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2021 年电力输送可靠性报告 - ComEd
电力行业在追求雄心勃勃的清洁能源和脱碳目标的过程中面临着前所未有的挑战和新的客户期望，这推动了全国范围内更多可再生能源、电池存储和电动汽车的部署。对于 ComEd 来说尤其如此。我们正在与伊利诺伊州商业委员会、众多利益相关者和客户倡导者合作，规划实施伊利诺伊州的《气候与公平就业法案》，该法案使该州走上了到 2045 年实现 100% 清洁能源的道路。我很荣幸能够在所有 ComEd 社区和子孙后代创造更健康的环境中发挥关键作用，我们已准备好迎接这一时刻。自 2012 年我们开始电网现代化和智能电网计划以来，我们显著提高了整个伊利诺伊州北部社区的整体可靠性，避免了超过 1700 万次客户中断。在 2022 年的前三个月，我们提供了 ComEd 百年历史上第一季度最可靠的电力服务。我们致力于提供强大的可靠性——不仅因为我们的客户期望它——而且因为安全可靠地整合满足客户需求和伊利诺伊州清洁能源目标所需的大规模可再生能源至关重要。我们很高兴地报告，根据 J.D. 的衡量，ComEd 住宅客户的整体满意度。Power & Associates 自 2012 年以来增加了 167 分，我们是 J.D. 中所有 57 家“大型”公用事业公司中进步最大的第三家公用事业公司。电力研究。这种进步反映了通过创新、许多不同的工作流以及 ComEd 6,100 多名敬业的女性和男性的不懈努力所产生的积极影响。以经济实惠的方式进行流程改进和高效的战略增强是系统进步和可靠性的关键。并行调度、风暴流程增强和战略数据分析等改进在 2021 年产生了积极影响。我们继续通过直接针对可靠性和弹性的战略投资积极提高配电系统的性能，从而使我们的客户受益。系统性能投资重点：
先进动力反应堆 1400 MWe（APR1400）
韩国从上世纪 80 年代开始，在核电站建设项目的各个方面启动技术自主计划，并通过 OPR1000 设计和建设项目实现了核技术自主。目前（截至 2010 年 8 月），共有 8 台 OPR1000 机组运行良好，最新版本的 OPR1000 机组正在建设中，并将于 2010 年至 2012 年投入商业运营。OPR1000 机组的重复建设和后续运行，造就了具有国际竞争力的建设技术和出色的工厂运行和维护能力。基于通过 OPR1000 的设计、建设、运行和维护积累的自主技术和经验，韩国于 1992 年启动了 APR1400 开发项目，并于 2002 年完成了其标准设计。
人工智能平台试点资助申请.docx
有各种利用大型语言模型的 AI 平台，教育工作者正在探索将其用于 PK-12 学习环境。这些平台可以为学生和教师提供各种支持。这项竞争性资助机会将资助订阅费和专业发展支持，用于学生高剂量辅导并通过使用 AI 平台减少教师工作量。这一机会的愿景是专注于 AI 平台集成中的教师和学生群体。它可能用于支持特定的建筑、年级、学科领域或学生群体。鼓励学校根据学业影响数据关注学生的需求。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
现有废物能源发电厂的能量效率...
请求 ID：8c78b83faed77c9d-LAX IP：205.234.157.81 UTC 时间：2024-09-23T07:11:16+00:00 浏览器：Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
基于电力电子的微电网回顾
koreascience.or.kr › article › JAKO2012... PDF 作者：X Wang · 2012 · 被引用次数：203 — 作者：X Wang · 2012 被引用次数：203 Microgrid paradigm, featuring higher flexibility and reliability, becomes an attractive ... power stage, and Digital Signal Processors (DSP) being able.
功率控制器的可靠性预测 - DTIC
[ 直流控制器是一种微电子混合设备。采用了 MIL-HDBK-217B 通知 2《电子设备可靠性预测》第 2.1.7 节中的混合故障率预测模型和程序。这种预测方法需要识别单个电子零件和基板，以及每个零件的单独电应力数据。热应力是由混合封装温度和零件功率耗散引起的。
