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两全其美：混合NMC/LMFP电池和电化学优化
在一个比以往任何时候都更快的世界中，至关重要的是，锂离子电池（LIBS）不会落后。电池性能取决于三个关键因素：能量密度，充电速度和耐用性。流行的阴极化学包括富含Ni的材料和混合磷酸盐，每种都提供独特的优势。该项目旨在融合和优化两种阴极材料的组合，合并其优势以创建较高质量的Lib阴极，不仅可以增强性能，还可以减轻每种材料的弱点。在该项目中，富含Ni的材料（NMC811-高能量密度）与磷酸盐材料（LMFP64 - 在快速充电速率下更好的性能）混合。我们将展示使用混合阴极的优势，并在两种活性阴极材料之间找到优化的比率。
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。
生成式人工智能：电源可靠性和
风能和太阳能对于应对气候变化和实现碳中和目标至关重要。由于其固有的不可预测性，可再生能源对电力系统的瞬态电压稳定性、可靠性和灵活性构成威胁。这些后果可能会增加电力系统设计的复杂性。本文介绍了一种用于控制基础和网络设计的两层优化方法，以讨论可再生能源对电力系统规划的影响，特别是在可靠性和瞬态电压稳定性方面。发电机和储能单元的建设设计由上层网络规划决定，该规划评估系统可靠性指数。瞬态稳定性要求以及建设和维护费用由下层挑战解决。建议使用自适应粒子群优化 (PSO) 的两层迭代技术来成功解决非线性问题。在 IEEE 33 测试系统上实施建议的方法证明了其实用性。除了提高网络的运行效率和可靠性之外，研究结果表明，建议的优化方法还可以解决系统和组规划方面的问题。未来电力系统的运行和规划可能会从结果中得到启示。关键词：气候变化、可再生能源、双层优化、电压稳定性、粒子群优化算法 1. 引言
27 SOW 综合弹性优化网络 (IRON)
综合弹性优化网络 (IRON) 部门负责人 认知部门负责人 Samuel Oldham 少校 575-904-4249 samuel.oldham.2@us.af.mil 物理部门负责人 (HAF 物理弹性和 POTFF HPP) Anthony “Tony” Cook 575-904-3943 anthony.cook.2@us.af.mil 心理部门负责人 (嵌入式临床和 SOCOM MFLC) Gentry Cobb 575-650-7740 gentry.cobb.1@us.af.mil 社会/家庭部门负责人 Leigh Ana Shaw 575-497-5555 leigh.shaw@us.af.mil 精神部门负责人 (教堂和精神 CPPNC) Eli Dowell 少校 575-784-2507 eli.dowell.2@us.af.mil 综合一级预防队伍 综合预防负责人 Marvin Cox 575-904-4185 marvin.cox.4@us.af.mil 综合预防协调员 Tory Gard 575-904-5196 tory.gard.2@us.af.mil 综合预防专家 James Russell 575-904-4547 james.russell.8@us.af.mil 综合预防分析师 Sarah Jolly 575-904-4192 sarah.jolly.2@us.af.mil 突击队准备中心（处理中和欢迎中心） 突击队准备中心项目经理 Tanya Kelley 575-784-2700 tanya.kelley@us.af.mil 突击队准备中心项目专家 空缺 -- -- 维护组 恢复力飞行 军事与家庭准备中心 (M&FRC) Jessica Johns 575-784-4228 jessica.johns.3@us.af.mil 牧师 牧师 Trevor Roberts 575-784-2507 catherine.trevor_roberts.1@us.af.mil 宗教事务 空军 SSgt Cierra Lynn Mamea -- cierra_lynn.mamea@us.af.mil 高级复原力训练师 (MRT) 空缺 -- -- POTFF 社区资源协调员 (CRC) Chandler Austin 575-284-5606 chandler.austin.ctr@us.af.mil POTFF 社区资源协调员 (CRC) Jori Wyant 575-825-9779 jori.wyant.ctr@us.af.mil TN 执业临床社会工作者 (LCSW)27 SOMUNS MXG 空缺 -- -- TN 执业临床社会工作者 (LCSW) 27 SOAMXS Riley Everson 575-268-1706 riley.everson@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 16 届 AMXS、第 43 届 IS Joshua Woodward 210-381-6484 joshua.woodward.6.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 – 第 20 届 AMXS Jonathan Murray -- jonmurraye4@gmail.com POTFF 力量和训练专家 – 第 9 届和 27 MXG Det. 2 Kelcey Finn 470-200-5518 kelcey.finn.ctr@us.af.mil POTFF 力量和训练专家 –MUNS Aaron Mehl 575-604-4480 aaron.mehl.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MFLC) 27 SOMXS、27 SOMUNS Shannon Moseley 575-825-9985 shannon.moseley.1.ctr@us.af.mil SOCOM 军事和家庭生活顾问 (MLFC) - 27 SOAMXS、16 SOAMXS 和 27 SOMXG Det-1 SOMXG Shasta Rael 575-415-5954 shasta.rael.ctr@us.af.mil
VR任务多目标优化研究
摘要 ：为提高虚拟现实（VR）系统中信息获取与任务选择的效率，增强交互体验，降低用户的认知负荷，在VR场景设计阶段有效组织和利用用户的认知心理与设计要素是至关重要的。本文基于认知资源理论，重点分析用户的低认知负荷要求和对用户良好感知体验的需求，提出一种低认知负荷要求下的VR系统场景任务优化设计方法。利用人机混合智能辅助预测用户认知负荷，将智能优化遗传算法融入VR系统设计要素优化中，以低认知负荷原则为目标函数，以最小化认知负荷为目标函数，以重要知识粒度节点作为VR系统设计资源要素优化过程中的适应度函数，结合智慧城市VR系统任务信息界面的多通道认知，开展系统资源特征优化应用研究。本研究通过虚拟现实眼动实验，对VR系统中相同设计任务需求，验证并比较了传统设计流程得到的解决方案和本文方法优化的解决方案。结果表明，用户在与本文提出的优化方案交互时，认知负荷更低，任务操作体验更好。因此，本文研究的优化方法可以为虚拟现实系统的构建提供参考。
通过集成AFP和在线prepreg Technologies
1 Clausthal技术大学聚合物材料与塑料工程研究所，Agricolastr。6，38678德国克劳斯塔尔 - Zellerfeld，电子邮件：gaurab.sundar.dutta@tu-clausthal.de，网页：https：//www.puk.puk.tu-clausthal.de/ 2德国电子邮件：bauer@ifb.uni-stuttgart.de，网页：https：//www.ifb.uni-stuttgart.de/ 3克劳斯塔尔技术大学材料科学与工程研究所，农业学院。6，38678德国克劳斯塔尔 - Zellerfeld，电子邮件：grigori.oehl@tu-clausthal.de，网页：https：//www.iww.iww.iwwww.tu-clausthal.de/ 4 carosella@IFB.Uni-Stuttgart.de , Web Page: https://www.ifb.uni-stuttgart.de/ 5 Institute of Aircraft Design, University of Stuttgart, Pfaffenwaldring 31, 70569 Stuttgart, Germany Email: peter.middendorf@ifb.uni-stuttgart.de , Web Page: https://www.ifb.uni-stuttgart.de/ 6 Clausthal技术大学聚合物材料与塑料工程研究所，Agricolastr。6，38678德国克劳斯塔尔 - Zellerfeld电子邮件：ziegmann@puk.tu-clausthal.de，网页：https：//www.puk.tu-clausthal.de/
AI辅助代码生成和优化
摘要本文的目的是探索AI驱动的代码生成和优化。代码生成器的持续演变也为自动化重复任务的新可能性开辟了可能性，从而使更大的专注于高级问题解决和设计，而不是低级实现细节。随着技术的不断发展，预计代码生成器在软件开发中的作用将进一步扩展，从而为明天的计算环境的挑战提供了创新的解决方案。最终的愿景是将“创意编码”到一个新级别的程序员，专家使用专业的DSL或自动化软件开发的愿景，我们认为，实用实现的途径确实在于其封闭[1]。在这种情况下，很明显，AI方法和Flex太空技术的整合是研究人员的重要领域，因为它为该领域的持续创新和进步提供了许多机会。随着我们更深入地研究代码生成和优化技术的复杂性，越来越明显的是，进一步的探索和改进至关重要，以解开这些尖端的AI-drien驱动方法的全部潜力。此外，对AI和Flex空间融合固有的挑战的识别和主动缓解措施对于确保成功开发和部署有影响力的解决方案至关重要。在每个代码生成器的基础上是由某些编译器中间形式表示的映射[2]。通过对这些关键领域的细微理解，研究人员和从业人员可以致力于实现AI和Flex太空技术相交的变革性可能性[1]。通过解决与这些先进方法相关的复杂性和细微差别，我们可以促进编程实践和软件开发过程的演变，最终导致了所设想的创造性和高效计算生态系统的实质性化。虽然可以在第一级上理解产生有效的低级代码的高级问题，因为它是找到从可能的程序实现的高维空间到有效的代码输出的良好的低维映射，而固有地，代码生成是编程语言设计的促进者，或实现的依赖性（或实践），或实现的依赖性（或实践），并且是在构成方面的依赖性（或实现），并且在构成方面的依赖性（在实现方面都可以构成）。广泛的程序在其具体语法级别操纵其他程序以生成新程序（代码或数据）或优化或理解它们，称为“代码生成器”。在过去的五十年中，代码生成的使用以各种方式导致了在复杂程序中的专业化：使程序变得较小（通过部分评估），更快的速度（专门用于特定输入）和更安全（通过修复可能的动态输入，例如软件故障攻击）。有限的，通常的标量，运行时值的子表达已被常数替换，并且使用可用的方法对这种编译器支持的可用方法进行了有限的循环计数，循环均已展开。代码生成器操纵源代码的能力彻底改变了程序员开发软件的方式，为以前无法实现的效率，安全性和自定义提供了新的机会。这导致了软件的创建和优化方式发生了重大变化，从而导致了各个行业中更先进和复杂的应用程序的开发[2,3]。
优化城市停车：综合停车场的商业模式
智慧城市中城市化进程的加快和车辆数量的激增要求高效管理公共停车位。本文介绍了一种通过聚合业务模型进行停车位管理的创新方法。我们的模型有助于将各种地块注册并用作公共停车位，满足市政公司、社会团体、私人土地所有者和政府机构等土地所有者的需求。拟议的系统涉及一个系统化的过程，土地所有者在我们的门户网站上注册他们的土地，然后由我们的专家进行全面的调查和可行性研究。在获得积极评价后，将建立合同协议并开发必要的基础设施。然后将注册的停车位集成到我们的系统中，允许车主通过用户友好的移动应用程序访问和使用这些停车位。这种聚合器模型的实施有望显著提高城市停车效率，为智慧城市不断变化的需求提供可扩展且适应性强的解决方案。本文讨论了所提模型的方法、系统架构、实施细节以及对城市基础设施和交通管理的潜在影响。