XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKKT
karunkozhi thylam的定性和定量分析...
摘要Siddha系统是印度南部的传统系统，尤其是在泰米尔纳德邦。thylam（药油）是32种内部药物之一。karunkozhi thylam（KKT）用于治疗vatha病（退化性疾病）。定性和定量分析可确保药物的质量和安全性，并最大程度地减少污染和掺假风险。Weight/ml, refractive index (RI), density, iodine value (IV), acid value (AV) were analyzed as standardization parameter and GC-MS were employed to identify the active compound and test for heavy metals (lead, cadmium, mercury, arsenic), microbial contamination, test for specific pathogen (E.coli, Salmonella spp., Staphylococcus aureus,铜绿假单胞菌），农药残留（有机氯，有机磷，拟除虫菊酯），黄曲霉毒素的测试（B1，B2，G1，G1）用作安全措施。结果表明RI为1.457，密度为1.213g/cm 3，IV为108.12g I/100g，AV为0.86mg KOH/g。安全参数在可接受的限制之内。GC-MS显示具有抗炎活性的油酸和N-六核酸的存在。本研究为KKT建立了标准化协议，以确保质量，安全性和功效。这些发现对法规合规性具有重要意义，并提出了进一步研究的领域。
II。对治疗效果的敏感性-Lirias
在过去的几十年中迅速开发了用于解决最佳控制问题的多种拍摄方法，并被广泛认为是加快优化过程的有希望的方向。在这里，我们根据顺序二次编程（SQP）方法提出和分析了一种新的多重拍摄算法，该方法适用于由大规模时间依赖性的部分di ff构成方程（PDES）控制的最佳控制问题。我们研究了KKT矩阵的结构，并通过预处理的共轭梯度算法求解大规模的KKT系统。提出了一个简化的块Schur补体预处理程序，该预处理允许在时间域中进行该方法并行化。首先对所提出的算法进行了验证，该算法是针对由Nagumo方程约束的最佳控制问题的验证。结果表明，对于多种射击方法，可以通过适当的起始猜测和匹配条件的缩放来实现相当大的加速度。我们进一步将提出的算法应用于由Navier-Stokes方程控制的二维速度跟踪问题。，我们发现算法的加速度最高为12，而最多可在50张射击窗口中进行单次射击。我们还将结果与较早的工作进行了比较，该结果使用增强的拉格朗日算法而不是SQP，在大多数情况下显示了SQP方法的更好性能。
一种新型智能反射面辅助电磁隐身策略
摘要 —电磁波吸波材料（EWAM）在隐身飞机制造中起着至关重要的作用，隐身飞机可通过降低反射回雷达系统的信号强度来实现电磁隐身（ES）。然而，隐身性能受到涂层厚度、入射波角度和工作频率的限制。为了解决这些限制，我们提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助 ES 系统，其中 IRS 部署在目标上以与 EWAM 协同作用，有效减轻回波信号，从而降低雷达检测概率。考虑到检测概率和雷达接收的信噪比（SNR）之间的单调关系，我们制定了一个在每个 IRS 元件的反射约束下最小化 SNR 的优化问题，并利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件推导出半闭式解。仿真结果验证了所提出的 IRS 辅助 ES 系统与各种基准相比的优越性。
组织图
Site Forchheim, Bavaria Site Berlin, Berlin Fraunhofer Project Center for Energy Storage and Systems ZESS, Braunschweig, Lower Saxony Fraunhofer Technology Center High-Performance Materials THM, Freiberg, Saxony Fraunhofer Smart Ocean Technologies SOT research group, Rostock, Mecklenburg-Western Pomerania Biological Materials Analysis research group at Fraunhofer IZI, Lipsia, Saxony Circular Carbon Technologies KKT research group Freiberg, Saxony Cognitive Material Diagnostics project group, Cottbus, Brandenburg Fraunhofer Center for Smart Agriculture and Water Management AWAM, Porto, Portugal Battery Innovation and Technology Center BITC, Arnstadt, Thuringia Industrial Hydrogen Technologies Thuringia WaTTh, Arnstadt,图里亚应用中心水，赫姆斯多夫，图林雅应用中心膜技术，施马尔登，图林雅
采用快速响应和敏捷性对供应链竞争的影响
摘要。在供应链中计算机化和竞争竞争的增长趋势会导致不确定性和快速变异性，这使零售商和制造商水平的决策都做出了决定。在本文中，在战略客户存在的情况下，在非敏捷条件下开发了两种双层stackelberg模型（BLSM）。我们本文中的主要新颖方法是考虑在连续游戏中相互竞争的两个级别，以确定具有和没有敏捷能力的最佳生产和订单数量和价格。此外，使用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）方法简化了两个提出的模型。然后，由于现有的不确定参数，它们通过可靠的优化（RO）技术进行了重塑。为了更好地评估模型的效率和适用性，它们已在实际情况下实施，并进行了比较和分析结果。
优化理论的基本原理，适用于机器学习
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。
论文标题（使用样式
摘要 — 预计大型储能设施 (ESF) 将成为未来能源市场的重要组成部分，以增加可再生能源的渗透率。本文开发了一种新的优化算法，以参与大型商业 ESF 应对可再生能源波动。ESF 是一家投资者所有并独立运营的公司，力求最大化其总利润，同时对冲系统净负荷变化。为此，设想了一种精确计算高效的双层混合整数线性规划 (MILP)。ESF 运营商试图在较高级别最大化自己的利润，而 ISO 则寻求在较低级别出清市场。原则上，ESF 将能够构建其竞价/报价曲线以从不同市场购买/出售。为了保持问题的可处理性，每个较低级别都被其 KKT 最优条件取代，并使用强对偶理论将非线性转换为线性等价物，从而呈现单级 MILP，并因此重铸为 MPEC。此外，根据信息差距决策理论（IGDT）工具构建了所提出的框架，以捕捉不确定性对 ESF 利润的不利影响。
sicnav：使用模型预测性控制和二线优化的安全且交互式人群导航
摘要 - 机器人需要预测和对人类动作做出反应，以在没有冲突的情况下在人群中导航。许多现有的方法将预测与计划的预测无法解释机器人和人类动作之间的相互作用，并且可能导致机器人被卡住。我们提出了SICNAV，这是一种模型预测控制（MPC）方法，该方法共同解决了机器人运动并预测闭环中的人群运动。我们在人群中对每个人进行建模，以遵循最佳的倒数避免避免（ORCA）方案，并将该模型嵌入机器人的本地规划师中，从而导致了双重非线性MPC优化问题。我们使用KKT改制将双重问题作为单个级别施放，并使用非线性求解器进行优化。我们的MPC方法可以影响行人运动，同时明确满足单机器人多人类环境中的安全限制。我们在两个模拟环境中分析了SICNAV的性能，并使用真实机器人进行了室内实验，以证明可以影响周围人类的安全机器人运动。我们还验证了在人类轨迹数据集上孔口的轨迹预测性能。代码：github.com/sepsamavi/saf-interactive-crowdnav.git。
考虑多个P2H提供综合需求响应的综合能源系统优化调度和控制策略
随着多能源负荷和可再生能源渗透率的提高，电热系统的谷值与峰值逐渐增大。虽然综合能源系统 (IES) 和电转氢 (P2H) 技术被广泛应用以提高能源效率、促进可再生能源的消纳，但是具有 P2H 的 IES 提供综合需求响应 (IDR) 的调度策略尚不清楚。因此，本文提出了一种具有多种 P2H 技术的 IES 提供 IDR 的最优调度策略。首先，建立描述多种 P2H 技术的统一数学模型，联合考虑启停和爬坡约束。然后，建立双层 P2H 耦合的 IDR 调度模型，其中上层是包含 P2H 和氢储能的 IES 模型并考虑电/气/热多能源耦合，下层是包含可转移负荷和减量负荷的灵活用户模型。采用 Karush – Kuhn – Tucker (KKT) 条件和大 M 方法将低层用户模型重新表述为几个互补的松弛约束。然后，整个模型被转化为可解的单层线性化模型。最后，案例研究表明，所提出的方法可以提高系统灵活性并有效降低负载峰谷差。此外，在 IES 中加入 P2H 和 HS 可以进一步优化整体经济效益、能源效率和消耗可再生能源的能力。