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平台化的政治
在此致谢中，我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我的海外生活变得很特别，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
基于遗传算法的技术经济优化
最佳混合可再生能源技术的抽象实施是补充国家电网能源供应以满足智慧城市和农村地区的能源需求的最有前途和环境有益的方法之一。可再生能源不可预测的增长是系统的主要弱点之一，其初始成本很高，可靠性低和总能源输送技术，可以通过使用足够的存储设备或不同的互连能源来纠正。使用本研究中开发的基于遗传算法的模型来提高孤立的混合能源系统效率。风力涡轮机，太阳能光伏，柴油发电机和存储电池被考虑用于数据分析和验证。将使用名为Homer的标准程序获得的发现与获得的结果进行了比较。模型输入变量，能源成本，能源损失概率和可再生部分用于产生许多因素，例如各种化合物，温度和自治日的尺寸，数量和价格以及环境考虑。关键字：混合能源系统；优化;遗传算法；可再生能源；智能城市
量子算法，用于确切的最小ESOP最小化，不完全指定的布尔函数和可逆合成
独家产品总和（ESOP）最小化问题长期以来一直对研究界有所了解，因为它在经典逻辑设计（包括测试的低功率设计和设计），可逆逻辑合成和知识发现等方面具有重要意义。但是，对于任意函数的七个变量，尚无确切的最小化方法。本文介绍了一种新型的量子古典杂化算法，可用于最小化不完全指定的布尔函数的确切最小的ESOP最小化。该算法从约束和利用Grover的算法提供的量子加速度构建或构造，从而找到了这些甲壳的解决方案，从而改善了经典算法。与许多现有算法相比，ESOP表达式的编码可导致的决策变量大大减少。这也扩展了确切的最小ESOP最小化的概念，以最大程度地降低将ESOP表达作为量子电路的成本。在作者知识的范围内，这种方法从未出版过。通过量子模拟对该算法进行了完全且未完全指定的布尔函数测试。
输电网络损耗最小化利用人工
摘要：由于电压不稳定问题和电力损耗的增加，尼日利亚电网面临着电力供应公司面临的严峻运营挑战。以尼日利亚 330Kv 电网为例，对拟议的电力损耗减少系统进行了评估，在 MATLAB/SIMULINK 编程环境中创建了尼日利亚 330Kv 输电系统的 Simulink 模型，并集成了拟议的神经网络控制 TCSC。在尼日利亚 330Kv 输电系统的 MATLAB/SIMULINK 模型中，使用遗传算法对 FACTS 设备进行最优放置。所提出的方法已在 IEEE 67 总线系统、39 个负载点、111 条输电线路和 14 台发电机上实施。对安装 TCSC 的总线负载的每种变化进行了仿真和评估；运行负载流以确定总系统损耗。结果表明，所提出的神经网络控制 TCSC 实现了平均有功功率损耗减少 13.11378 (pu) 和平均无功功率损耗减少 78.16378 (pu)。这表明 TCSC 降低了系统中的有功和无功功率损耗。
使用量子计算进行过程应用程序
抽象量子计算（QC）承诺在计算速度中具有变换的飞跃，这可能允许解决以前无法实现的大规模复杂优化问题。虽然QC有效地解决了二次无约束的二进制优化（QUBO）问题，但解决连续变量的问题仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们设计了一个框架来解决涉及整数和持续决策变量的混合构成二次约束二次编程（MIQCQP）优化问题。在我们的框架中，我们通过一元和二进制编码表示连续和整数变量，并使用它们将MIQCQP转换为QUBO。这样做，我们消除了需要使用经典计算来解决子问题的任何混合经典量词方案的需求。然后，我们使用量子退火技术解决QUBO。我们通过解决一些测试问题来证明框架的实用性。
使用 RASPBERRY-PI 实现 CAN 通信系统的自动化
当今的牵引力控制单元 TCU 包含一个 CAN 通信平台，使其能够与所有附件（例如仪表盘、车辆控制系统和电池管理系统 (BMS)）连接。用于刷新程序的车辆网络的管理也依赖于 CAN。本研究的主要目的是评估 TCU 的 CAN 协议如何自动执行、控制和确认与电动机操作相关的状态和错误。智能技术也受到人工智能等前沿理念的推动，正在被当今快节奏的世界所接受。包括汽车行业在内的许多企业都可以从自动化中受益。此外，大型企业还未利用电子板以不同的方式监控和调节一系列电气系统，这些电子板可以执行多种功能。
经济可行性分析与优化...
摘要................................................................................................................ vi
辉瑞公司 / “第一阶段，随机，双重
根据一项将血细胞在试管中（即在体外）暴露于研究药物的测试，研究药物可能具有导致某些蛋白质（称为细胞因子）释放的低风险，而这些蛋白质可能导致一种称为细胞因子释放综合征 (CRS) 的疾病。CRS 是一种严重的疾病，可能需要住院治疗。CRS 在诊所很容易监测。其他研究表明，研究药物与蛋白质（称为补体）结合的风险很低，这些蛋白质会启动人体通常用于抵抗感染和消灭细菌的过程。如果在没有感染的情况下启动这个过程，则存在蛋白质攻击正常细胞的风险。为了将 CRS 和补体结合的可能风险降至最低，我们在早期临床研究中仅在受控临床环境中向患者提供研究药物。首次临床试验的给药将从非常低的剂量水平开始。首次研究中的剂量将逐渐增加，并且只有在较低剂量耐受性良好的情况下才会增加。
TENSORFLOW AMPERE® 人工智能优化器 (AIO)
首先将 AIO_NUM_THREADS 设置为请求的值。$ export AIO_NUM_THREADS=16 $ cd ~/aio-examples/ $ bash download_models.sh $ bash start_notebook.sh 如果您在云实例上运行 Jupyter Notebook Quickstart，请确保您的计算机已打开端口 8080，并在本地设备上运行：$ ssh -N -L 8080:localhost:8080 -Iyour_user@xxx.xxx.xxx.xxx 使用浏览器指向 Jupyter Notebook 启动器打印出的 URL。您将在 /classification 和 /object detection 文件夹下找到 Jupyter Notebook 示例 (examples.ipynb)。