XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembalancing
推断人类和猴子虚拟平衡任务中的控制目标
自然行为具有冗余性，这意味着人类和动物可以通过不同的控制目标实现其目标。仅根据行为观察，是否可以推断出受试者正在采用的控制策略？这一挑战在动物行为中尤其严峻，因为我们无法要求或指示受试者使用特定的控制策略。本研究提出了一种三管齐下的方法来从行为中推断动物的控制策略。首先，人类和猴子都执行了虚拟平衡任务，可以使用不同的控制目标。在匹配的实验条件下，在人类和猴子中观察到相应的行为。其次，开发了一个生成模型，该模型代表了实现任务目标的两种主要控制策略。模型模拟用于识别可以区分正在使用哪个控制目标的行为方面。第三，这些行为特征使我们能够推断出被指示使用一个或另一个控制目标的人类受试者所使用的控制目标。基于此验证，我们可以从动物受试者中推断策略。能够从行为中准确识别受试者的控制目标，为神经生理学家寻找感觉运动协调的神经机制提供强有力的工具。
CHATGPT和心理保健：平衡利益与危害风险
摘要反对全球增加获得精神服务的需求，卫生组织正在寻求技术进步，以改善护理的交付和降低成本。自2022年11月以来，随着Openai的Chatgpt的公开发布，生成人工智能（AI）领域已受到不断扩大的关注。尽管生成的AI本身并不是新的，但是技术进步，并且大型语言模型（例如，OpenAI的GPT-4和Google的Bard）的可访问性提高，建议使用这些工具可能具有临床意义。llms是生成AI技术的应用，可以根据大量数据集的培训来概括和生成内容。与搜索引擎不同，该引擎为响应键入条目提供了互联网链接，依靠生成语言模型的聊天机器人可以模拟类似于人类对话的对话。我们研究了当今心理保健中使用LLM的潜在希望和风险，重点是影响心理保健的范围，包括全球护理中的全球公平性。尽管我们警告说，LLM不应被用来解除心理健康临床医生，但我们表明，如果经过精心实施，这些工具在这些工具中如何为患者和卫生专业人员带来好处。
针对具有高可续订生成的市场的电力平衡挑战
这项研究研究了如何在可预见的情况下改善电能的供应和需求的过程，其特征在于可再生能源和分布式能源的份额很高。分布式能源资源数量的增加可以加剧平衡供求的困难，但与此同时，可以帮助实现有效的积极功率失衡的有效解决。在欧洲市场中，分布式能源对均衡过程有适度的贡献。这项研究重点是分析欧洲电能的供应和需求的现行配置，并检查其对前瞻性场景的适用性，其可再生能源份额比目前的能源更高。结果表明，欧洲正在进行的配置是限制当前选择的继承。此外，该研究比较了欧盟和美国的当前配置，并强调了欧盟欧洲联盟面临的挑战，这主要是由于成员国之间的基础设施瓶颈。
北海国家的电力系统平衡，风力占2050年
发布于2020年10月13日 - cc-by 4.0 - https：//doi.org/10.36227/techrxiv.13077377.v1 - 在TechRxiv上发布的电子版本是未经同行审查的初步报告。他们不应该b ...
丹麦能源储备的确定和平衡...
Energinet 已被要求为两个新的丹麦能源岛建设电力基础设施：波罗的海的博恩霍尔姆能源岛和北海丹麦部分的北海能源岛。陆上平衡和储备规模根据在 LFC 块和 LFC 区域级别执行的系统操作指南 1 进行。Energinet 打算对未来的丹麦能源岛使用相同的原则来规划和平衡。这意味着能源岛应该是与相连的丹麦陆上 LFC 区域相同的 LFC 块内的单独 LFC 区域。将能源岛分离为 LFC 区域可使岛屿和陆上区域之间的瓶颈变得透明，并减少内部重新调度的需要。储备规模也是在 LFC 块级别执行的。SOGL 对同一 LFC 块的 LFC 区域之间共享或交换储备不设任何限制。因此，将能源岛纳入现有的 LFC 区块，可以为能源岛和相连的丹麦陆上 LFC 区域共同确定储备规模。最后，创建新的 LFC 区域可以将能源岛直接整合到欧洲平衡平台中。由于立法是在尚未考虑能源岛的时候起草的，因此存在一些法律挑战。Energinet 评估认为，能源岛可以根据现行立法实现平衡，但是，应修改立法，明确将小型、孤立的交流系统纳入能源岛。3. 丹麦能源岛
平衡空中交通需求的机器学习框架...
摘要 - 平衡空中交通需求和空域储能是领空管理中的关键挑战。此任务需要空中交通管制员之间的情境意识，需要使用可解释的流量预测和视觉工具来促进知名度良好的决策过程。本文提出了拟议的机器学习框架 - 旨在通过动态空域部门（DAS）平衡空域需求和容量的工作。das是一个概念，涉及扇区配置的动态变化，以响应交通需求的波动。所提出的框架包括四个关键组件：（i）需求和容量预测，利用时间融合变压器（TFT） - 一个高性能的多疗法预测模型，可为温度动态提供可解释的洞察力，启用交通需求和空域行业能力的预测，并具有4个小时的空间预测，并在4小时内和6小时的后方窗口外观。 （ii）使用基于密度的使用噪声（DBSCAN）算法的应用程序的空间聚类来有效地学习交通模式并识别主要的流量流； （iii）DAS，通过采用基于图的分区方法来优化空域行业的容量，以分裂扇形，而预测需求超过容量； （iv）视觉界面，提供一个交互式平台，该平台为需求和容量预测提供了扇区分裂边界和关键影响者，从而为空中交通管制员提供了良好信息的及时DAS。为了验证拟议的空调框架，2019年12月，来自新加坡飞行信息区（FIR）的四个选定部门的空中交通数据用于培训和评估。实验结果证明了该模型的高精度，交通需求预测的平均绝对误差为0.0234，空域部门容量预测为0.0291。此外，R平方值表示高预测性能，流量需求平均为0.9133，空域行业容量为0.9605。
评估能源社区对零售商在电力市场中平衡位置的影响
，由于监管限制限制了能源社区（EC）在批发市场中的参与，因此当当地一代不足时，这些市场可能依赖零售商的供应。作为平衡负责方的平衡，零售商对将市场交易的量与客户的实际需求相匹配。但是，有关ECS操作的信息不足可能会使此任务复杂化。本文探讨了与ECS的合同协议下对零售商的互动和财务影响。我们设计了一个新颖的建模框架，包括：（1）考虑到不平衡成本，参与前一天市场的战略零售商的随机模型，（2）社区模型根据与零售商的商定关税订阅优化其运营的社区模型，以及（3）对不平衡和解过程的模拟。该框架的适用性是通过伦敦（英国）的案例研究来证明的。的结果表明，零售商的主要利润损失来源是由于属于EC的客户的自给自足而引起的。另一方面，偏离市场承诺对零售商的财务成果的影响有限。这是通过向系统运营商提供被动平衡服务获得的收益来解释的。此外，该论文强调了零售商需要重新评估其业务模式，而不仅仅是与EC建立运营数据交换。
平衡法：开普敦市的能源策略作为工具
总体而言，随着时间的流逝，开普敦的能源需求一直在增加，随着19日大流行期（2020-2021）反弹期间的能源需求减少。然而，目前，由于目前的经济迟钝，能源需求被认为被抑制了。每天对电力的需求仍然是早晨和晚上的高峰负载。由于能源效率和小规模的嵌入式一代，尤其是收入高收入的住宅客户和商业客户，从开普敦市购买电力下降。随着负载脱落的增加，柴油和气体作为电力的替代品的使用增加了。
BRS 计划采取“平衡行动”以分散反执政选票
卡纳塔克邦选举结果必将影响特伦甘纳邦议会选举，因为它提振了特伦甘纳邦国大党领导人的士气，他们曾表示卡纳塔克邦的结果也会在特伦甘纳邦重演。这意味着，如果国大党领导人的言论成为现实，执政党 BRS 将在特伦甘纳邦面临像在卡纳塔克邦一样的失败。如果卡纳塔克邦的结果在特伦甘纳邦重演，BRS 政府将成为失败者，因此 BRS 将不得不制定计划，防止卡纳塔克邦的悲剧在特伦甘纳邦重演。消息人士称，BRS 正在实施一项已准备好的计划，以阻止反对党赢得特伦甘纳邦议会选举。BRS 的策略是“发挥平衡作用，将反对党的选票分给国大党和人民党”，并在特伦甘纳邦上演帽子戏法。通过这一策略，BRS 将试图将反执政选票分给人民党和国大党。如果反执政选票在国大党和人民党之间分配，BRS 将凭借自己的票仓获胜。在卡纳塔克邦，人民党未能确保反执政选票在国大党和 JDS 之间分配，因此尽管成功获胜，但还是落败了
BRS 计划采取“平衡行动”来分散反执政选票
卡纳塔克邦选举结果肯定会影响 Telangana 议会选举，因为它提升了 Telangana 国大党领导人的士气，他们曾表示卡纳塔克邦的结果也会在 Telangana 重演。这意味着，如果国大党领导人的言论成为现实，执政的 BRS 将在 Telangana 面临像在卡纳塔克邦一样的失败。如果卡纳塔克邦的结果在 Telangana 重演，BRS 政府将成为失败者，因此 BRS 必须制定计划，防止卡纳塔克邦在 Telangana 重演。消息人士称，BRS 正在实施一项已经准备好的计划，以阻止反对党赢得 Telangana 议会选举。BRS 的策略是“发挥平衡作用，将反对党的选票分给国大党和人民党”，并在 Telangana 上演帽子戏法。凭借这一策略，BRS 将试图在 BJP 和国大党之间分配反执政选票。如果反执政选票在国大党和 BJP 之间分配，BRS 将凭借自己的票仓获胜。在卡纳塔克邦，BJP 未能确保反执政选票在国大党和 JDS 之间分配，因此尽管成功了，但还是失败了