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集体自用能源社区优化运营和计费的两阶段管理策略
本研究适用于能源社区集体自用的背景，在这种背景下，特定区域内的参与者可以相互交换和交易能源。我们提出了一种两阶段方法，将运营阶段，即能源管理策略 (EMS)，与能源以合同方式分配给参与者的结算分离。具体来说，这种分离方法允许测试和比较一方面用于 EMS 和另一方面用于能源共享的不同方法，总共调查了 40 种不同的组合。考虑基于规则和基于优化的方法，允许每个社区根据其规范比较和选择最合适的管理。在法国的一个实际测试案例中获得的数值结果表明，与成员未组织成社区的情况相比，全球社区账单节省了 11.7%。此外，本文提出的特定分配机制允许统一个人账单减少方面的节省，这可以进一步鼓励最终用户加入社区。
量子技术中的量子最优控制。欧洲研究现状、愿景和目标战略报告
1 引言 量子最优控制理论 (QOCT) 是指一套设计和实现外部电磁场形状的方法，这些电磁场以最佳方式操纵原子或分子尺度上的量子动力学过程 [246]。它建立在更通用的控制理论的基础上，控制理论是在应用数学、工程学和物理学交叉领域发展起来的，涉及操纵动态过程以实现特定任务。主要目标是使所研究的动态系统以最优方式运行并达到其物理极限，同时满足现有设备施加的约束。量子过程也不例外，但控制理论的某些方面必须进行调整，以考虑到量子世界的特殊性。过去几年中，QOCT 已成为新兴量子技术不可或缺的一部分 [6]，证明了控制将科学知识转化为技术 [246]：如果叠加原理是量子力学的核心特征，那么量子控制就是叠加原理在起作用。量子技术需要相对隔离良好、特性良好的量子系统。与化学反应动力学等使用 QOCT 的其他领域相比，这一特性使其成为 QOCT 的理想试验台。另一方面，QOCT 已经成熟到如今已可在实验中使用。QOCT 的下一个挑战是成为一种
具有最优云资源分配的可配置业务流程形式化模型
摘要：在当今竞争激烈的商业环境中，组织越来越需要对灵活且经济高效的业务流程进行建模和部署。在这种情况下，可配置流程模型用于通过以通用方式表示流程变体来提供灵活性。因此，类似变体的行为被分组到包含可配置元素的单个模型中。然后根据特定需求定制和配置这些元素。但是，配置元素的决策可能不正确，从而导致严重的行为错误。最近，流程配置已扩展到包括云资源分配，以通过允许访问按需 IT 资源来满足业务可扩展性的需求。在这项工作中，我们提出了一个基于命题可满足性公式的形式化模型，允许找到正确的元素配置，包括资源分配配置。此外，我们建议根据云资源成本选择最佳配置。这种方法可以为设计人员提供正确且经济高效的配置决策。
用于地下设施最佳管理的智能技术应用
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
晚期胆道癌中最佳疗法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法
L.-J. Palmieri，J。Lavolé，S。Dermine，C。Brezault，M。Dhooge等。 晚期胆道癌中最佳治疗方法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法。 药物和治疗学，2020，210，pp.107517-。 10.1016/j.pharmthera.2020.107517。 hal-03490320L.-J.Palmieri，J。Lavolé，S。Dermine，C。Brezault，M。Dhooge等。晚期胆道癌中最佳治疗方法的选择：化学疗法，靶向疗法或免疫疗法。药物和治疗学，2020，210，pp.107517-。10.1016/j.pharmthera.2020.107517。hal-03490320
一种用于学习余量的近乎最佳算法，带有Massart Noise ∗
我们研究了在Massart噪声存在下PAC学习γ-摩尔金半空间的问题。没有计算考虑因素，该学习问题的样本复杂性已知为Eθ（1 /（γ2ǫ））。对问题的事先计算算法产生样品复杂性〜o（1 /（γ4ǫ3）），并达到η +ǫ的0-1误差，其中η<1/2是噪声速率的上限。最近的工作给出了信息计算交易的证据，表明对1 /ǫ的二次依赖是计算上有效算法所必需的。我们的主要结果是具有样品复杂性eθ（1 /（γ2ǫ2））的计算上有效的学习者，几乎与该下限匹配。此外，我们的算法是简单且实用的，它依靠在线SGD依靠精心选择的凸损失序列。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
第8卷第6期（2024）第2039-2048页痴迷杂志：幼儿教育杂志ISSN：2549-8959（在线）2356-1327（印刷）（印刷）优化FUN
第8卷第6期（2024）第2039-2048页痴迷杂志：幼儿教育杂志ISSN：2549-8959：2549-8959（在线）2356-1327（印刷）（印刷）优化小学生通过脑部和脑部健身的认知功能：通过脑部和脑健身房的认知功能： doi：10,31004/obsession.v8i6.6153抽象小学的学生处于认知发展的快速阶段，需要适当的刺激。本研究旨在研究大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的关注和抽象推理方面的有效性。本研究使用文献研究方法。结果表明，大脑游戏在练习特定的认知方面（例如工作记忆和信息处理速度）方面表现出色，而大脑体育馆则在增加注意力，运动协调和学习准备就绪方面更有效。两种方法的整合可以产生协同的影响，以优化小学生的认知功能，尤其是在抽象注意力和推理方面。建议学校通过适应学生的需求和特征来采用这两种方法，以最大程度地提高认知发展，尤其是抽象的注意力和推理。关键字：抽象推理；小学生；大脑游戏；脑体操。抽象小学生正在快速认知发展，需要适当的刺激。本研究使用文献综述研究方法。本研究研究了大脑游戏和大脑体育馆在优化小学生的注意力和抽象推理方面的有效性。调查结果表明，大脑游戏在培训特定认知方面（例如工作记忆和信息处理速度）方面表现出色。同时，大脑体育馆在提高注意力，运动协调和学习准备方面更有效。两种方法的整合可以为优化小学生的认知功能提供协同影响，尤其是在关注和抽象推理方面。建议学校通过调整学生的需求和特征，以最大程度地提高认知发展，尤其是注意力和抽象推理来采用这两种方法。关键字：抽象推理；小学生；大脑游戏，大脑健身房。
利用人工智能技术的力量实现最佳效果......
本研究深入探讨了将人工智能 (AI) 技术融入组织内部招聘和选拔这一关键人力资源管理 (HRM) 职能的潜在影响。该研究采用严格的定量方法，采用实证和描述性方法，通过使用缩放抽样技术的调查从 213 名参与者那里收集数据。然后使用 SmartPLS 软件 4.0 中结构方程模型 (SEM) 的强大功能分析收集的数据。该研究的结果有力地证明了人工智能可以对选拔和招聘等核心人力资源管理活动产生重大影响。这些见解对在巴基斯坦组织工作的人力资源专业人士具有宝贵的实际意义，提供了可实施的建议，以利用人工智能的力量，同时保持对潜在偏见的谨慎。这项研究强调了人工智能在人力资源管理领域的变革潜力，但也强调了勤勉、道德和负责任的实施的迫切需要。通过保持适当的平衡，巴基斯坦的组织可以利用人工智能来提高人才管理的效率、客观性和可扩展性，同时最大限度地降低算法歧视和意外后果等风险。
具有最佳贝叶斯学习的神经自联想
神经联想记忆是具有快速突触学习的单层感知器，通常存储神经活动模式对之间的离散关联。先前的研究分析了在独立模式成分和异质关联的朴素贝叶斯假设下的最佳网络，其任务是从输入到输出模式学习关联。在这里，我研究了用于自动关联的最优贝叶斯联想网络，其中输入层和输出层相同。特别是，我将性能与近似贝叶斯学习规则的不同变体（如 BCPNN（贝叶斯置信传播神经网络））进行比较，并尝试解释为什么有时次优学习规则比（理论上）最优模型实现更高的存储容量。事实证明，性能可能取决于违反“朴素贝叶斯”假设的输入成分的微妙依赖关系。这包括具有恒定数量的活动单元的模式、通过循环网络重复传播模式的迭代检索以及最可能单元的赢家通吃激活。如果所有学习规则都包含一种新的自适应机制来估计迭代检索步骤 (ANE) 中的噪声，则其性能可以显著提高。具有 ANE 的贝叶斯学习规则再次实现了整体最大存储容量。