XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemconsidering
电池尺寸为48 V插入式混合动力车，考虑日历和循环退化
插电式混合动力电动汽车（PHEV），其电池组适合驾驶用例，可以帮助减少运输部门的环境足迹。与常见的高压系统相比，基于低压水平的PHEVS显示出更高的燃料消耗，但作为回报，较低的零件成本受益，并允许使用较便宜的高能电池。在本文中，优化了48 V PHEV概念的电池大小，以最大程度地降低操作成本，同时考虑到电池降低，并确保终身强大的系统布局。为了研究高能电池的适用性，在日历和循环老化研究中对31个汽车级细胞进行了研究。结果表明，日历老化对整体容量损失的显着贡献为17.5％，应在电池设计过程中考虑。循环退化模型集成在具有各种实地驾驶速度和坡度轮廓的动态编程模拟环境中，这些速度和斜率轮廓是从测得的全年驾驶轮廓中提取的。模拟结果表明，考虑到能源管理策略中的退化会减少容量损失，但在整个车辆寿命中会导致更高的运营成本。将轻度混合动力汽车扩展到PHEV可以将运营成本降低18.5％。如果不收取车辆，则成本增加了6％，强调了对PHEV频繁充电的需求。
启用了IOT的多能枢纽的操作，考虑电动汽车和需求响应 能源混合管理 5G绿色通信系统中资源共享的能源知识调度模型的智能绩效优化 芬兰新兴电池行业的见解
1摘要：本文介绍了一种新颖的物联网（IoT）启用方法，以优化运营成本并增强网络可靠性，并将多载体能量枢纽（EH）中的不确定性效果和能源管理结合使用，并具有可再生资源的综合能源系统（IES），并使用可再生资源，结合热量和电源（CHP）和插入式水电电动汽车（PHEV）。在拟议的模型中，多能轮毂（MEH）能源不同载体的优化过程考虑了基于价格的需求响应（DR）计划，并具有MEH电气和热需求。在高峰期，能源运营商的价格是在高关税下计算的，其他电力枢纽可以帮助降低枢纽的能源成本。所提出的模型可以处理相关环境中可再生源的随机行为，并找到用于EHS中涡轮机通信的最佳解决方案。模拟结果表明，通过考虑了MEH结构，电力交换和EHS中的热涡轮机之间的依赖性，这表明了所提出的模型的高性能。关键字：多能轮毂，物联网，无意义的转换。命名法
考虑有限尺寸效应的被动连续变量量子密钥分发的安全性分析
摘要：对一种考虑有限尺寸效应的被动连续变量量子密钥分发（CV-QKD）协议进行了安全性分析。在被动 CV-QKD 方案中，Alice 利用热源被动制备量子态，无需高斯调制。利用这种技术，可以精确制备量子态以匹配高传输速率。这里，考虑了渐近状态和有限尺寸状态以进行比较。在有限尺寸场景中，我们说明了被动 CV-QKD 协议抵御集体攻击的能力。仿真结果表明，被动 CV-QKD 协议在有限尺寸情况下的性能比渐近情况下的性能更悲观，这表明有限尺寸效应对单模被动 CV-QKD 协议的性能有很大影响。然而，通过提高热态的平均光子数，我们仍然可以在有限尺寸范围内获得合理的性能。
考虑多种因素的微电网储能容量优化配置研究
以风电、光伏发电为代表的可再生能源发电具有间歇性、随机性的特点，随着可再生能源渗透率的不断提高，给电网的安全可靠运行带来越来越大的挑战。微电网由可再生能源电源系统、可控电源、储能系统和负荷组成，为高渗透率可再生能源并网提供了有效的技术途径[1]。由于储能成本较高，需要结合电网运行控制的要求综合考虑多方面因素，在系统建设过程中需要考虑经济投资约束、技术可靠性约束等因素，需要对储能系统容量进行优化配置，最终确定合理的建设规模。文献[2，3]中提出了改进的觅食算法如细胞觅食算法、遗传算法等。
与 ChatGPT 合作：思考生成人工智能对新闻和媒体教育的影响
这篇文章让我们得以一窥人工智能的一个分支——生成式人工智能——对新闻和媒体教育的影响。包括人工智能在内的技术的影响是新闻和媒体教育者正在研究的一个主题（Luttrell 等人，2020 年）。本文由一位人类新闻和媒体研究教授与一个名为 ChatGPT 的自然语言处理 (NLP) 平台共同撰写（OpenAI，2022 年）。NLP 已广泛应用于新闻和媒体运营，包括美联社等新闻机构，它们在从新闻采集到新闻制作再到新闻分发等各个领域广泛使用人工智能（美联社 [AP]，2022 年）。美联社人工智能项目包括自动故事、图像识别和实时转录。2022 年 6 月，《Cosmopolitan》杂志发表了第一张由人工智能生成的杂志封面艺术（Liu，2022 年）。 《洛杉矶时报》（2019 年）使用 Quakebot（一种与美国地质调查局直接关联的算法）生成有关地震活动（例如地震）的虚拟实时报告。ChatGPT 于 2022 年向公众推出，使用 OpenAI 的文本解释器 GPT-3。GPT 代表“生成式预训练变压器”，这是能够读写文本的 AI 代码。它是一种 NLP。ChatGPT 使用机器学习来不断提高其容量并从互联网中学习，目前已有超过 100 万人类用户注册使用该聊天平台（Mollman，2022 年）。在撰写本文时，使用 ChatGPT 是免费的。2020 年，《卫报》（Generative Pre-trained Transformer 3，2020 年）发表了一篇由运行 ChatGPT 的基本 NLP 引擎 GPT-3 撰写的文章。 OpenAI 还凭借其名为 DALL-E 的平台吸引了人们的注意，这是一个生成式 AI 系统，使用 GPT-3 根据用户查询创建可视化效果。还有一些竞争性或替代性的生成式 AI 系统也可供公众使用，它们引起了相当大的关注，并引发了关于生成式 AI 的影响、性质和伦理的争论。其中包括 Stability.ai 的 Stable Diffusion（Stable Diffusion，2022 年），其功能与 DALL-E 非常相似，以及 Lensa（2022 年），这是一个营利性的生成式 AI 平台，可创建名为 Magic Avatars 的用户肖像（Snow，2022 年）。到目前为止，您阅读的所有内容都是由团队中的一半人类撰写的。接下来的文字是人与机器的合作，读者可能会思考社会是否已经集体达到了 ChatGPT 等智能机器能够通过图灵测试的程度。也就是说，正如计算机科学家艾伦·图灵（1950 年）曾经提出的游戏一样，人类能否分辨出他们是在与另一个人还是机器交流。读者可以决定 ChatGPT 是否通过了这项测试。后面的查询和提示由人类编写，而响应则由 ChatGPT 编写。每个 ChatGPT 语句后面是每个查询和响应的日期。ChatGPT 撰写的每段文字都与在线呈现的完全一致，并且未经本文的人类合著者以任何方式编辑。结论是由人类合著者撰写的。
年度研究评论：青春期和阿尼多尼亚的发展 - 考虑儿童逆境和炎症
Anhedonia或愉悦和动机减少，是青春期出现的严重精神疾病（例如抑郁症，躁郁症，躁郁症，精神分裂症）的症状。Anhedonia是一种有害症状，与社会障碍，抗药性和自杀有关。假定Anhedonia的机制包括额叶电路和多巴胺神经调节系统，因此在脆弱的青春期期间，这些系统的发展和可塑性以及它们对青春期激素的敏感性，表明青春期的成熟可能在武费的发展中发挥作用。考虑到Anhedonia在青春期的成熟和青少年发展的背景下出现的可能性，具有发展性的观点，童年逆境和慢性炎症会影响神经奖励系统，以促进Anhedonia的进展。在这里，我们回顾了有关该模型组成部分的相关现有文献，并提出了未来研究的方向。关键字：青春期；青春期;神经奖励系统；发展心理病理学；风险因素。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
考虑负载方面的责任，对剃须剃须成本分配机制的研究
以减少碳的目标，中国进行了一系列的机构改革和可再生能源消耗的创新。但是，剃须成本的现有分配规则仅集中在功率方面。在高能量渗透率的背景下，剃须成本显着增加，并且电力方面的经济压力急剧增加。作为剃须峰的受益者，负载方面虽然享受清洁能源，但也需要承担剃须峰值的责任，并分享部分剃须成本的部分。在这方面，本文提出了考虑负载侧参与的峰值剃须成本分配机制。首先，它使用边缘贡献理论来建立功率和负载的峰值剃须价值评估模型。然后，基于波形相似性理论，它设置了两个指标“波动趋势相似性”和“波形振幅差异”，以评估每个负载的可再生能源消耗责任。最后，获得了电源侧和负载侧的峰值剃须成本分配规则。一个示例表明，提出的分配机制最初可以实现功率和负载的均匀分布，并以剃须成本的成本分配。此外，该方法可以促进剃须市场的公平性，并指导用户合理地参与剃须市场。