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• • 在 Pareto Securities 的电力和可再生能源会议上进行演示......
关于 ReFuels ReFuels 正在通过开发、拥有和运营绿色加油站基础设施，实现欧洲卡车车队脱碳。我们正在推出一个可靠、便捷的加油站网络，为重型货车提供可再生生物甲烷燃料，并将添加氢气和电力。到 2026 年底，目标是在英国拥有 30-40 个加油站，而长期目标是成为欧洲领先的商用车队替代燃料综合供应商。有关更多信息，请访问 www.refuels.com (http://www.refuels.com./)。
Pareto Securities 第 30 届年度能源会议
本演示文稿及其内容严格保密，通过查看本演示文稿，您即承认其保密性质，并同意遵守本免责声明的条款。就本通知而言，“演示文稿”是指并包括本文件及其附录、与本演示文稿相关的任何口头陈述、此类口头陈述期间或之后的任何问答环节以及在任何口头陈述会议期间讨论或分发的任何书面或口头材料。任何收件人不得直接或间接地将演示文稿全部或部分复制、分发、复制、出版或传递，或向任何其他人（无论在该人的组织或公司内部还是外部）披露，或出于任何目的或在任何情况下通过任何媒体或以任何形式全部或部分出版。
多...
抽象无人的地表车辆（USV）如今已在各种应用中用于安全，检查和交付等。在动态和复杂的环境中运行有效地需要一个最佳的路径计划，其中应考虑多个因素。在本文中，USV的多目标路径计划问题的旨在最大程度地减少行驶距离，并以轨迹平滑度和能量效率并行最大化。用矛盾的术语解决了这个多目标路径计划问题，流行的蚂蚁菌落优化（ACO）算法通过拟议中的模糊帕累托框架增强了。特别是ACO通过找到优化每个单个目标的帕累托解决方案来解决问题。然后通过Mamdani模糊推理系统评估这些解决方案，以识别最佳的推理。该解决方案的排名基于DefuzzifieD值。基于Saronic Gulf拓扑的模拟区域进行了案例研究。结果表明，取决于操作的需求和操作区域的条件（从初始点到目标点的障碍，电流和距离的数量），每个目标都会以不同的方式影响路径质量。
多目标帕累托前沿与粒子群优化...
微电子技术的进步使得更高的集成密度成为可能，并且目前正在进行机载系统的大规模开发，这种增长遇到了功耗的限制因素。更高的功耗将导致产生的热量立即扩散，从而导致热问题。因此，随着系统温度的升高，系统的总消耗能量将增加。微处理器的高温和计算机系统的大量热能对系统信心、性能和冷却费用产生巨大的问题。处理器消耗的功率主要来自内核数量和时钟频率的增加，这些功率以热量的形式消散，给芯片设计人员带来了热挑战。随着纳米技术中微处理器性能的显着提高，功耗变得不可忽略。为了解决这个问题，本文使用多目标帕累托前沿 (PF) 和粒子群优化 (PSO) 算法来解决高性能处理器的功耗降低问题，以实现功耗作为优先计算，从而减少目标微处理器单元的实际延迟。仿真验证了概念基础以及关节体和电源电压（V th- V DD ）的优化，并显示出令人满意的结果。
Pareto Securities 第 26 届年度 Power & Renew
本报告包含前瞻性陈述和信息，包括公司或第三方来源的假设、意见和观点，仅作为意见和预测，受风险、不确定性和其他因素影响，这些因素可能导致实际结果和事件与前瞻性陈述或信息所预期或暗示的结果和事件存在重大差异。公司不保证此类陈述或信息所依据的假设没有错误，也不对本文或作为信息一部分表达的意见的未来准确性或预测发展的实际发生承担任何责任。
Pareto Securities 第 25 届年度电力与可再生能源会议
资料来源：瑞典商业署，《北欧电池价值链》，2021 年 8 月。仅选定原材料；Rystad Energy 需求预测（2022 年 10 月）
深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
多目标贝叶斯优化共聚合和揭示帕累托前沿的化学机制
a。奈良科学技术学院科学技术研究生院，8916-5高山 - 哥，马萨诸塞州伊科马，奈良630-0192，日本。b。数据科学中心，奈良科学技术学院，8916-5高山 - 俄罗斯州，伊科马，奈良630-0192，日本。c。材料信息学计划，RD技术与数字化转型中心，JSR Corporation，3-103-9 TOMAN-ACHI，KAWASAKI-KU，KAWASAKI，KANAGAWA，KANAGAWA 210-0821，日本。d。精细的化学工艺部，JSR Corporation，100 Kawajiri-Cho，Yokkaichi，MIE 510-8552，日本。e。 Keio大学科学技术学院化学系，日本Kohoku-Ku 3-14-1 Hiyoshi，Kohoku-Ku，Kanagawa，Kanagawa 223-8522，日本。f。奈良科学技术学院材料研究平台中心，8916-5高山 - 俄罗斯州，伊科马，纳拉，日本，伊科马630-0192。关键词聚合物，流量合成，自由基聚合，贝叶斯优化，多物镜贝叶斯优化，苯乙烯，苯乙烯，甲基丙烯酸甲酯