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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kermani，M.，Chen，P.，Göransson，L。等（2022）。全面的最佳能量cont
如今，由于可再生能源（RESS）和车辆电气化的整合增加，因此本地分销网格一直面临技术，经济和监管挑战。 电网扩展的传统解决方案，例如建立额外的电力线，是以公用事业为中心的解决方案，即分销网格运营商（DSOS）是唯一涉及解决网格问题的方。 DSO必须与电网用户与技术提供商联系，以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。 本文提出了一种整体解决方案，可在相互连接的微电网（MGS）之间进行最佳控制跨部门的能量流，该微电网（MGS）由不同的Ress，水力发电厂（HPP）和风tur bines（WTS）组成，以满足电动汽车（EVS），居住，商业和工业需求，并提供主要网格的贡献。 此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势，这会导致活跃和参与的系统，但是，需要适当的控制策略。 提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线，通过多托转换器（MPC），对新安装的组件（例如MPC，电缆和所需的电池储能系统（BESS））的技术经济考虑考虑。 在三种不同条件下评估了拟议的案例研究，例如，载荷增量，需求响应（DR）和N-1标准在单独的互连和岛模式下。 使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。如今，由于可再生能源（RESS）和车辆电气化的整合增加，因此本地分销网格一直面临技术，经济和监管挑战。电网扩展的传统解决方案，例如建立额外的电力线，是以公用事业为中心的解决方案，即分销网格运营商（DSOS）是唯一涉及解决网格问题的方。DSO必须与电网用户与技术提供商联系，以开发创新的解决方案来解决一个问题并具有成本效益。本文提出了一种整体解决方案，可在相互连接的微电网（MGS）之间进行最佳控制跨部门的能量流，该微电网（MGS）由不同的Ress，水力发电厂（HPP）和风tur bines（WTS）组成，以满足电动汽车（EVS），居住，商业和工业需求，并提供主要网格的贡献。此问题将提供基于社区的MGS在本地能源交易中的优势，这会导致活跃和参与的系统，但是，需要适当的控制策略。提出的解决方案是基于两个MG之间的新互连线，通过多托转换器（MPC），对新安装的组件（例如MPC，电缆和所需的电池储能系统（BESS））的技术经济考虑考虑。在三种不同条件下评估了拟议的案例研究，例如，载荷增量，需求响应（DR）和N-1标准在单独的互连和岛模式下。使用GAMS软件的CPLEX求解器用于求解混合组的线性编程模型。结果表明，与分离的操作模式相比，MGS的应用互连线可以降低系统的总成本，将所应用的峰降低到上游网格中，并在不同条件下增强系统的依赖能力。此外，应用的解决方案即使在不同条件下（24小时）在岛模式下（24小时）也提供了MGS操作的能力。
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
朝着欧洲供应链捕获二氧化碳，利用和储存的矿化：成本最佳设计的见解
二氧化碳（CO 2）通过矿化捕获，利用和储存（CCU）已被证明可减少独立植物中的温室气体（GHG）排放，而且还可以减少大规模气候供应链中的二氧化碳和储存率（GHG）的排放。然而，通过矿化实施大规模供应链为CCUS实施大规模的CCU，需要大量的金融投资，因此对其经济学有深刻的了解。目前的文献估计了独立植物的CO 2矿化经济学。CO 2矿化工厂具有特定的a）CO 2供应，b）固体原料供应，c）能源供应和d）产品市场，但工厂级成本估计并不能说明大型且潜在的共享供应链。在我们的研究中，我们通过在欧洲设计和分析CCU的成本优势供应链来评估矿化的经济学。我们的结果表明，避免了供应链中各个矿化厂的CO 2E减排成本范围为110至312欧元 /吨。通过矿化而提出的CCUS供应链可以避免欧洲的60吨Co 2e /年以2E减排成本可与CO 2捕获和地质存储相当。此外，我们确定了五个可以为CO 2矿化提供强大业务案例的地点。因此，分析显示了如何将CO 2矿化添加到欧洲的温室气体缓解组合中的途径。
沼气植物最佳位点的预测建模...
沼气植物的部署固有地取决于地理考虑。这项研究主张将地理数据与人工智能算法（称为Geoai）整合在一起，作为一种可靠的可靠方法，用于精确预期这些最佳位置。考虑到上述，这项研究努力预测为在农业中实施甘蔗沼气植物的最佳地点。通过利用涵盖物理，生物和人类方面的地理数据，以及使用六种不同的分类算法的利用（CART，C4.5，C5.0，Random Forest，XGBoost和GBM），性能比较变得很重要。训练阶段特别针对圣保罗的状态，由于其植物的浓度升高，其最有效的模型随后应用于Goiás状态。随机森林算法实现的杰出性能强调了其在描述Goiás甘蔗沼气植物部署的有利地点的功效。这种方法论方法在简化决策过程，描绘有利于甘蔗生产的沼气生产的地区有望，从而优化了生物量利用，并同时减轻了环境影响和安装支出。GEOAI的融合不仅促进了可再生能源的扩散，而且还为缓解气候变化而做出了实质性的贡献，从而促进了更广泛的全球能量转变。
通过最佳的大脑途径探索认知任务信息的传播
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的，但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是，最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架，我们发现，最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略，包括搜索信息，路径集合和导航。有趣的是，当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时，最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设，而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
应用程序的基础性优化问题的顺序最佳条件
摘要最近，提出了一种基于对问题的持续重新重新制定的新方法来解决基数受限的优化问题。遵循这种方法，我们得出了一个问题的顺序最佳条件，该条件在每个局部最小化器中都可以满足，而无需任何约束资格。我们通过基于圆锥体性属性引入弱的顺序约束资格，将此条件与现有的M型固定概念联系起来。最后，我们提出了两种算法应用程序：我们通过证明它会产生满足上述最佳条件的限制点来改善已知正则化方法的现有结果，即使子问题仅是不固定的。我们表明，在合适的库迪卡 - 豪斯维奇型假设下，直接应用于重新配置的问题的标准（保障）乘数罚款方法的任何限制点也可以满足最佳条件。这些结果比对具有互补性约束的数学研究类别已知的相应结果更强。
癌症免疫疗法：我们要去哪里？
尽管通过使用免疫检查点抑制剂，在癌症的免疫疗法中取得了相关进展，部分地是通过治疗疫苗，但不幸的是，两种方法都揭示了大多数肿瘤类型的局限性。特别是，由于这些疫苗在刺激和维持MHC Class-I限制的肿瘤特异性CD8+ CD8+ ector ector细胞（CTL）方面的有限效应，使用MHC I类肿瘤特异性肽使用的疫苗接种策略遇到了关键的困难。Our working hypothesis prioritizes, instead, the triggering of tumor-specific MHC class II (MHC-II)-restricted CD4+ T helper (TH) cells, as these cells, hierarchically, are fundamental to both initiate all adaptive immune responses and maintain the proliferation and cytolytic activity of CTL, the terminal effectors of anti-tumor immunity.因此，在我们看来，如果没有强烈和持续的肿瘤特异性细胞激活，免疫治疗疫苗接种方法的成功将受到限制。我们的方法基于先前的实验结果，是为了使肿瘤细胞MHC-II阳性，然后替代其对TH细胞的肿瘤抗原的替代抗原呈递细胞（APC）。这是通过将在我们的实验室中发现的MHC-II反式激活器（CIITA）转移到肿瘤细胞中获得的。在我的研讨会上，将处理一个特殊情况，涉及胶质母细胞瘤，这是一种仍然无法治疗的肿瘤。我将展示我们的策略如何提供新知识，以增加和维持针对肿瘤的适应性免疫反应，并希望能为在临床环境中改善其治疗的新型治疗工具。