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深度学习的基于关键调度的分析...
当前的密码和高级加密标准（AES）是保护敏感信息并促进当代信息技术领域的私人交易的重要工具。aes以其适应性和在各种领域的使用而闻名，而当前的密码在涉及光密码学的情况下表现良好。这项工作执行了双重分析，重点关注当前密码和AES密码的密钥调度算法（KSA），这是负责在其相应加密过程中生成圆形键的重要元素。我们的目标是通过简化他们的研究和使用深度学习技术，即使用神经网络模型来阐明这些KSA的行为，优势和潜在脆弱性。通过在广泛的数据集中培训的深度学习神经网络，我们的研究辨别两个密码内部的模式和弱点，为确定恶意实体的潜在可剥削性途径提供了必不可少的见解，从而强调了一种主动的国防策略，以防止威胁不断发展。
计划预测和调度数据表 23C
规划、调度和预测是 Oracle Fusion Cloud 项目管理解决方案的一部分，它通过完整而集成的项目规划和财务控制确保以项目为中心的企业随时了解情况并按计划进行。借助简化的项目规划、预算和预测，您可以简化项目财务规划流程，并将规划和调度扩展到“临时”项目经理；扩展到那些不经常管理项目且不是主要职责的人员。随着越来越多的人被赋予项目管理，规划不再是一项只有经验丰富的人员才能执行的专业技能。并非所有的规划和调度解决方案都跟上了这种发展。规划、调度和预测从头开始设计，以满足所有项目经理的需求，无论他们的经验水平如何，并且可以被所有组织用于任何类型的项目工作。
新颖的实时电力安排家庭能源...
摘要：本文介绍了基于能源互联网（IOE）的实时家庭能源管理系统的新型调度方案。该方案是一种多代理方法，它考虑了两个主要目的，包括用户满意度和能源消耗成本。该方案是在微电网环境下设计的。用户在节省能源成本方面的影响通常在系统效率方面显着。这就是为什么国内用户参与国内电器管理的原因。优化算法基于降雨算法和SALP群算法的改进版本。在本文中，提出了使用时间（TOU）模型来定义肩膀峰和峰值小时的速率。一个两级通信系统将MATLAB中实现的微电网系统连接到云服务器。本地通信级别利用IP/TCP和MQTT，用作全球通信级别的协议。通过使用SALP群算法和通过使用降雨算法，通过使用SALP群算法和节省31.335％的调度控制器成功节省了25.3％的能源。
小卫星任务调度与优化算法
图 18 场景 1 的成本图。成本 1 是已批准计划的成本，成本 2 是下一个考虑的计划的成本。可以看出，如果成本 2 值低于当前成本 1 值，则已批准计划不会改变。................................................................................ 54
绿色网格的排放感知能量存储计划
减少我们对碳密集型能源的依赖对于减少电网的碳足迹至关重要。尽管电网看到清洁，可再生能源的部署越来越多，但使用传统的碳密集型能源仍可以满足网格需求的很大一部分。在本文中，我们研究了使用网格中部署的能量存储来减少电网的碳排放的问题。以前已将储能用于网格优化，例如剃须和平滑的间歇来源，但我们的见解是使用分布式存储来使公用事业能够减少其对效率较低和大多数碳密集型发电厂的依赖，从而减少其整体排放脚印。我们制定了排放意识到分布式储能的问题作为优化问题，并使用强大的优化方法非常适合处理负载预测的不确定性，尤其是在存在间歇性可再生能源（例如太阳能和风能）的情况下。我们使用具有1,341套房屋的分配网格的最佳神经网络负载预测技术和实际负载痕迹评估我们的方法。我们的结果表明，年度碳排放量降低了50万公斤，相当于我们的电网排放量下降了23.3％。
贝里学院内部活动安排信息
在 EMS 中为您的活动预订场地时，您需要指明房间的设置类型和参加人数，以便正确设置房间。许多房间，包括 Krannert、校友中心、福特餐厅和 Oak Hill 的房间，都没有固定座位，因此必须提供特定的设置类型和参加人数。如果您选择与 Aramark 合作为您的活动提供餐饮服务，他们的工作人员将分享已商定的最终客人人数和设置，以确保房间设置正确。户外活动设置由贝里学院实体工厂负责。实体工厂会收取费用，提供用于校园活动的桌椅等设备。通过 EMS 在线预订场地时应请求这些物品。为了处理请求，预订场地时必须提供所有设置问题和用于收费的帐号。通过电子邮件发送给实体工厂的设置请求无法处理。技术和音响设备
电网参与者的稳健和确定性调度
摘要 — 现代电网需要应对日益分散、不稳定的能源以及由电池群组成的虚拟发电厂等新商业模式。这既需要提前一天规划发电厂的大型计划，也需要短期合同来应对预测偏差或适应日内市场的动态。此外，可再生能源的地理分布迫使调度算法具有截然不同的通信链路质量。在本文中，我们提出了轻量级电力交换协议 (LPEP) 的扩展，称为 LPEP++ 。它利用 LPEP 的优势，在可接受的时间内找到具有字符串保证的组合电力供需问题的最佳解决方案，并扩展了长期规划、并行协商的功能并减少了内存占用。此外，我们还展示了它对不稳定通信链路质量的稳健性。索引术语 — 智能电网消息传递、多代理系统、多代理资源分配、电源管理
飞机航线维护调度优化 - UNSWorks
本论文选择了一种混合了经典作业调度方法的启发式技术，并开发了一种生产线规划优化 (LPO) 算法来有效处理问题的组合性质，以解决可行性问题并最大化任务产量。与测试案例的传统手动调度相比，优化后的调度获得了 43% 的任务产量。LPO 算法提供了出色的可行性，执行速度为 45 秒，而手动流程则需要 35 分钟。该算法针对具有不同作业“到期时间缓冲”的 64 个案例实施，并实现了进一步优化，任务产量为 64%，而基准案例的任务产量为 43%。敏感性分析表明，LPO 算法对整个作业分布的“早期周期”、“早期天数”和“晚期时间”组成部分更敏感
AI驱动的能源助理：智能调度模式
智能调度模式是基于人工智能和Growatt启动的大数据的综合智能模式，适用于欧洲市场中的动态电力价格应用程序方案。结合了区域历史气象信息和用户用户消耗习惯，此模式可以实现准确的发电预测和负载消耗预测。通过调用区域日电价数据，可以动态生成调度策略。这种逻辑的基本逻辑是以低廉的价格收取电力并以高价供电，这增加了最终客户的系统收入，并简化了设置过程。同时，它优化了负电价出口限制逻辑并支持查看历史调度计划。