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对智能电网整合和优化的人工智能方法的全面审查
技术进步，城市化，高能源需求和减轻碳足迹的全球需求，导致采用了创新的绿色技术进行能源生产。绿色技术与传统网格的集成为您带来了巨大的好处。这种合并可能会由于间歇性可再生能源生产和非线性能耗模式而带来功率不匹配的困境，这可能会影响整个系统的可靠性和运营效率。有效的能源管理系统（EMS）对于处理与可再生能源生产和负载需求相关的不确定性至关重要，同时选择分布式能源发电源的运行。本最先进的评论介绍了基于人工智能的解决方案，以改善EMS，重点介绍发电源的最佳调度，预测负载和可再生能源生产以及基于多代理的分散控制。审查的发现，高级元启发式算法可以克服捕获本地Optima和过早融合的挑战，因此，现在它们被广泛采用并有效地用于调度问题。为了减轻可再生能源产生和负载需求的不确定性，长期的短期记忆和卷积神经网络可以管理可再生和负载数据集的时空特征，并预测结果高度准确。基于多代理的系统为复杂问题提供了分布式控制，这些问题在计算上便宜，并且优于集中式方法。观察到高级元启发式优化技术和混合机器学习和深度学习模型的使用增加，以进行优化和预测应用。先进的元启发式算法是文献中的一个很好的补充，它们仍处于新兴阶段，并且可以进一步提高其性能。本综述还提出了互连的微网格之间的分散和集中式EMS的能量共享机制。使用先进的预测和元启发式算法可以潜在地处理可再生能源生产和负载需求的随机性质。
有些人喜欢寒冷！：欧洲气温与经济关系的异质性
对温度波动对全球国内生产总值 (GDP) 影响的计量经济学分析表明，较高的温度对温暖国家有害，对较冷国家有益，并且存在全球“最佳”温度 1 – 3 。然而，总体温度-GDP 关系是跨空间和经济部门的平均值，掩盖了异质性，歪曲了温度变化的成本或收益，并为缓解和适应政策提供了误导性指导。我们以欧洲为重点，使用行政区级的增加值 (GVA) 和 GDP 增长率数据来估计温度对国家、地区和行业层面经济增长的影响。与之前的全球研究不同，在欧洲，我们发现，在相对寒冷地区（年平均气温 0 至 14°C），高于平均水平的年份对 GVA 和 GDP 产生负面影响，而在较温暖地区（高于平均水平 14°C）高于平均水平的年份产生正面影响，而在极端地区（< 0°C 和 > 20°C），情况则相反。在整个欧洲，这种 U 型温度-GDP 增长关系意味着经济增长将发生 -0.14（95% CI：± 0.16）个百分点的变化，而不是 1 中的 +0.16（± 0.14）的收益。使用 RCP4.5（中位数 CMIP6），到 2100 年，年平均增长率将变化 -0.07（± 0.18）至 -1.23（± 0.38）个百分点，具体取决于实证规范。按部门和地区分类，边际温度效应高度不均匀，即使在国家内部也是如此。结果颠覆了正温度冲击有利于较冷地区的说法，指出了由专业化引起的区域脆弱性，并表明局部温度最适值，而不是全球温度最适值。JEL 分类：D31、D61、H43。关键词：经济增长、温度冲击、气候变化、空间异质性、欧洲。
MCHIAO：基于解决工程问题的混乱行为的修改后的冠状病毒群体 - Aquila优化算法
摘要本文提出了一种混合修饰的冠状病毒群免疫Aquila优化算法（MCHIAO），该算法（MCHIAO）编译了增强的冠状病毒群免疫优化器（ECHIO）算法和Aquila Optimizer（AO）。作为具有竞争性人类的优化算法之一，冠状病毒群免疫优化器（CHIO）超过了其他一些以生物为灵感的算法。与其他优化算法相比，CHIO显示出良好的结果。然而，CHIO与局部Optima相关，并且大规模全球优化问题的准确性降低了。另一方面，尽管AO具有显着的本地剥削能力，但其全球勘探能力却没有必要。随后，提出了一种新型的元疗优化器，修饰的冠状病毒群kepira优化器（MCHIAO），以克服这些限制并将其适应以解决特征选择挑战。在本文中，提出了三个主要的增强功能，以克服这些问题并达到更高的最佳结果，这些结果是分类的情况，使用混乱系统增强了新基因的价值方程，并受到了冠状病毒的混乱行为的启发，并产生了一种新的公式，以开关开关和狭窄的利用。MCHIAO证明，除了AO和CHIO之外，还值得十种众所周知的最著名的最先进的优化算法（GoA，MFO，MPA，GWO，GWO，HHO，HHO，HHO，HHO，WOA，IAO，NOA，NOA，NOA，NGO）。Friedman平均水平和Wilcoxon统计分析（P值）均在所有最新算法测试23个基准功能上进行。Wilcoxon测试和Friedman在29 CEC2017功能上也进行了。此外，在10 CEC2019基准功能上进行了一些统计检验。六个现实世界中的问题用于验证所提出的MCHIAO针对相同的十二个最先进的算法。在经典函数上，包括24个单峰和44个多模式函数，分别评估了混合算法MCHIAO的剥削性和探索性行为。使用Wilcoxon Rank -sum检验计算的P值证明了所提出的所有功能的统计学意义，因为发现这些P值小于0.05。
使用触觉感知和监督政策学习
引言强大而稳定的抓握是成功机器人操作的关键要求之一。尽管在抓住领域取得了很大进步（Bohg等人2014），最新方法仍可能导致失败。iDe，机器人将足够快地检测出故障以纠正它们。此外，机器人应该能够从错误中学习，以避免将来的类似失败。为了应对这些挑战，我们建议在掌握的初始阶段使用早期的掌握稳定性预测。我们还提出了一种机器学习方法，该方法能够学习一种基于触觉感知并随着时间的推移而改善的纠正失败的graSps行为。在我们以前的工作中（Chebotar等人2016b），我们迈出了使用时空触觉特征和增强学习的第一步，朝着自主重新审向行为。我们能够证明，如果提供了足够的数据，则可以使用线性策略来学习简单的重新制定策略。但是，这些策略并不能比接受过培训的策略对其他类别的对象进行概括。造成这种缺点的主要原因是策略不足以捕获对象的不同形状和物理特性的丰富性。学习一个更复杂且可推广的策略的潜在可能是采用更复杂的政策类别，并收集许多带有各种对象的现实机器人数据来学习策略参数。在中提出了类似的方法（Finn等人这种解决方案的主要弱点是，除了需要大量数据外，这些复杂的政策通常会导致学习者陷入贫困的本地优点（Deisenroth，Neumann和Peters 2013）。在本文中，我们建议以监督的方式学习一项复杂的高维重新制定政策。我们的方法使用简单的线性策略来指导一般政策，以避免本地最小值差，并从较少的数据中学习一般政策。在政策搜索中使用监督学习的想法已在（Levine，Wagener和Abbeel 2015）中使用，在该搜索中，作者使用轨迹优化来指导政策学习过程，并将学习的政策应用于各种操纵任务。2015），作者在
采用先进的表征技术对植入材料和部件进行机械体外疲劳测试
1. Glenske K、Donkiewicz P、Köwitsch A 等人。金属在骨再生中的应用。Int J Mol Sci。2018；19(3):1-32。2. Smeets R、Precht C、Hahn M 等人。含银聚硅氧烷涂层钛种植体的生物相容性和骨整合：猪体内模型。Int J Oral Maxillofac Implants。2017；32(6):1338-1345。3. Witte F。可生物降解镁种植体的历史：综述。Acta Biomater。2010；6(5):1680-1692。4. Triantafyllidis GK、Kazantzis AV、Karageorgiou KT。不锈钢 316L 骨科板植入物因交替出现疲劳和解理退相干而过早断裂。工程失效分析。2007；14(7):1346-1350。5. Amel-Farzad H、Peivandi MT、Yusof-Sani SMR。不锈钢骨科植入物体内腐蚀疲劳失效及多种不同损伤机制。工程失效分析。2007；14(7):1205-1217。6. Singh Raman RK、Jafari S、Harandi SE。镁合金在生物植入物应用中的腐蚀疲劳断裂：综述。工程断裂力学。2015；137:97-108。7. Maksimkin AV、Senatov FS、Anisimova N 等人。用于骨缺损置换的多层多孔超高分子量聚乙烯支架。Mater Sci Eng C。2017；73：366-372。8. Senatov FS、Kopylov AN、Anisimova N、Kiselevsky MV、Maksimkin AV。基于超高分子量聚乙烯的纳米复合材料作为受损软骨的替代材料。Mater Sci Eng C。2015；48：566-571。9. Senatov FS、Gorshenkov MV、Tcherdyntsev VV 等人。基于超高分子量聚乙烯的生物相容性聚合物复合材料用于软骨缺损置换的可能性。J Alloys Compd。2014；586：544-547。10. Kurtz S 编辑。超高分子量聚乙烯生物材料手册 – 全关节置换和医疗器械中的超高分子量聚乙烯。第三版。阿姆斯特丹：Elsevier Inc.；2016。11. Brach Del Prever EM、Bistolfi A、Bracco P、Costa l。UHMWPE 用于关节置换术 - 过去还是未来？J Orthop Traumatol。2009；10(1): 1-8。12. Senatov FS、Niaza KV、Salimon AI、Maksimkin AV、Kaloshkin SD。模拟骨小梁组织的结构化 UHMWPE。Mater Today Commun。2018；14:124-127。13. Braun S、Sonntag R、Schroeder S 等人。髋臼置换术的背面磨损。Acta Biomater。2019；83:467-476。14. Cowie RM、Briscoe A、Fisher J、Jennings LM。 UHMWPE-on-PEEK OPTIMA 的磨损和摩擦。J Mech Behav Biomed Mater。2019；89: 65-71。15. Abdelgaied A、Fisher J、Jennings LM。全膝关节置换术临床前磨损模拟的综合实验和计算框架。J Mech Behav Biomed Mater。2018；78:282-291。16. Zeman J、Ranusa M、Vrbka M、Gallo J、Krupka I、Hartl M。全髋关节置换术生命周期磨合期 UHMWPE 髋臼杯蠕变变形。J Mech Behav Biomed Mater。2018；87:30-39。