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考虑 PEV/BEV 和可再生能源的基于利润的机组组合问题新解
摘要。工业、住宅和商业部门的日负荷需求日新月异。此外，电动汽车的加入也完全影响了现实电力部门的运营。因此，以最低的生产成本满足这种随时间变化的负荷需求非常具有挑战性。拟议的研究工作侧重于现实电力系统基于利润的机组组合问题的数学公式，考虑到电池电动汽车、混合动力汽车和插电式电动汽车的影响，并使用强化哈里斯霍克斯优化器 (IHHO) 解决该问题。工厂之间的协调被称为工厂的机组组合，其中采用最经济的发电站模式，以获得较低的生产成本和更高的可靠性。但随着工业化的发展，环境受到了严重影响，因此为了保持发电和环境之间的平衡，人们采用了一种新的思路，即通过考虑可再生能源，以较少的环境危害（即较少的烟气排放）来生产低成本、高可靠性的电力。
受约束的数据 - 拟合者
3为了使符号简单，我们不会区分随机变量及其实现，除非在期望的情况下，我们指出了带有HAT的随机变量。例如，e p（x）f（ˆ x，z）是关于从分布p（x）绘制的随机变量X的期望，其实现值z被视为参数。4分布q（y）的熵为-p y q（y）ln q（y）。我们在整个论文中应用标准约定0 ln 0 = 0。5我们假设Q包含至少一个分布q（x，z），以便q（x）= q 0（x），其支持是p（x，z）支持的子集。然后确保优化器的存在。此分布实现了至少达到此值的有限值和一组可行分布。由于该集合的目标是连续的，因此解决方案存在。请注意，supp（q 0（x））⊆supp（p（x））意味着代理不能用q 0绘制的数据来反驳模型p。
受约束的数据尺度∗
3为了使符号简单，我们不会区分随机变量及其实现，除非在期望的情况下，我们指出了带有HAT的随机变量。例如，e p（x）f（ˆ x，z）是关于从分布p（x）绘制的随机变量X的期望，其实现值z被视为参数。4分布q（y）的熵为-p y q（y）ln q（y）。我们在整个论文中应用标准约定0 ln 0 = 0。5我们假设Q包含至少一个分布q（x，z），以便q（x）= q 0（x），其支持是p（x，z）支持的子集。然后确保优化器的存在。此分布实现了至少达到此值的有限值和一组可行分布。由于该集合的目标是连续的，因此解决方案存在。请注意，supp（q 0（x））⊆supp（p（x））意味着代理不能用q 0绘制的数据来反驳模型p。
PureConnect 安装和配置指南
PureConnect 2023 R3 (OpenSSL 3.0) 的先决条件 故障排除 - 使用 SHA256 摘要更新证书 在服务器外安装后信任主机外证书 ASR 服务器 交互记录器和交互屏幕记录器 交互记录器远程内容服务 交互记录器极限查询 交互管理员 Web 版 交互中心扩展库 (IceLib) SDK CIC VoiceXML 解释器服务器 交互多站点状态聚合器 交互分析器 交互过程自动化 交互反馈 交互跟踪器 交互优化器 交互 Web 工具 会话管理器（“服务器外”）CIC 渲染服务器 SOAP 监听器 SOAP 通知器 COM 组件 CSV 列表 G-729 保留音频文件 获取主机 ID CIC 数据库文件 PureConnect 文档库安装 IC 调查系统 IC 系统处理程序 SNMP CIC 语言包和提示包 IPA 与 SharePoint CIC 集成 与 LiveLOOK CIC 集成 与 HEAT CIC 集成 与 IBM Sametime CIC 集成 与 Microsoft Lync 集成
Intuit Mailchimp 宣布推出电子邮件内容生成器，这是一款用于电子邮件营销的生成式 AI 工具
发送日期和发送时间优化 - 发送日期优化会获取活动的日期范围（在 Campaign Manager 内），并根据行业基准推荐在该范围内发送电子邮件的最佳日期。通过发送时间优化，Mailchimp 会将电子邮件的发送时间调整为预计的发送电子邮件活动的最佳时间。内容优化器 - 当您向受众发送电子邮件活动时，Mailchimp 可以帮助营销人员决定如何创建和设计他们的营销内容。Mailchimp 的内容优化器根据行业最佳实践提供额外的指导和分析，包括可读性和可浏览性、号召性用语、图像、语气以及链接格式、合并标签、拼写和语法错误。创意助理 - 创意助理会导入营销人员的品牌资产并将其存放在品牌套件中，使他们能够使用品牌颜色、字体、徽标和图像通过自动生成的设计填充营销内容。Mailchimp 使用设计最佳实践和 AI 来确保多渠道活动既美观又一致，同时还允许用户轻松编辑、调整大小和发布。购买可能性和客户生命周期价值 - 对于已将其电子商务商店和/或 QuickBooks Online 帐户与 Mailchimp 平台集成的客户，Mailchimp 使用电子商务数据（如个人购买历史和模式）帮助营销人员估计其客户的生命周期价值和再次购买的可能性。客户旅程构建器下一步行动建议 - 客户旅程构建器的下一步行动建议可帮助营销人员分析类似用户的行为，以推荐要添加到客户旅程的步骤。使用 GPT 生成主题行、标题、子标题和预览文本 - 这些文本生成工具完善了电子邮件文本生成产品套件，使 Mailchimp 用户只需单击几下即可生成整封电子邮件。替代文本生成 - 替代文本生成器会分析照片内容，并向视障人士推荐描述照片内容的替代文本 (alt-text)。图片库建议 - 首次注册时可能没有与其业务相关的图片资产的新 Mailchimp 用户将看到基于他们提供的有关其业务的文本而显示的品牌图片库建议。营销活动绩效基准测试 - 营销活动绩效基准测试组可帮助营销人员通过增长率和打开率等统计数据了解其营销活动与行业同行相比的情况。产品推荐——Mailchimp 客户可以根据之前的购买历史和电子邮件互动所驱动的预测，将产品推荐块添加到他们的电子邮件中。
实用的贝叶斯优化机器学习算法
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是，这种调整是一种“黑色艺术”，需要专家经验，经验法规或有时是蛮力搜索。因此，自动方法可以很好地呼吁，可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中，我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题，其中学习算法的概括性能是从高斯过程（GP）中建模为样本的。我们表明，对于GP性质的某些选择，例如内核的类型及其超级参数的处理，可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法，这些算法考虑了学习算法实验的可变成本（持续时间），并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明，这些提出的算法可以改善以前的自动过程，并且可以针对许多算法（包括潜在的Dirichlet分配，结构化SVM和卷积神经网络）达到或超越人类专家级别的优化。
基于电网连接的混合可再生能源系统，用于优化能源管理
过去几年，与电网系统集成的混合可再生能源系统 (HRES) 的需求显著增加。这种集成提供了更好的可靠性、持续供应和改进的系统性能。本文提出了与电网连接的 HRES 的最佳规模 (额定值)。蚁狮优化 (ALO) 算法用于优化。对于 ALO 算法，决策变量是光伏电池板 (N PV ) 和风力涡轮机 (N WT ) 的数量。优化考虑基于限制的特定优先级，以满足与光伏阵列、风力涡轮机以及最终电网相关的混合系统负载需求。此外，还研究了将太阳能光伏和风能与单个目标函数独立结合的影响。使用 ALO 最小化作为目标函数的总净现值 (TNPC) 和可靠性指数 (IR)。提出了两种不同的方案。运行优化算法后，在 TNPC 和 IR 方面对两种提出的方案进行了比较。因此，这决定了构建 HRES 所需的光伏和风力涡轮机的数量。关键词：混合可再生能源 (HRES)、负载需求、电网、Ant-Lion 优化器、
带储能电站的冷热电联产微电网设计与优化
摘要：为对称提升冷热电联产微电网的经济性和环保性，分析了传统冷热电联产系统中储能设备配置方式的特点，设计了运营商建立储能站的方案，提出了一种改进的aquila优化器对系统进行优化配置，对称提升了经济性和环保性。通过在3个不同地点的试验验证了所提方案的可行性。结果表明，基于对称性理念，与单独采用储能设备的系统和不采用储能设备的系统相比，带有储能站的系统经济成本和废气排放量均有不同程度的降低。特别是在地点1，系统中带有储能站的方案与其他方案相比，可分别减少从电网购买的电能43.29%和61.09%。该研究通过对称考虑系统的经济性和环境性能，有利于促进清洁能源的发展，缓解能源危机，减少电网供电压力，提高运营商的利润。
模拟光伏系统作为州的能源安全v。martynyuk* a，M。VoynarenkoB，J。BoikoC，O。Svistunovd
本文专门用于光伏系统模拟。光伏系统在不同条件下运行，例如改变太阳辐照度和环境温度。在本文中对现有的光伏系统模拟方法进行了分析。开发了电力消耗系统的形式模型，其中包括光伏系统和电气存储系统。在太阳能电池板优化工具设计中使用仿真建模工具的权宜之计是通过应用最大功率跟踪方法显示的。开发的软件提供了在太阳辐射和温度强度的不同值下建立太阳能电池的电流 - 电压和高压特性的能力。电压和负载电流与太阳能电池板的操作点的电压和电流高达50％，该电压和电流使用最大功率点跟踪器设置为最佳值。该软件的体系结构扩展了基于太阳能电池板的系统模拟建模的功能。可以通过使用更复杂的算法进一步完善优化器模型块以及最大功率点跟踪算法的实现。发展是创新的，其实际实施将对国家的能源安全产生重大影响。
多体基接地状态的数字量子模拟的加速算法
新兴量子模拟器的关键应用之一是效仿多体系统的基础状态，因为它对从浓缩物理学到材料科学的各种领域都引起了极大的兴趣。的传统被提议慢慢地进化为以其基础状态初始化的简单的哈密顿量，以使人们的利益状态成为所需的基础状态。最近，在量子模拟器中还提出了变异方法，以模拟多体系统的基础状态。在这里，我们首先提供了绝热和变量方法与数字量子模拟器上所需的Quantum资源之间的定量比较，即电路的深度和两倍量子量子门的数字。我们的结果表明，对于这些资源，各变化方法的要求较小。但是，它们需要与经典优化杂交，该优化可以缓慢收敛。因此，作为论文的第二个结果，我们提供了两种不同的方法，可以通过对变异电路的参数进行良好的初始猜测来加速经典优化器的收敛性。我们表明，这些方法适用于广泛的哈密顿量，并在优化过程中提供了显着的改进。