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元启发式优化器解决多冰淇淋可持续新鲜海鲜供应链网络设计问题：虾产品的案例
抽象的海鲜产品是全球社区中寻求的，是人类基本营养的主要来源。最近，海鲜供应链网络已经遇到了新的可持续性法规和大流行带来的障碍。在这项研究中，考虑可持续性方面的新型供应链网络是为新鲜的海鲜开发的，可以理想地平衡网络的财务方面，同时增强废物产品的回收利用。此外，采用了四个元启发式学来征服精确溶液方法的计算复杂性。为了评估算法在解决所提出的海鲜供应链模型复杂性时的性能，设计了一些数字示例，以三种不同的尺度设计。根据五个有效措施评估了从元启发式优化器获得的结果。为了促进统计分析过程，使用相对偏差索引指标将每个度量归一化。根据从元腔的实施中获得的结果，可以得出结论，多目标灰狼和多目标的金鹰优化器优于其他两个解决方案方法，就解决方案的质量而言。因此，它们可以充分地应用于解决现实世界中的海鲜供应链网络问题。2023作者。由Elsevier BV代表亚历山大大学工程学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/）。
Mitsui Fudosan物流园，通过推进可持续性和后勤DX来解决社会问题，以期预期未来10年
日本东京，2022年4月21日 - 总部位于东京的全球房地产公司Mitsui Fudosan Co.，Ltd.物流行业周围的社会环境已经进一步改变。迫切需要采取以可持续性为重点的措施，并迫切需要实现可持续发展的社会和脱碳的社会。dx（数字化转型）对于解决人口下降和由于EC市场的快速扩张而导致的严重劳动力短缺也至关重要。同时，租户需求在许多领域都在多元化。例如，在19009年大流行期间，有必要加强感染控制措施。为了解决社会环境中的这种变化并满足租户需求，三井福多山（Mitsui Fudosan）将在未来10年内实施各种针对可持续性，DX和其他领域的措施。Mitsui Fudosan打算促进物流业务，作为为我们的租户开发解决方案并联系各种各样的人，商品和思想的合作伙伴，以应对创造超越传统界限的价值的挑战。通过这些努力，三井福多山（Mitsui Fudosan）将进一步贡献使生活和社会对每个人的充实和可持续性。1。可持续性度量（1）安装太阳能发电机Mitsui Fudosan努力在最大程度上在新物流设施的屋顶上安装太阳能发电机。太阳能电池板也正在积极安装在现有设施的屋顶上。此外，还考虑了使用储物电池系统进一步使用自然能量。（2）在所有设施的公共区域中使用100％绿色能源*Mitsui Fudosan计划在所有设施的公共区域中使用100％绿色能源*2在2022财年期间*1。此外，在租户地区，三井福多山（Mitsui Fudosan）将应租户的要求提供非化石证书。
利用深层神经网络解决量子动力学中的反问题：机器学习的预测时间依赖于时间的最佳控制场
这些光学驱动的系统具有巨大的增长潜力，因为我们了解如何控制控制这些系统的激发态量子动力学过程。尽管已经提出了几种方法和算法，以优化量子控制场（每种都有其自己的目的和优势14-17），但所有这些先前的方法本质上都是迭代性的，需要复杂的数值方法来求解这些最佳控制场。由于这些动态优化问题的非线性性质，这些算法所需的迭代和浮点操作的数量可能非常大，从而导致非常缓慢的收敛性（即使对于相对简单的一维问题16,18）。此外，当需要新的量子机械系统的最佳控制场时，必须重新启动整个迭代过程，因为该算法没有先前收敛的病例的先前的“内存”。由于这些计算瓶颈，我们想知道机器学习，尤其是深层神经网络（DNNS）是否可以提供一种有前途的方法来获得解决量子动力学中这种复杂的，逆问题的解决方案。近年来，机器学习已成为物理科学中的强大工具，用于在高维数据中找到模式（尤其是那些逃避人类直觉的模式）。虽然大多数机器学习
太阳能和热光伏技术的结合有助于解决能源存储问题 作者：Andrej Lenert* 1 、Stephen R. Forrest 2
化学工程系 1 、电气工程与计算机科学系 2 和物理学系 2 密歇根大学，密歇根州安娜堡 48109 * alenert@umich.edu 最近在《自然》杂志上发表文章 1 LaPotin 和同事介绍了一种串联光伏电池，它可以将热辐射转化为电能，效率超过 40%，明显超过了蒸汽轮机的热电效率。这种电池模糊了太阳能和热光伏技术之间的界限，有助于提高太阳能的可调度性。正文 电网更多地采用可再生能源对于减少碳排放和实现碳中和至关重要。过去十年来，可再生电力的价格大幅下降至 0.01 美元/千瓦时，实现间歇性可再生能源（如风能和太阳能）高渗透率的最大障碍已成为部署足够的能源储存。现有的固定式储能容量以抽水蓄能水电 (PH) 为主，而新项目通常基于锂离子 (Li-ion) 电池。2 然而，这两种技术都无法满足日益增长的未满足需求，即廉价、长时间的固定式储能，这种储能基于地球上丰富的材料，几乎可以在世界任何地方实施。要解决这个问题，需要将成本降至约 20 美元/千瓦时，才能实现电网深度脱碳。3 为了解决这一储能问题，一些研究小组和初创公司正在开发热电池概念的超低成本版本。这些系统将热光伏 (TPV) 电池与廉价的热能存储 (TES)（陶瓷或石墨块）配对。在电力需求较低时，这些系统会通过电阻加热介质到更高的温度，并将能量存储在绝缘良好的罐中。当需求高时，存储的能量会以光（热辐射）的形式发射，TPV 电池会吸收这些光并转化为电能。结果是一种固定式储能方法，尽管往返效率较低，但与其他储能技术相比，它具有显著优势。这些优势包括低成本（如 PH）、无地理要求（与 PH 不同）、使用地球上储量丰富的储能材料，不需要耗费大量能源且破坏环境的开采（与锂离子不同），以及响应时间短，以秒为单位（与基于涡轮机械的储能不同）。后者对于调节风能和太阳能等间歇性可再生能源的供应特别有利。尽管前景光明，但热电池需要高效 TPV 电池才能实现，因为电池控制着它们的往返效率 (RTE)。一些估计表明，RTE > 36% 是
利用深度神经网络解决量子动力学中的逆问题：机器学习对时间相关最优控制场的预测 Xi
逆问题在物理科学中持续引起人们的极大兴趣，特别是在控制非平衡系统中所需现象的背景下。在这项工作中，我们利用一系列深度神经网络来预测时间相关的最优控制场 E(t)，从而实现降维量子动力系统中所需的电子跃迁。为了解决这个逆问题，我们研究了两种独立的机器学习方法：(1) 用于预测频域中功率谱的频率和幅度内容的前馈神经网络（即 E(t) 的傅里叶变换）；(2) 用于直接预测时域中的 E(t) 的互相关神经网络方法。这两种机器学习方法都为探索底层量子动力学提供了互补的方法，并且在准确预测最优控制场的频率和强度方面也表现出色。我们为这些深度神经网络提供了详细的架构和超参数，并为每个机器学习模型提供了性能指标。从这些结果中，我们表明机器学习方法，特别是深度神经网络，可以作为一种经济有效的统计方法来设计电磁场，以实现这些量子动力系统中所需的转变。
周期性稳态（PSS）分析
• Try to solve iteratively: 0 − = 0 • It computes a transient simulation from 0 to T and compares all voltage and currents at the start and end of the shooting interval • It repeats for a second interval from T to 2T and so on, until it converges (or not…) • We can adjust the parameter tstab to skip the initial “start-up” behavior
引用：Kim H.我们需要人们解决疫苗不平等的人，现在我们需要它。 BMJ Global Health 2021; 6：e006598。 doi：10.1136/ bmjgh-2021-00659 div>引用：Kim H.我们需要人们解决疫苗不平等的人，现在我们需要它。 BMJ Global Health 2021; 6：e006598。 doi：10.1136/ bmjgh-2021-00659 div>
解决COVID-19疫苗不平等需要分享对疫苗的生产和分配为全球公共利益的决策能力，截至2021年4月9日，超过7亿COVID-COVID-19 COVID-19的疫苗剂量给予了全球范围，只有0.2％的国家只有0.2％的国家，只有87％的国家 /地区占高价国家（High Inders）或高价国家（Hip Inders）（HIDS）（HISC）（HICS）。1 Covax，以与疫苗制造商共同谈判疫苗的价格合理价格，以汇总要求和资金。2愿望是确保疫苗的公平分配，而不论国家的收入水平如何。这个愿望失败了。Covax的收集性购买力已被政府竞争，他们有更多的手段直接从Covax以外的疫苗制造商那里支付和购买。因此，全球Covid-19疫苗的供应是根据其支付能力而不是公共卫生需求来竞争国家之间的竞争，而公共卫生的需求可以称为“财富的生存”。认识到疫苗不平等，民间社会行为者，富人政府（例如，G7，G20）和多边机构呼吁将过量剂量从HICS重新分配到低收入中等收入率的企业（LMICS）（LMIC）（LMICS），更多的资金，用于COVAX，并增强本地疫苗生产能力。83–7例如，在最近的世界卫生集会上呼吁“加强当地的药物和其他健康技术的生产”，3-7，并发布了一项呼吁，呼吁提议支持LMIC通过建立HUB来实现Covid-19疫苗的能力，通过“通过“转移具有全面的技术包裹”和“向LMICS中的有效制造商”提供综合培训，以提供全面的技术培训。”
信息安全的基础知识（4360702）
这对的其他字母例如，sh变成pb，ea变成im。Examples: (solve it) 1. key=“summer” then write Playfair matrix(table) 2. key=“computer” then write Playfair matrix(table) 3. key=“colgate” then write Playfair matrix(table) 4. key=“hello” and plaintext=”university” then write Playfair matrix (table) and Encrypt
出版物清单
100。Combining a memetic algorithm with integer programming to solve the prize- collecting Steiner tree problem, (with G. Klau, I. Ljubic, A. Moser, P. Mutzel, P. Neuner, G. Raidl, R. Weiskircher), Proceedings of the GECCO Genetic and Evolutionary Computation Conference, Seattle, 2004, Springer Lecture Notes in Computer Science 3102 , 1304–1315，2004。
hiroshi furuya
Graduate research mentor for UCF undergraduate F-LEARN program, volunteer Sunday school teacher and youth minister for children in the Diocese of San Jose and the Archdiocese of New York, volunteer for educational field trip programs for underserved children in NYC with Columbia Community Impact, food pantry volunteer in NYC, co-founder of non-profit Project Delta at UMD to solve technical problems for int'l非营利组织，蒙哥马利县马里兰州小学生的STEM志愿讲师。