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Bertrandt报告2023/2024财政年度的初步数据，伯特兰特一贯实施收入优化计划Ehningen，11月13日
伯特兰特（Bertrandt）发表了2023/2024财政年度的初步，未经审计的数字。在审查期间，总收入约为11.86亿欧元（上一年：1,1.574亿欧元），ETIT达到了约98万欧元（上一年：5.01亿欧元）。结果包括一次性支出，总费用约为4.15亿欧元。正如预期的那样，EBIT显着低于上一年的数字。根据初步计算，贝特兰特集团在2023/2024财政年度税后的收入约为-78万欧元（上一年：3040万欧元）。免费现金流量约为2023/2024财年（上一年：710万欧元）的5000万欧元。运营活动的现金流量为积极。投资约为2000万欧元。
基于可分离状态优化的量子 Wasserstein 距离 Quantum 7, 914 (2023)
1 巴斯克大学 UPV/EHU，西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心，西班牙 3 圣塞瓦斯蒂安多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙 4 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂 5 维格纳物理研究中心，匈牙利布达佩斯 6 阿尔弗雷德雷尼数学研究所，匈牙利布达佩斯 7 布达佩斯理工经济大学分析系，匈牙利布达佩斯
重型燃料电池的先进碳氢化合物质子交换离子聚合物和膜的放大和电极优化
位于纽约州罗切斯特和/或马萨诸塞州波士顿的 Ionomr 工厂的实验室和制造工艺产生的直接排放包括蒸发不到 10 加仑（估计值）的有机溶剂和 15,000 立方英尺的无毒实验室气体（N2 和氩气）。在位于加拿大温哥华的 Ionomr 工厂加热炉子和操作测试台以及在英国雷丁的 Johnson Matthey 工厂干燥 CCM 时，也会释放一些排放物。纽约州拉森的 Plug Power 的获奖工作将涉及设备测试，并将导致设施的排放量因项目而发生变化。溶剂的使用将在加利福尼亚州欧文的工厂进行，并在通风橱下进行。与此项目相关的排放量将被视为微不足道。
公式和优化的varenicline-tartrate- ...
varenicline tartrate是一种通过阻塞大脑中的尼古丁受体来起作用的戒烟辅助。它有助于减少渴望和戒断症状，并有助于您戒烟。这项研究旨在使用合成的崩解剂链球植物和croscarmellose钠以不同的比率和可直接可压缩的微晶纤维素为稀释剂，并用直接压缩方法来改善口lationl。总共制定了13个varenicline Ordispulible片剂，并随后评估了对压缩前和压缩后的物理化学参数，例如休养角，Carr索引，Hausner比率，硬度，硬度，厚度，质量，质量变异，药物含量，易位，润湿时间，润湿时间，分散时间，分散时间，分散时间和水吸收时间和水。优化是用脊杆菌（x 1或a）的百分比进行的，而克罗斯科甲蛋白钠（x 2或b）作为独立变量进行，而崩解时间（y 1）和润湿时间（y 2）被选择为依赖性变量，该变量使用设计 - dx 12。优化的配方显示，在60分钟内释放了99.68％的药物释放，而纯药物的累积百分比释放仅为56.84％。最后，得出结论，溶解度杆状杆菌片可提高溶解速率和生物利用度。
人工智能驱动的端到端工作流程优化和自动化
摘要 AI 驱动的端到端工作流优化和自动化系统可以解决阻碍生产力和增长的低效率和资源限制问题，从而彻底改变中小企业 (SME)。这些企业通常依赖手动流程和分散的数据系统，限制了它们扩大规模和有效竞争的能力。通过 AI 集成，中小企业可以提高生产力、减少错误并推动增长，从而在竞争环境中更具弹性。AI 驱动的工作流优化结合了几种核心技术：数据集成、流程映射、预测分析和通过机器人流程自动化 (RPA) 等工具实现的自动化。数据集成将不同的数据源整合到一个集中式存储库中，从而可以全面了解运营情况。AI 算法分析这些数据以映射当前的工作流、识别瓶颈并建议完成任务的最佳途径。预测分析使中小企业能够做出明智的决策、预测需求并优化供应链流程，而 RPA 可以自动执行重复性任务，减少人为错误并让员工专注于更具战略性的活动。人工智能驱动的系统为中小企业提供了关键优势，包括提高效率、节省成本和增强决策能力。通过自动化日常
基于生物学研究的心血管疾病预防的创新方法，包括基因疗法和干细胞
摘要。小球藻已被广泛用于生物能源，环境保护，还原，食物，药物和其他领域。在本文中，近年来通过文献综述对小球藻的优化进行了全面分析。结果表明，在5500-7000LUX的光强度范围内，小球藻的生物量积累速率更快，但是小球藻的生长速率在极高的光强度范围内达到了限制的10000-14000LUX蓝色和绿光，对生物量和光合色素颜料的效应最大，对氯菌的积累;蓝色和绿光单色光培养模式的脂质产量最高。在蓝白色的光中添加绿光，红白色的浅色和白色绿色的光对小球藻的脂质积累有益。在24小时培养模式下，14L：10D的低频光周期通常是最佳方案。根据上述结论，光条件，复合光对小球藻的影响和最佳的低频光周期将是未来大型小球藻大规模培养的主要研究方向。
基于电动力学的具有玻恩散射的量子门优化
本文提出利用电子散射来实现由三个量子比特控制的幺正量子门。利用费曼规则，我们找到了外部电磁源散射跃迁振幅的表达式。在此背景下，散射振幅被建模为一个状态可调节的幺正门。实现门所需的矢量势的最优值是通过最小化设计门和目标门之间的差异来获得的，以总消耗能量为约束。设计算法是通过将得到的积分方程离散化为矢量方程而得到的。该设计算法可应用于量子计算、通信和传感等各个领域。它为开发用于量子信息处理的高效和精确的门提供了一种有前途的方法。此外，这种方法还可以扩展到设计多量子比特系统的门，这对于大规模量子计算至关重要。该算法的使用可以大大促进实用量子技术的发展。
人工智能驱动的可再生能源系统预测性维护和优化，以提高运营效率和使用寿命
可再生能源系统的快速发展需要先进的维护和优化策略，以确保长期的运营效率和可持续性。传统方法通常无法预测故障并优化多样化和动态可再生能源基础设施的性能。本研究探讨了人工智能 (AI) 技术在可再生能源系统的预测性维护和优化中的应用，旨在提高运营效率并延长系统寿命。我们采用多种机器学习算法，包括深度神经网络和强化学习，来开发预测模型和优化策略。这些模型是在从运营中的风电场、太阳能装置和水力发电厂收集的大规模数据集上进行训练的。我们的结果表明，与传统方法相比，人工智能驱动的方法可以以 92% 的准确率预测设备故障，将计划外停机时间减少 35%。此外，人工智能优化的运行参数使所研究系统的整体能源输出提高了 8.5%。所提出的框架还显示出对各种环境条件和系统配置的适应性，表明其在可再生能源领域具有广泛的适用性。这项研究强调了人工智能在彻底改变可再生能源系统的维护实践和运营策略方面的巨大潜力，为更可靠、高效和可持续的清洁能源生产铺平了道路。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
引用 Dongyang C, Jiewen Z 和 Xiaolong H (2024) 电力传输中的动态适应：将稳健优化与在线学习相结合
确保电力系统不仅能够处理即时波动，而且在长期环境和运行不确定性面前也具有稳健性和适应性的方法（Bon fi glio et al., 2024; Ding et al., 2024）。传统上，电力系统的设计和运行是为了处理可预测和稳定的电源，主要是化石燃料。然而，受环境问题和技术进步的推动，向可再生能源的转变破坏了这种稳定性（Li Z. et al., 2024）。可再生能源本质上是间歇性的和不可预测的，这给发电、输电和配电带来了重大挑战。风能和太阳能产出的随机性意味着电力系统现在必须管理电力供应的重大波动，这可能会损害供电可靠性和电网的经济效率（Li S. 等人，2024 年；Li 等人，2022 年）。这些不稳定能源的整合促使人们重新评估传统的电力系统管理策略。当前的系统必须发展到不仅能管理这些波动，而且还能有效地预测和适应这些波动。这引起了人们对开发先进数学模型和优化技术的浓厚兴趣，这些模型和优化技术可以在可再生能源整合不断增加的背景下增强电力系统的运行弹性（Ruan 等人，2024 年）。本研究的主要目标是开发一个强大的框架，不仅可以适应可再生能源产出的变化和不确定性，还可以优化输电系统的运行和成本效益。通过利用尖端的稳健优化技术与在线学习算法相结合，这项工作旨在创建一种动态且自适应的管理策略，以确保系统的实时可靠性和效率。本文的贡献可总结如下：