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通过...优化数字营销策略
摘要 目的：本次培训旨在为 pesantren 合作社商业实体制定数字营销策略，作为应对 COVID 19 大流行影响的努力之一。 设计/方法/方法：定性现象学方法是一种研究方法，在数据收集过程中通过参与者观察来了解发生的基本现象。 发现：本研究的结果是一项针对 Koperasi Pesantren 的数字营销策略，大流行期间必须进一步发展在线营销。了解在线营销机制的资源有限成为主要问题之一。这需要通过各种相关的培训活动来改进。 研究局限性/含义：本研究仅限于 Lumajang Regency 的 Koperasi Pesantren Zain Amanah Maslahah。 实际意义：本研究的结果可以作为其他商业实体在大流行时代制定数字营销策略的参考。 原创性/价值：本文为原创 论文类型：研究论文
优化应用程序的量子计算
商业量子计算机在十年前不存在。但是，在过去的几年中，关于量子计算机的对话已从if转移到何时，定义为量子计算机可以执行当今计算机无法执行计算的点。在霍尼韦尔（Honeywell）内，一个称为霍尼韦尔量子解决方案（HQS）的部门一直在悄悄地开发出表现最高的量子计算机。系统模型H0和System Model H1的最新商业版本具有绩效的行业记录。Honeywell的被困的离子技术具有固有的优势，包括更高的保真度门和更长的连贯时间，这意味着，即使在此早期，H1也可以运行更复杂的计算并产生比其他量子计算系统更准确的结果。
人工智能驱动的拖车空间优化
这篇技术文章探讨了人工智能驱动系统在现代物流运营中优化拖车空间利用率的实施和有效性。通过整合深度强化学习、遗传算法和基于 Transformer 的模型等先进技术，该研究表明，主要物流供应商的运营效率显著提高。全面的文章分析表明，空间利用率大幅提高，装载时间显著减少，订单履行准确性显著提高。该实施还带来了可观的环境效益，包括显著减少碳排放，每年减少大量卡车行程。该系统的复杂架构结合了高精度空间映射、实时物理模拟和先进的约束管理，以确保最佳负载放置，同时保持安全标准。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
空间物流建模与优化
应用问题 SOTA 应用 1：卫星 ISAM A1Q1：如何分析 ISAM 架构的性能 [24–26, 47–49] A1Q2：如何战术性地规划和安排 ISAM 操作 [50–56] A1Q3：如何战略性地构建 ISAM 基础设施元素，如仓库和车辆 [54, 55, 57] 应用 2：多任务太空探索活动 A2Q1：如何分析物流战略的性能 [58–68] A2Q2：如何规划和安排多任务探索活动的任务 [35, 69–77] A2Q3：如何设计和确定探索车辆和资源基础设施技术的规模 [73, 78–81] A2Q4：如何应对发射延迟、基础设施性能等方面的不确定性 [82, 83] A2Q5：如何建立政府与商业参与者之间的关系[84–87] 应用 3：巨型卫星星座 A3Q1：如何发射和部署巨型星座 [88–90] A3Q2：如何分析系统性能并为星座分配在轨备件 [91–94] A3Q3：当需求发生变化时，如何灵活地重新配置卫星星座 [95, 96] A3Q4：如何管理大型星座的商业多利益相关方生态系统 [97–102]
机器学习用于能源优化
这篇题为“热力学与能源系统：机器学习在能源优化中的应用”的论文旨在整合现有关于热力学原理和机器学习技术交叉领域的研究。它全面概述了如何将机器学习应用于传统的热力学框架，以改善各种系统的能源优化。分析提出了机器学习在能源优化应用中的要点和趋势，包括预测分析在预测能源需求方面的潜力、实时数据在改善系统反应性方面的作用，以及在已建立的热力学系统中实施机器学习算法所涉及的问题。研究结果表明，将机器学习应用于能源优化具有巨大的前景。这些发现得到了越来越多成功案例研究和概念验证实施的支持。然而，数据质量、集成复杂性以及热力学和机器学习专家之间跨学科联盟的必要性等障碍也被强调。该分析为利用机器学习优化能源系统的研究人员、从业者和政策制定者提供了宝贵的见解，为可持续能源实践的持续讨论做出了贡献。研究结果可以为未来的研究方向提供参考，并指导更高效、数据驱动的能源管理策略的发展。索引词：热力学原理；机器学习；能源优化；热力学系统；集成
微电网的设计和经济优化
摘要。在现代电气系统中，微电网在增强电力系统的性能中起着至关重要的作用。分析使用荷马工具进行仿真。微电网的评分很小，并且是独立的电力生产商，可以更可靠和环保。荷马有助于确定能源的正确组合。该研究考虑了印度安得拉邦的Guntur的实时位置。在考虑到微电网中的可再生能源的考虑位置中，首先估计了风和太阳能的潜力。模拟发现表明，使用荷马微电网使用较少的不可更新能源，有效工作且运行成本较小。这为持续和智能功率利用率提供了优化的解决方案。
结构和热的分析和优化...
摘要：在汽车工程领域的制动系统对于维持车辆的性能，稳定性和安全性至关重要。盘式制动器是制动机制最流行的形式之一，因为它在各种驾驶情况下具有有效的停止力和可靠性。尽管如此，工程师一直在寻找新的创造性方法来改善盘式制动设计，这是他们不断寻求提高车辆性能和效率的一部分。盘式制动器修改提供了一种可行的方法来实现某些性能目标，例如增加耐用性，减轻体重，更好的热管理和改善的结构完整性。通过定制盘式制动组件设计和材料，工程师可能能够达到前所未有的安全性，寿命和制动效率。关键词：盘式制动，热通量，压力，变形，盘状轮廓，优化。