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在人工神经网络优化学习过程中使用深厚的增强学习过程
摘要 - 用于优化问题的元数据包括粒子群优化（PSO）技术。他们从表现出集体行为的鱼类和鸟类的协调运动中获取线索。人工神经网络（ANN）需要一个复杂的学习阶段，例如后传播，被认为是人工智能的来源（AI）。此阶段允许计算每个神经元的误差梯度，从最后一层到第一个。但是，目标函数的某些特质是必需的（成本）。这促使我们尝试使用元映射学，以简化ANN的训练，以管理复杂的非线系统。这项研究的目的是应用深度加固学习（DRL）自动计算PSO算法的参数，同时还优化了ANN的监督学习过程。经过许多案例研究，我们的方法始终导致理想ANN的系数。
1.1.1. 所制定和实施的课程具有相关性...
1.1.1.所开发和实施的课程与当地、国家、地区和全球发展需求相关，这反映在该机构提供的课程的课程成果 (PO)、课程具体成果 (PSO) 和课程成果 (CO) 中。
摘要书
简介：组织群体的传统治理结构通常与董事会和首席执行官[1]存在。但是，尤其是在运动中有效满足当前需求的正式模型较少。这些模型的有影响力的方面包括资金，志愿者的依赖以及与地理距离相关的竞争障碍。这些因素存在于Alpine Canada Alpin（ACA）中，Alpin（ACA）是省级滑雪组织（PSO）的母体组织。PSO依靠特定的工作组和基层领导模型[2]来预测和适应其会员资格的要求。女性表示的包容性就是这样一种需求。因此，演讲的目标是分享有关女性表现成功（：级别：运动员，教练和赛车官员）在高山滑雪赛车上的观点，该观点是基于在加拿大高山滑雪赛车系统中全职工作的那些全职工作的观点。方法：使用便利抽样，六个人（年龄范围25 - 58年）具有ACA隶属关系，并邀请PSO（BC，Alberta，Antario）注册，通过电子邮件回复与女性有关的四个广泛的主题（顶级透视，透视，共同训练效果，绩效变量，和教练）。从4个（50％F）的个体中收集了详细的答复，3个参加了半结构化的访谈。选择了现象学的定性方法[3]是为了帮助理解有关加拿大高山女性滑雪赛成功的观点。结果：出现了基于高山滑雪赛中女性代表性的八个主题：所有级别-1。花时间进行对话，2。建立关系；运动员-3。自我指导的学校，4。青年年龄偏见，5。社交媒体；教练和官员-6。建立专业知识并提供支持，7。以身例子和8。专家使用情境影响[4]。讨论/结论：激励他人采取变化可能会受到基层层面的影响，并在主管组织受到有限的阻力[5]时受到经验的能力。简单的语言“成功是通过加拿大的漫长游戏实现的”，因为PSO从集体驱动器中种植，以在运动员，教练和官员中更加平衡的女性代表来实现包容性。
使用机器学习在智能网格中优化可再生能源管理
摘要。由于可再生能源的不确定性和可变性，智能网格中的可再生能源管理是一个具有挑战性的问题。为提高可再生能源利用的效率和可靠性，已经提出了各种优化技术。在本文中，提出了一种基于极端学习机器（ELM）算法的方法，该算法具有粒子群优化（PSO），以优化智能网格中的可再生能源管理。ELM算法用于建模和预测可再生能源的产生，而PSO算法用于优化ELM算法的参数。在太阳能生产数据集上评估了所提出的方法，并将其与其他优化技术进行了比较。结果表明，ELM-PSO方法可以提高可再生能源预测的准确性，并降低智能电网的能源成本。所提出的方法可用于各种可再生能源系统，例如风力涡轮机，太阳能电池板和水力发电厂，以提高可再生能源利用的效率和可靠性。
FSAN——公共记录
sikkl §§ 5-3 和 5-4 参见 offl § 13.1 文件日期：2024-05-28 档案代码：400 程度：B 2 部分：期刊日期：2024-05-28 安全代码：档案部分：SA 16- T 来自：至：FLO/FLO STAB/NOR JLSG/PLAN/3-5 SECTION FSAN/PSO/M3
EasyChair 预印本 - 人工智能的兄弟
约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927 年 9 月 4 日 - 2011 年 10 月 24 日）是美国计算机科学家和认知科学家。“人工智能”一词由他创造（维基百科，2020 年）。萨蒂什·加贾瓦达（Satish Gajawada，1988 年 3 月 12 日 - 至今）是印度独立发明家和科学家。他在本文中创造了“人工满足”一词（Gajawada，S. 和 Hassan Mustafa，2019a）。本文介绍了一个名为“人工满足”的新领域。本文发表后，“人工满足”将被称为“人工智能之兄”。本文设计并实现了一种名为“人工满意度算法（ASA）”的新算法。为了简单起见，粒子群优化（PSO）算法用人工满意度概念进行了修改，以创建“人工满意度算法（ASA）”。 PSO 和 ASA 算法应用于五个基准函数。对获得的结果进行了比较。本文的重点更多地在于定义和向世界介绍“人工满意度领域”，而不是从头开始实现复杂的算法。
171联邦能源管理委员会¶ 61219
3 月份合规申报通知已在《联邦公报》85 Fed. Reg. 17,571（2020 年 3 月 20 日）上公布，干预和抗议截止日期为 2020 年 4 月 14 日。内布拉斯加州公共电力区（NPPD）；林肯电气系统；奥马哈公共电力区（OPPD）；美国电力服务公司（AEP）代表俄克拉荷马州公共服务公司（PSO）和西南电力公司（SWEPCO）；以及西部农民电力合作社（Western Farmers）及时提交了干预动议。2020 年 4 月 14 日，Evergy Kansas Central, Inc.（前身为 Westar Energy, Inc.）；Evergy Metro, Inc.（前身为堪萨斯城电力与照明公司）；Evergy Missouri West, Inc.（前身为 KCP&L Greater Missouri Operations）；OPPD；林肯电气系统；NPPD；AEP（代表 PSO 和 SWEPCO）；Sunflower Electric Power Corporation；和 Western Farmers 提出联合抗议（统称 SPP 指定成员）。6
1 绿色创新生态系统建立...
Vu Kien Phuc 2 摘要 目标：本研究旨在调查内部控制系统 (ICS) 与会计数据分析 (ADA) 之间的关系。本研究还研究了 ICS 和 ADA 如何影响绿色创新生态系统 (GIE)。此外，它还致力于探索数字循环商业模式创新 (DCBMI) 在 ICS、ADA 和 GIE 之间的联系中的中介机制。 理论框架：借鉴实践视角理论，本研究重点关注几个构造及其相互联系，即 ICS、ADA、GIE 和 DCBMI。 方法：本研究采用假设演绎法。该研究利用结构方程模型来检验所提出的模型，该模型基于对 523 名公共部门组织 (PSO) 会计师的横断面调查获得的统计数据。 结果与讨论：结果证实了 ICS 和 ADA 之间存在明显的正相关关系。此外，还证实了 GIE 受到 ICS 和 ADA 的影响。同时，这些互连部分由 DCBMI 介导。研究意义：这些观察结果为 PSO 领导者提供了指南，帮助他们识别和利用机会，在数字化转型过程中发挥作用，并制定强有力的战略来有效指导他们的绿色创新过程。原创性/价值：它还通过提供有关 ICS 和 ADA 对发展中国家 PSO 内 GIE 影响的实证证据，扩大了有关 GIE 的文献范围。引人注目的是，这项调查的原创性在于研究 DCBMI 对 ICS 和 GIE 以及 ADA 和 GIE 之间相互联系的中介作用。关键词：会计信息系统、商业模式创新、循环经济、数据分析、生态系统、绿色创新。
混合动力发电...
摘要：光伏 (PV) 能源的使用最近因其可再生性而受到广泛关注。然而，仍然存在一些挑战，特别是在准确设计 PV 系统方面。在离网 PV 系统中，适当选择 PV 电池和电池存储的尺寸对于提高效率和系统可靠性至关重要。该项目重点关注尼日利亚北部的 Gubio 村，该村计划建立一个结合风能、光伏和柴油发电的独立系统。主要目标是确定案例研究中 PV 模块和电池尺寸的最佳数量。在理想的测试条件下，使用 MATLAB 模拟对所提出的系统进行了测试，同时考虑了辐照度模式的变化和与系统相关的其他不确定性。还概述了 PV、电池、风力涡轮机和柴油组件的搜索范围及其目标函数。在本项目中，比较了遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO) 和差分进化 (DE) 算法，以确定 Gubio 村离网 PV、风力涡轮机和柴油系统的最佳尺寸。优化结果表明，PSO 在成本和收敛时间方面提供了最佳解决方案，供电损失概率 (LPSP) 最低，平准化能源成本 (LCOE) 最高，分别为 0.012 和 0.3564。与 DE 和 GA 相比，PSO 算法效率更高，由于收敛速度更快，所需的计算时间和内存更少。因此，该项目通过为尼日利亚博尔诺州的古比奥村设计混合光伏/风能/柴油电池发电系统成功实现了其目标。关键词：光伏 (PV) 能源；离网光伏系统；优化算法；混合发电。