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优化云中的数据科学工作流...
1 tummalachervu@gmail.com摘要：本文探讨了在云计算环境中优化数据科学工作流的挑战和创新。首先要强调数据科学在现代行业中的关键作用以及云计算在启用可扩展有效的数据处理方面的关键作用。主要重点在于识别和分析云基础结构中部署的当前数据科学工作流中遇到的关键挑战。这些挑战包括与处理大量数据有关的可伸缩性问题，优化计算资源的资源管理复杂性，成本管理策略以平衡绩效与费用以及确保强大的数据安全和隐私措施。手稿随后深入研究了旨在应对这些挑战的创新解决方案和技术。它讨论了诸如简化重复任务的工作流动自动化工具和框架，例如Docker和Kubernetes等容器化技术，以进行有效的应用程序部署和管理，以及使用无服务器体系结构以增强可扩展性并降低操作成本。此外，它探讨了并行处理框架（例如Apache Spark和Hadoop）在优化数据处理任务中的好处。还研究了用于动态工作流优化的机器学习算法和云环境中有效的数据管理策略的集成。通过详细的案例研究和各个领域的应用示例，手稿说明了这些优化策略的实际实施和结果。此外，它讨论了云技术的新兴趋势，AI驱动的自动化在提高工作流效率方面的作用以及围绕云计算中数据科学运营的道德考虑。该手稿以发现结果的摘要，对寻求增强其数据科学工作流程的组织的实践建议，以及对未来研究方向的见解，以应对不断发展的挑战。
人工智能 (AI) 对供应链优化的影响
人工智能通过提供详细信息来帮助高管和经理制定充分的计划和预防措施，从而增强了战略管理决策过程。例如，人工智能可以快速处理客户行为模式、未来趋势和竞争对手信息，以便组织能够及时做出正确的决策。这些功能使供应链主管能够预测未来的市场状况，有效地管理库存，并建立有效的合作伙伴关系，从而实现供应链的敏捷性和有效性。因此，人工智能在业务运营中的应用有助于组织提高绩效，同时提高竞争力和组织在全球范围内管理不断变化和创新的能力（Chui & Francisco，2017）
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。
通过电池维修优化EV生命周期
电池电动汽车（BEVS）在解决气候变化方面脱颖而出，这是至关重要的工具，为减少流动性和运输部门内温室气体排放的贡献做出了重大贡献。由于电池生产所需的大量能量，因此导致排放，一个反复出现的问题围绕着与由内燃机供电的车辆相比，BEV是否真正减少了排放量。3。此白皮书重点是证明修复受损或过早老化的电池模块，以确保它们实现其预期的ED寿命，在完全替换和回收整个电池组的情况下提供了环境和经济优势。为了促进对电池电池固有的成本和CO 2排放动力学的全面理解，该论文以其设计和生命周期的概述启动。此外，通过引入参考电池系统来得出电池维修的案例 - 基于平均电动汽车模块电池电池，以及全面的成本和排放估算。此参考系统用于电池维修和更换之间的直接比较，并结合了电池折旧，产生成本，排放和电池寿命结束时的回收过程。在许多情况下，该分析的结果确认修复是有益的选择。值得注意的是，在保修期间，维修是随着经济和环境有效的行动方案而出现的。即使在保修期结束后，维修仍然是一个可行的选择。电池生命的寿命结束前不久，它才能成为不太经济的选择。考虑到将电池电池进一步整合到车辆的结构元素（所谓的细胞到X（CTX）方法）中，这将使电池的可修复性复杂化，应在开发新电池设计的过程中考虑到最经济和环保的解决方案。
优化机械系统的能源效率：创新
摘要：优化机械系统的能源效率因其减轻环境影响和降低运营成本的潜力而备受关注。这篇研究文章深入探讨了提高机械系统能源效率的最新创新和应用。它全面回顾了有助于提高效率的先进材料、智能技术和优化技术。该研究还探讨了制造业、暖通空调系统和可再生能源整合等各个行业的实际应用。通过详细的案例研究，本文重点介绍了成功的实施情况，并解决了优化能源效率面临的常见挑战。研究结果强调了继续研究和开发该领域以实现可持续和经济可行的机械系统的重要性。
优化可再生能源并网以提高电能质量
摘要：由于这些资源具有固有的优势，将光伏 (PV) 太阳能电池板和风力涡轮机 (WT) 等可再生能源整合到智能电网中是非常有益的。太阳能和风能不仅环保且可持续，而且广泛可用且具有成本效益。通过利用包括先进通信、控制和自动化技术在内的智能电网功能，可以显著提高可再生能源系统的效率和可靠性。这种整合支持向更清洁的能源格局过渡，减少对化石燃料的依赖，并通过降低温室气体排放帮助减轻气候变化的影响。混合系统方法结合了太阳能和风能，进一步提高了能源稳定性和可用性，弥补了这些可再生能源的间歇性。这项比较研究旨在评估这些 MPPT 方法在优化混合可再生能源系统功率输出方面的效率和有效性。粒子群优化 (PSO) 以其稳健性和快速收敛而闻名，在跟踪不同环境条件下的最大功率点方面可能提供卓越的性能。另一方面，P&O 方法更简单且应用更广泛，但在快速变化的条件下可能表现不佳。通过在 MATLAB/SIMULINK 中实现和模拟这些技术，本研究提供了对其实际应用和性能指标的见解，指导更高效的可再生能源系统的开发。关键词 - 混合系统、光伏系统、风力发电系统
在制造行业中优化供应链管理
3.2 Analysing inefficiencies .........................................................................................................15