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基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能源管理
摘要：为提高可再生能源利用率，培育绿色港口，本文提出一种基于对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统分布式能量管理策略。首先，针对港口综合能源系统各种异构设备呈现分布式特点，提出一种基于多态网络的港口综合能源系统，融合电力替代和能量转换设备，取代传统的单一IP协议。其次，考虑各类能量流的耦合，建立能量管理模型，保证港口综合能源系统的可靠运行。第三，针对港口综合能源系统的分布式特点，提出一种基于分布式对偶分解混合整数线性规划的港口综合能源系统能量管理策略。最后，通过不同场景的港口综合能源系统仿真算例，证明了所提策略的有效性，得到的能量管理结果与集中式算法相近。
科幻电影中的优生学简史
1859 年，查尔斯·达尔文出版了他的《物种起源》，该书宣称人类是动物，与地球上的所有生命都有进化联系，挑战了人类的神创论和与动物世界分离的观念。对许多人来说，这种与动物世界的联系为人类的“不道德”提供了科学的解释。人类不再认为不道德的特征代表着上帝的惩罚或魔鬼的诱惑。相反，达尔文提供了一个自然的解释，即这些特征是我们进化的遗产。达尔文的表弟弗朗西斯·高尔顿进一步阐述了这一解释，并得出结论，大多数社会弊病，如暴力和滥交倾向，都是由遗传的动物行为造成的。作为自然而非神赋予的特征，它们应该可以在后代得到纠正。 1883年，高尔顿提出了一种人类选择性育种系统，他称之为“优生学”，他认为此举可以消除我们的兽性遗传，并改善由此造成的社会问题。
政策影响部门年度报告2024
费率）•仅用于家庭状况的学费。没有用于海外学费的额外增长资金。关于实验室和我们正在寻找一名才华横溢的博士生的项目，以加入UCL癌症研究所（Ivana Bjedov）博士领导的癌症实验室的分子生物学（https://wwwwwwwww.ucl.ac.uk/cancer/cancer/research/research/department/department-cancer-cancer-cancer-cancer-cancer-biolecular-biologal-biologely-cancerearch-gancearch-gancerearch-gancerceach-gancearch-groupce）。Bjedov实验室对两个紧密互连的生物过程感兴趣：衰老和癌症（Martinez-Miguel，V。等2021 PMID 34525330; Stead E. R.等。2021 PMID 34102225; Bjedov I等。2020 PMID 33253201; Castillo-Quan J. I.等。2019 PMID 31570569），特别是利用DNA修复和衰老研究领域的最新发展，以保护正常组织免受放射治疗的有害副作用。尽管多年来在放射疗法的交付方面取得了进展，但仍然没有有效的放射线保护剂。通过利用Bjedov实验室在抗衰老研究中的专业知识和利用新方法，该项目旨在改善对正常组织的保护，从而降低长期辐射毒性。通过与来自不同领域的主要专家（西蒙·布尔顿教授（伦敦克里克），欧文·桑索姆教授（Cruk Beatson，格拉斯哥），巴特·范海斯·布罗克（Bart Vanhaesebroeck）教授（UCL）教授，该项目为DNA修复机制和冰淇淋素生物学的研究带来了创新的观点。
人机决策中的解释、公平性和适当依赖
在这项工作中，我们研究了基于特征的解释对人工智能辅助决策分配公平性的影响，特别关注从简短的文本简历中预测职业的任务。我们还研究了任何影响是如何通过人类的公平感知及其对人工智能建议的依赖来调节的。我们的研究结果表明，解释会影响公平感知，而公平感知又与人类遵守人工智能建议的倾向有关。然而，我们发现这样的解释并不能让人类辨别正确和不正确的人工智能建议。相反，我们表明，无论人工智能建议的正确性如何，它们都可能影响依赖性。根据解释强调的特征，这可能会促进或阻碍分配公平：当解释强调与任务无关且显然与敏感属性相关的特征时，这会提示覆盖与性别刻板印象相符的 AI 建议。同时，如果解释看起来与任务相关，这会引发依赖行为，从而强化刻板印象一致的错误。这些结果表明基于特征的解释不是提高分配公平性的可靠机制。
招聘作为探索
本文将招聘视为一个上下文匪徒问题：要找到最好的工人，随着时间的流逝，公司必须平衡“剥削”（从具有可靠的往绩记录的群体中选择）与“示例”（从代表性不足的群体中选择以了解质量）。基于“监督学习”方法的现代招聘算法仅是为了剥削而设计的。替代，我们构建了一种简历筛选算法，该算法通过根据候选者的统计上升潜力来评估候选者来重视探索。使用从财富500强公司中招募的专业服务的数据，我们表明，这种方法可提高选择进行面试的候选人的质量（根据最终招聘率来衡量），同时还增加了相对于公司现有实践的演示多样性。对于传统的基于监督学习的算法而言，这是不正确的，该算法提高了招聘率，但选择了黑色和西班牙裔申请人少得多。一起，我们的结果强调了将探索纳入可能更有效和公平的决策算法中的重要性。
SP434-E 高羊茅、果园草和猫尾草
田纳西州的大多数牧场和干草地都种植高羊茅、果园草或猫尾草。这些是冷季多年生草本植物，这意味着它们在春季和秋季生长，但在夏季产量较低或处于休眠状态。由于它们是多年生草本植物，因此它们每年都会从树冠中长出，而不是通过种子发芽。这些草成为田纳西州大多数牧草计划的基础的主要原因是它们的生长季节长（图 1）。高羊茅和果园草是用于牧场和干草的主要草本植物，尽管一些生产商单独使用猫尾草或将其与其他两种草混合使用。这三种草种都可以在田纳西州成功使用。这些草之间的差异使得选择使用哪种草取决于用途（放牧还是干草）以及您的农场位于该州的哪个位置。田纳西州可以种植其他几种冷季多年生草本植物。可以使用肯塔基蓝草和马图阿草等草类，但由于夏季高温和干旱，这些草类的生长寿命通常会缩短。由于这些植物的生长寿命较短，因此通常不建议在田纳西州用作干草或牧场。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
第二期简讯 – 2021 年 9 月 - CLARIFY 项目
由于隐私保护，将所有数据上传到中心位置的传统机器学习方法变得不可行。联邦学习是一种保护隐私的分布式机器学习范式，已被提出作为满足隐私要求的解决方案。通过使多个客户端协作学习共享的全局模型，模型参数而不是本地私有数据将在隐私限制下交换。然而，与集中式方法相比，联邦学习在对参与者之间非独立且同分布 (non-iid) 的数据进行训练时性能会下降。在实践中，机器学习总是会遇到类别不平衡问题，这会导致对少数类的预测不佳。在这项工作中，我们提出了 FedBGVS，通过采用平衡的全局验证集来减轻类别偏差的严重程度。使用平衡全局验证分数 (BGVS) 改进了模型聚合算法。我们通过对经典基准数据集 MNIST、SVHN 和 CIFAR-10 以及公共临床数据集 ISIC-2019 进行的实验来评估我们的方法。实证结果表明，我们提出的方法在标签分布偏差和类别不平衡设置中优于最先进的联邦学习算法。