候适应性作物至关重要。 © 2025 Hasan 和 Rahim。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可证 (www.creativecommons.org/licenses/by/4.0) 分发,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用。
加州大学洛杉矶分校材料科学与工程系任职。直到最近,他被任命为美国商务部国家先进封装制造计划主任,在那里他为国家封装势在必行奠定了基础战略。他是异构集成和性能扩展中心 (UCLA CHIPS) 的创始主任。在此之前,他是 IBM 研究员。他的主要技术贡献是开发了世界上第一个 SiGe 基 HBT、Salicide、电子保险丝、嵌入式 DRAM 和 45nm 技术节点,用于制造第一代真正低功耗便携式设备以及第一个商用中介层和 3D 集成产品。自加入加州大学洛杉矶分校以来,他一直在探索新的封装范例和设备创新,这些范例和设备创新可能实现晶圆级架构、内存模拟计算和医学工程应用。他是 IEEE、APS、iMAPS 和 NAI 的研究员,也是 IEEE EDS 和 EPS 的杰出讲师。他是孟买印度理工学院的杰出校友,2012 年荣获 IEEE 丹尼尔·诺布尔新兴技术奖章,2020 年荣获 iMAPS 丹尼尔·C·休斯 Jr 纪念奖,2021 年荣获 iMAPS 杰出教育家奖。Iyer 教授还是班加罗尔印度理工学院 Ramakrishna Rao 教授客座教授。业余时间,Subu 会学习梵文。
背景:脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系,但考虑到低阶网络的局限性,缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外,这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是,我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法:本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析,我们系统地检查静止状态功能性MRI数据,以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外,与健康对照组相比,精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外,我们观察到与精神分裂症患者相比,健康控制中脑系统的分离降低,这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了,这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。
教育中人工智能(AI)的整合旨在通过个性化学习和提高行政效率来重新定义教育过程。这种技术进步有可能根据学生的个人需求来优化教育内容,从而促进更有效和以学生为中心的教育经验。然而,关于数据隐私保护和算法偏见的风险也引起了重大的道德问题,这可能会损害教育公平。为了应对这些挑战,实施强大的道德政策至关重要,以确保对AI在教育中透明,公平地利用AI,从而最大程度地提高其增强学习成果的潜力。恢复Palabras clave:serletiaizacióndel aprendizaje 1,Eficiencia Idministrativa 2,éticadecudativa,proteccióndatos,Sesgoalgorítmico3,Equidad Educativa 4。
摘要 - 城市地区面临着不断升级的挑战,例如气候变化,资源耗竭和环境退化。这项研究探讨了绿色屋顶技术,这是解决这些问题的绿色基础设施的关键组成部分。侧重于巴基斯坦,研究调查了绿色屋顶的环境,社会和经济利益,并评估其在可持续城市发展中的作用。案例研究和文献综述提供了可行的见解,以将绿色屋顶整合到政策和规划框架中。本文强调了绿色屋顶减轻城市热量,管理雨水并增强生物多样性的潜力,同时应对实施挑战。索引术语 - 城市弹性,可持续性,生态系统服务,绿色屋顶,绿色基础设施和巴基斯坦城市规划
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述,该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策,确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用,并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求:1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术,特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法,以自动预测蛋白质功能,并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试(BLAST + KNN,PRIORS)或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较,使用传统的评估分类器质量的度量(精度,回忆,F1)。