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小王
Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。 他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。 他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。 他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。 他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。 这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。 他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。
引用 Dongyang C, Jiewen Z 和 Xiaolong H (2024) 电力传输中的动态适应：将稳健优化与在线学习相结合
确保电力系统不仅能够处理即时波动，而且在长期环境和运行不确定性面前也具有稳健性和适应性的方法（Bon fi glio et al., 2024; Ding et al., 2024）。传统上，电力系统的设计和运行是为了处理可预测和稳定的电源，主要是化石燃料。然而，受环境问题和技术进步的推动，向可再生能源的转变破坏了这种稳定性（Li Z. et al., 2024）。可再生能源本质上是间歇性的和不可预测的，这给发电、输电和配电带来了重大挑战。风能和太阳能产出的随机性意味着电力系统现在必须管理电力供应的重大波动，这可能会损害供电可靠性和电网的经济效率（Li S. 等人，2024 年；Li 等人，2022 年）。这些不稳定能源的整合促使人们重新评估传统的电力系统管理策略。当前的系统必须发展到不仅能管理这些波动，而且还能有效地预测和适应这些波动。这引起了人们对开发先进数学模型和优化技术的浓厚兴趣，这些模型和优化技术可以在可再生能源整合不断增加的背景下增强电力系统的运行弹性（Ruan 等人，2024 年）。本研究的主要目标是开发一个强大的框架，不仅可以适应可再生能源产出的变化和不确定性，还可以优化输电系统的运行和成本效益。通过利用尖端的稳健优化技术与在线学习算法相结合，这项工作旨在创建一种动态且自适应的管理策略，以确保系统的实时可靠性和效率。本文的贡献可总结如下：
教学评估小龙（Chris）Hou
有组织而清晰的期望。他是一位出色的教授，做得很好，沙滩没有太多要改进的地方。他非常了解，显然很关心他的学生学习。他也非常愿意使自己平易近人，以便学生能够寻求帮助。他迅速分级任务，并尽快将考试退还给学生，以便他们知道自己做错了什么。