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在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
在体外进行退火温度的优化温度
在聚合酶链反应（PCR）技术中，通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA：DNA变性，引物 - 板板退火和DNA合成，由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数，其中之一是退火温度（T。）。在亚和超级最佳的TA值下，可以形成非特异性产物，并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时，优化T。特别关键。在本文中，我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度（TAOPT）值，并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t，OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb，因此在每个连续循环中TA较高。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
太阳能和风能优化案例研究
摘要 本文探讨了人工智能 (AI) 在提高可再生能源系统效率和功能方面的变革性作用，重点关注太阳能和风能优化。太阳能和风能作为全球能源转型的关键参与者，不仅对环境有益，而且具有社会变革性，为服务不足的社区提供负担得起的能源解决方案。例如，巴基斯坦的低收入家庭越来越多地采用太阳能，因为与传统能源相比，太阳能价格更便宜（亚洲开发银行 [ADB]，2022 年）。本文重点介绍了预测性维护、能源产出优化和与能源存储集成等人工智能应用，强调了它们提高可再生能源系统可靠性和可持续性的潜力。具体的例子包括人工智能驱动的太阳能电池板跟踪系统将效率提高 20%（麻省理工学院 [MIT]，2021 年），谷歌的 DeepMind 提前 36 小时预测风力发电量，将价值提高 20%（谷歌，2019 年），丹麦风电场利用人工智能优化布局，实现能源产量增加 12%（丹麦技术大学，2020 年）。这项研究强调了人工智能不仅在推动技术创新方面发挥的作用，而且在解决全球能源不平等方面也发挥着作用。
优化和不确定性分析
摘要：这项研究深入研究了合并冷却，加热和功率（CCHP）系统中生物质气体和天然气的整合。设计了一种半分离的绿色能源CCHP（SIGE-CCHP）模型，以仔细检查各种优化目标的共同开枪设备的性能，同时操纵天然气和生物量气体的比例作为输入。的发现表明，升级生物质气体导致碳排放量的减少，但引发了运营和维护成本的升级。但是，以1：1的最佳混合率，碳排放率显示出边际增量，并大幅下降了操作和维护费用。值得注意的是，当优先考虑运营和维护成本时，该系统表现出最佳性能，从而降低了26.76％的成本。相反，当优先考虑碳排放量时，该系统变成了一个碳固相体，最大能力吸收2021.86kg二氧化碳。这项研究提供了理论基础，以优化共同开枪设备的运行，并通过旨在直观地阐明系统上混合比的影响的灵敏度分析增强。关键字：sige-cchp;生物质气；燃烧天然气；操作和维护成本；碳排放；灵敏度分析简介
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
在电线和基于电弧的定向
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在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。