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EV牵引逆变器的开发和预测...
报告中包含的分析，意见和建议旨在帮助我们的客户根据信息和判断的全面收集来立即做出明智的决定。本文的信息和统计数据是从认为是可靠的来源获得的，但是不能保证信息的准确性和完整性。拓扑（togology（拓墣科技股份有限公司）不保证保修，保修，并且对其准确性或完整性不承担任何责任。报告中的信息和分析构成本报告日期的判断，并在未经事先通知的情况下进行更改。拓扑（拓墣科技股份有限公司）对损失的利润损失，业务中断和信息损失的任何偶然，间接或不限于）不承担任何责任。报告中提出的所有材料（除非明确指出）属于版权，国际版权法和拓扑的其他相关法律（拓墣科技股份有限公司）。所有版权，专利，商标，商业秘密以及报告中其他知识产权的财产权，所有权和其他权利均由拓扑（拓墣科技股份有限公拓墣科技股份有限公）拥有。客户有权使用报告中的信息供内部使用。但是，未经拓扑（拓墣科技股份有限公司）的事先书面同意，以任何形式的任何形式都不能修改，复制，重新复制，显示，传输，传输，传输，传输，传输或分发。本报告的内容和任何附件都是机密的，并受到法律保护。任何违反知识产权的人都必须承担全部法律责任；拓扑（拓墣科技股份有限公司）可以要求罪犯暂停任何权利侵权行为，并根据法律要求赔偿。
采购预测
2-1-1德克萨斯州信息和推荐网络（TIRN）此要求是为了授予$ 56,213,574.60 2-1-1德克萨斯州信息和推荐网络（TIRN）授予$ 56,213,574.60 2-1-1，以通过电话，基于Web的CHAT，在线chat，在211111texas.org和Publor eartherectal of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of Texas of texas of texas of Texas，并向政府和社区服务提供信息，并将其推荐给政府和社区计划。每天提供二十四（24）小时，每周七（7）天，每年三百六十五（365）天提供信息和推荐服务。HHSC开发了2-1-1德克萨斯州信息＆amp;推荐网络（TIRN）提供了一个单一的，全州范围内的编号和数据库，以供消费者拨打有关社区资源的信息。被选为赠款的组织必须拥有并维护为全州个人和家庭提供全面信息，推荐和推广服务所需的知识，技能，经验和能力。
AGL能源有限的半年结果网络广播
总的来说，我们的开发管道规模，成熟度和质量都很好。现在的重点是持续及时执行最高投资组合价值的项目。应该指出的是，随着项目将进来，而不是从经济中出发的地方，管道将继续发展。重要的是，我们正在针对未来12至18个月内为1.4吉瓦电网电池电池项目的最终投资决策。这包括在新南威尔士州的四个电池和昆士兰州的500兆瓦电池中的近900兆瓦。最终的投资决策只有在预期提供强大风险调整后收益的项目的情况下才能做出。我们希望这些项目通过运营现金流以及流动性和债务净空在资产负债表上提供资金。
AGL能源有限的半年结果网络广播
总的来说，我们的开发管道规模，成熟度和质量都很好。现在的重点是持续及时执行最高投资组合价值的项目。应该指出的是，随着项目将进来，而不是从经济中出发的地方，管道将继续发展。重要的是，我们正在针对未来12至18个月内为1.4吉瓦电网电池电池项目的最终投资决策。这包括在新南威尔士州的四个电池和昆士兰州的500兆瓦电池中的近900兆瓦。最终的投资决策只有在预期提供强大风险调整后收益的项目的情况下才能做出。我们希望这些项目通过运营现金流以及流动性和债务净空在资产负债表上提供资金。
综合预测与优化规范树在可再生能源交易中的应用
摘要 — 从数据中得出决策通常涉及一个包含两个部分的连续过程，即预测和优化。预测模型通过最小化代表特定任务成本（例如交易、调度）的损失函数来学习，而不考虑下游优化，这在实践中会造成性能瓶颈并掩盖数据对决策的影响。这项工作提出了一个单一的数据驱动模块，该模块利用优化组件的结构并直接学习以解释数据为条件的策略。为此，我们描述了一种算法，通过直接最小化特定任务的成本来训练决策树集合，并通过原始问题的加权样本平均近似来规定决策。然后，我们开发了一个通用框架来评估解释数据对规定性能的影响。为了说明所提出的建模方法的有效性，我们考虑了两个与可再生能源交易相关的案例研究。首先，我们研究日前市场的交易，并提出平衡最佳交易决策和预测准确性的策略。接下来，我们添加一个存储设备，并基于使用线性决策规则方法的可处理近似值共同优化日前报价和运营策略。实证结果表明，与标准随机优化框架下得出的解决方案相比，规范性能有所提高。此外，我们还提供了关于解释性数据如何影响优化性能以及这种影响在不同市场设计下如何演变的宝贵见解。
利用超网和可学习的内核来预测各种消费者类型的消费能量
摘要 - 消费者能源预测对于管理能源消耗和计划，直接影响运营效率，降低成本，个性化的能源管理和可持续性工作至关重要。近年来，深入学习技术，尤其是LSTM和变形金刚在能源消耗的预测领域取得了巨大成功。尽管如此，这些技术在捕获综合和突然的变化方面存在困难，而且，通常仅在特定类型的消费者（例如，只有办公室，只有学校）上对它们进行检查。因此，本文提出了超能量，这是一种消费者能源预测的策略，利用超网络可用来改善适用于多样化消费者的复杂模式的建模。超网络负责预测主要预测网络的参数。由多项式和径向基函数内核组成的可学习的可自适应核纳入了增强性能。对拟议的超能量进行了评估，包括各种消费者，包括学生住宅，独立的房屋，带电动汽车充电的房屋和联排别墅。在所有消费者类型中，超能量始终超过10种其他技术，包括最先进的模型，例如LSTM，PoastionLSTM和Transformer。
增强了可再生能源预测和操作...
对可再生能源产生的准确和可靠的预测对于将可再生能源的有效整合到电网中至关重要。尤其是，概率预测对于管理可再生能源生产的内在变异性和不确定性，尤其是风和太阳能产生的不确定性至关重要。本文考虑了使用例如分位数回归模型为单个可再生能源站点提供概率预测的设置，但在站点之间没有任何相关信息。如果例如每个站点或多个供应商提供此类预测，则此设置是常见的。但是，要有效地管理可再生发电机的车队，有必要将这些个人预测汇总到车队级别，同时确保汇总的概率预测在统计学上是一致且可靠的。为了应对这一挑战，本文介绍了综合使用Copula和Monte-Carlo方法，以将个人概率预测汇总为在车队级别的统计校准，概率的预测中。使用来自美国几个大型系统的合成数据对所提出的框架进行了验证。这项工作对电网运营商和能源计划者具有重要意义，为他们提供了更好的工具来管理可再生能源生产中固有的可变性和不确定性。
演员：基于跨注意的结构的多模式融合...
AI的最新进展彻底改变了材料科学和加速材料发现的财产预测。图形神经网络（GNN）由于能够表示晶体结构作为图形，有效捕获局部相互作用并提供出色的预测，因此脱颖而出。但是，这些方法通常会丢失关键的全局信息，例如晶体系统和重复单位连接。为了解决这个问题，我们提出了Cast，这是一个基于跨注意的多模式融合模型，该模型集成了图形和文本模式以保留基本的材料信息。cast使用交叉注意机制将节点 - 和令牌级的特征结合在一起，超过了依赖于材料级嵌入（如图形平均值或[Cls]令牌）的先前方法。掩盖的节点预测预处理策略进一步增强了原子级信息的整合。与Crysmmnet和MultiMAT等方法相比，我们的四个晶体特性（包括带隙）的性质预测的实现最大提高了22.9％。预处理是对齐节点和文本嵌入的关键，并且注意力图证实了其在捕获节点和令牌之间关系的有效性。这项研究强调了材料科学中多模式学习的潜力，为更强大的预测模型铺平了道路，这些模型纳入了本地和全球信息。