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”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
EEE 部门 2025 年 1 月至 5 月课程时间表
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原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
时间折射和时间反射高于临界角度的总内部反射
根据高度非线性材料的超快切换最近的进步，对超快时间尺度[1]处培养基的电磁（EM）性质[1]现在已经引起了新的兴趣[2-9]。重要的是，引起培养基特性的突然时间变化与空间突然变化（界面）根本不同，因为因果关系起着至关重要的作用。In the context of light-matter interactions, strong and abrupt changes in the refractive index result in time reflection and time refraction [1,10,11] , and can yield a variety of phenomena ranging from fast switching of ultrastrong coupling [12 – 14] and localization by temporal disorder [15,16] to enhanced emission by dipoles [17] , quantum fluctuations [17] and free electrons [18] in光子时间晶体（PTC）和时变介质介质[19 - 25]。ptcs，其EM特性的光子结构在及时及时变化，其周期与其中的波浪传播的单个周期相当，也许是折射率上这种强烈突然变化的最有希望的表现[15,17,18,222,26 - 31]。如下所示，带有时变介质的空间界面上的波浪入射具有独特的特性。当EM波在折射率在几个周期内变化的介质中传播时，波浪体验折射和反射称为“时间折射”和“时间反射” [10,11]。当介质是均匀的时，由于动量保护，时间折射和时间反射都在时间频谱的翻译中表现出来。时间反射波继续以相同的波矢量传播，而时间过渡的波则以共轭相向后传播（由于频率的符号变化）[7,11,32]。重要的是，虽然时间折射总是很重要的，但时间
英国武装部队心理健康：年度总结和长期趋势，
将与本报告一起放在心理健康统计页面上。本出版物是英国武装部队人员心理健康统计数据的唯一来源，国防部以及包括公众、媒体、学术界和慈善部门在内的外部用户都会使用本出版物。本出版物将在国防部内用于监测精神疾病发生率并协助制定政策。它还将用于促进研究并确保国防部对英国公众负责。这些统计数据仅包括服役人员。有关因心理健康原因申请赔偿的退伍军人的信息可在武装部队赔偿计划国家统计中找到。国王学院军事健康研究中心也对退伍军人的心理健康进行了研究。武装部队持续态度调查呈现了服役人员对各种主题（包括幸福感）的反馈。
人工智能带来更多空间和时间
保证准确性。○ 可以通过不同的选项将图像传输到 Parquery 的服务器，如下页所述。○ Parquery 需要在项目开始后 3 到 4 周内保证结果的 99% 准确性。在此期间，