XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMansor
通讯作者（*）：Mahaliza Mansor（mahaliza@fpe.upsi.edu.my）关键词：数字领导力学校领导者教育创新引用：GO
摘要在全球化时代，技术已成为一种普遍的力量，重塑了各个部门，包括教育和组织管理。，尽管具有变革性的潜力，但有效的数字领导力实施仍然是一个挑战。这项研究旨在调查厌恶学校领导者目前的数字领导水平。适用于调查表的定量方法。随机选择了总共97名主要教师，并参与了这项研究。调查结果表明，学校领导者之间数字领导的总体水平很高，这表明将数字技术纳入教学方法和行政流程中的巨大潜力。这表明投资在学校领导者之间发展数字领导能力的重要性，以鼓励在教育中进行持续的创新。它还强调了为学校领导者进一步探索数字领导策略的必要性。总而言之，本研究提供了改善数字时代教学实践和组织管理的实用见解，旨在推动厌恶学校的积极变革和创新。贡献/独创性：这项研究通过提供马来西亚珀拉克学校领导者数字领导水平的经验证据来为现有文献做出贡献。虽然先前的研究提供了对数字领导力及其在教育环境中的重要性的见解，但本研究通过定量评估马来西亚语境中学校领导者的数字领导能力来填补知识差距。
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。