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使用大猩猩部队优化器
主要目标是通过最大程度地减少运营成本，污染物排放和传输损失来优化发电输出的小时分配，并确保遵守一系列平等和不平等约束。为了应对这一挑战，提出了一种受大猩猩行为启发的新型元疗算法。Gorilla部队优化器（GTO）用于5和10分单元系统，将可变的风能和太阳能整日集成，负载需求各不相同。证明了GTO算法在处理混合动态的经济和环境调度问题方面的有效性，包括平等限制，传输损失，阀点效应，禁止的操作区域，坡道速率和功率限制，其性能与其他优化技术相比。调查结果表明，GTO提供了发电机的最佳计划，从而大大降低了每日运营成本和较高百分比的排放。此外，可再生能源的整合显着降低了污染物的气体排放，燃料成本和传输损失，同时满足所有施加的约束。这项研究积极地有助于提高电源系统的可靠性，同时减少环境污染，传输损失和燃料成本。
解决私人市场分配差距：从产品到投资组合构建
来源：1。Bain＆Company，“ 2023年的私募股权前景：放缓的解剖学”，2023年2月27日。2。资产类比较用于证明私人市场绩效与可比时间期间的公共市场绩效相比。单个索引/经理宇宙方法（公共和私人）存在重大差异，以及计算公共和私人市场绩效的差异；所示的比较可能无法完全反映这些差异。一般而言，公共市场指数是不受管理的，不可投资的，代表了可能随时间变化的组成证券，反映了股息的再投资，但不能反映任何费用或费用的扣除。私人市场经理宇宙和指数通常依赖经理人的自我报告。因此，鉴于基金经理有酌处权报告或出于各种原因而停止报告（例如由于清算），因此，私人市场经理宇宙和指数可能反映出对成功记录的资金偏见。由Burgiss私募股权经理宇宙代表的私募股权，截至3/31/24。Burgiss数据反映了季度的时间加权回报。Burgiss数据来自这些私人资金的有限合作伙伴，并计算出收费的结果并带有利息，提供了每季度更新和发布的结果。由Cliffwater Direct Lending指数代表的私人信贷。过去的表现不能保证或指示未来的结果。私人信贷反映了滚动季度收益和最近的回报，从15年9月30日（索引启动）到12/31/23（最新的可用数据涉及贝莱德）。索引性能仅出于说明目的。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
基于增量和平行SAT求解
量子计算（QC）是一种新的计算范式，有望比各个域中的经典计算大幅加速。但是，近期QC面临许多挑战，包括有限的量子连接性和嘈杂的量子操作。要解决量子连接约束，在量子计算机上执行量子电路是必需的。此过程涉及执行初始量子位置并使用量子交换操作来重新安置最近的静脉相互作用。减少电路映射中的互换计数对于提高量子电路执行的成功率至关重要，因为掉期昂贵且容易出错。在这项工作中，我们通过结合增量和并行解决布尔满意度（SAT）来引入一种新颖的电路映射方法。我们提出了用于电路映射问题的创新SAT编码，该编码可显着改善基于求解器的映射方法，并在编译质量和编译时间之间提供平稳的权衡。通过在2种不同的量子计算机拓扑上涵盖3种量子算法的78个实例的全面基准测试，我们证明我们的方法比基于最先进的求解器的方法快26××，从而将汇编时间从数小时减少到数分钟的时间来减少重要的量子应用。我们的方法还超过了现有的启发式算法的掉期数量26％。
使用AI和大数据解决供应链管理问题
1 Independent Researcher, UK 2 The Velvet Expression, Lagos, Nigeria _______________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Angela Omozele Abhulimen Corresponding Author Email: abhulimenangel@gmail.com Article Received: 05-03-24 Accepted: 23-06-24 Published: 11-08-24 Licensing Details : Author retains the right of this 文章。本文根据创意共享属性noncmercial 4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/byby-nc/4.0/）分发，允许工作，无需进一步的工作，可以在未经访问的情况下进行开放式访问，从而允许非商业使用，再现和分发。 ______________________________________________________________________________________
量子求解线性微分方程
许多现实世界现象的数学描述都是用微分方程来表述的。它们是描述基于函数导数的函数的方程，用于模拟计算流体动力学、量子力学和电磁学等领域的各种物理现象，也用于金融、化学、生物和许多其他领域 [8]。例子包括物理学中的热方程、波动方程和薛定谔方程、金融中的布莱克-舒尔斯方程以及化学中的反应扩散方程。由于它们是一种广泛使用的工具，因此研究如何使用量子算法来求解微分方程以及它们是否能比传统方法提供更快的速度是很有意义的。我们将首先简要了解线性微分方程，特别是泊松方程，以及它们离散化为线性方程组，然后介绍量子线性系统求解器 (QLSS) 并将其与经典方法进行比较。
解决南非的本土解决方案问题...
在2024年7月中旬，卢拉（Lula）在一项交易中收购了南非的英国员工运输供应商Zeelo，这标志着共享乘车业务的盈利能力，这要归功于成本节省和其他合同的结合。ASISA ESD基金经理Edge增长宣布了这项交易，称Lula在2024年的收入达到了9亿兰特至1亿兰特的收入，并且在2025年下半年的稳定A系列a的收入中。A系列A，这是一轮融资，当创业公司可以证明其准备扩展时，就会发生，就像机构投资者开始参与时一样是一个很大的里程碑。
在应用波特优化算法求解供应链
摘要：供应链管理（SCM）应用程序代表了需要使用适当优化技术进行处理的实际优化任务。元启发式算法是强大的优化工具，可有效解决复杂的优化问题，例如SCM。在本文中，介绍了一种名为Potter优化算法（POA）的新的元神经算法来处理优化问题，尤其是在SCM应用中。poa在数学上是由人类陶器过程的灵感来建模的，这是探索和剥削的两个阶段。探索阶段是基于数学模型设计的，该模型是根据给定模式对粘土（或其他陶器材料）进行广泛更改的。剥削阶段是基于对制造陶器进行精确和有限变化的数学建模设计的，目的是与给定模式更具相似性。已根据可持续的批量优化评估了拟议的POA方法来解决SCM中现实世界应用的有效性。优化结果表明，POA能够通过在全球和地方级别的搜索过程中管理勘探，剥削和平衡来为可持续地段大小优化案例研究提供有效的解决方案。此外，将从POA实施获得的结果与十二种知名的元神经算法的性能进行了比较。对优化结果的分析表明，与竞争算法相比，POA在所有十个案例研究中提供了更好的结果。
课程标题问题解决编程用机器学习技术
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