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2023年的固体结果，普通EBITDA为220亿
“我们实现了去年11月已经修订过的所有2023个目标，” Enel Group首席执行官Flavio Cattaneo评论说。“这些稳定的结果清楚地证明了2023年新管理层采取的行动的有效性，这与我们优化风险/回报率，效率和有效性以及财务和环境可持续性的战略优先级相符。我们重申了我们致力于实现2024 - 2026年战略计划期间设定的雄心勃勃的目标。特别是，根据我们去年11月宣布的内容，我们合理地期望2024年的股东报酬可能会进一步增长。”罗马，2024年3月21日 - 由Paolo Scaroni主持的Enel S.P.A.（“ Enel”或“ Company”）的董事会在今天的会议上批准了2023年的成绩。合并的2023年收入的经济和财务数据下表报告收入：
当人工智能将战略资源变成普通资源
人工智能在商业领域的广泛应用的主要后果之一是许多战略资源（作为竞争优势的来源）转变为普通资源（所有竞争对手都可以使用）。这种资源的“去战略化”标志着既定的企业战略理论和实践的重大颠覆。因此，我们观察到竞争优势动态的变化。竞争力现在不再取决于拥有有价值、稀缺、独特和组织动员的资源和能力（如 Barney 的 VRIO 模型中所述），而更多地取决于控制能够产生这些资源和能力的人工智能系统。与美国和亚洲同行相比，这种转变可能特别不利于欧洲公司，直到欧洲开发出能够维护其战略自主权的人工智能。
心血管系统的混合神经普通微分方程模型
在人类心血管系统（CVS）中，心脏的左侧和右心室之间的相互作用受隔膜和果皮的影响。CVS的计算模型可以捕获这种相互作用，但这通常涉及将解决方案近似于复杂的非线性方程。结果，已经提出了许多模型，其中这些非线性方程是简化的，或者忽略了心室相互作用。在这项工作中，我们提出了一种使用混合神经普通微分方程（ODE）结构来建模心室相互作用的替代方法。首先，模拟了CVS的总参数ode模型（包括牛顿 - 拉夫森程序作为数值求解器），以生成合成时间序列数据。接下来，构建了基于同一模型的混合神经极，而室性相互作用则由神经网络设置为政府。我们使用短范围的合成数据（带有不同量的测量噪声）来训练混合神经ode模型。符号回归用于将神经网络转换为分析表达式，从而导致部分学习的机械模型。这种方法能够以良好的预测能力恢复简约的功能，并且对测量噪声非常有力。
签名的图形神经差分方程用于建模连续时间动力学
建模连续时间动力学构成了基础挑战，并且在复杂系统中发现组件相关性具有增强动态建模的效率的希望。具有普通微分方程的Ingrating Graph神经网络的流行方法表现出了有希望的性能。但是，他们无视图表上关键的签名信息潜力，阻碍了他们准确捕获现象的能力并导致了差异。为了回应，我们引入了一种新颖的方法：签名的图形神经顺序差分方程，熟练地解决了误乘签名的信息的局限性。我们提出的解决方案具有灵活性和效率。为了证实其效率，我们将设计的策略无缝地整合到三个杰出的基于图的动态建模框架中：图形神经常规微分方程，图形神经控制的微分方程和图复发的神经网络。严格的评估包括来自物理和生物学的三种动态场景，以及四个真实现实世界流量数据集的审查。的经验结果非常优于基准的三重奏，强调了我们所提出的方法促进的实质性增强。我们的代码可以在https://github.com/beautyonce/sgode上找到。
M(3) – 2023 年 3 月 28 日普通理事会会议 - 阿尔卑斯郡
我们对维多利亚州布莱特市沿途树木砍伐计划表示担忧。树木是我们镇自然美景的重要组成部分，砍伐树木将大大降低该地区的审美吸引力。我们敦促阿尔卑斯郡考虑替代解决方案，在保留树木美丽和价值的同时实现预期结果。社区参与和合作在此过程中至关重要。请重新考虑砍伐树木的提议，并与社区合作，找到一种平衡社区需求和自然环境保护的解决方案。
使用Maple数学软件
摘要在普通微分方程中的定性和定量方法在其理论和应用部分中都需要使用数学软件来实现在几何和数值分析中具有有效性的现代方法。目前的工作是为了分析与一阶普通微分方程相关的数学问题的解决方案。为此，由于其功能强大的数学机器和出色的象征能力，使用了枫软件，其界面使得易于分析，探索，可视化和解决与常规和定量理论有关的数学问题。首先，识别用于分析普通微分方程的枫木数学软件的特定特征。然后，考虑到普通微分方程的存在，独特性和稳定性，对一阶普通微分方程进行了分析和解决。讨论了一种定性研究一阶普通微分方程的研究，直接从方程中获取有关解决方案的定性信息，而无需将公式用于溶液。在这项工作中，在枫树中建立了工作表和开发工作表，其中包含解决附件数据记录表中问题的解决方案，与文献中出现的同一名称相同，名称问题问题设置为a：使用枫木和问题集b：一阶方程。获得了图形和数值表示，这些表示有助于对所提出的问题进行方便的分析和解释。
一项关于非线性普通差方程的数学研究
An analytical study is carried out to obtain the approximate solution for the Magnetohydrodynamic (MHD) flow issue of Darcy-Forchheimer nanofluid containing motile microorganisms having viscous dissipation effect through a non-linear extended sheet employing a new approximate analytical method namely Ananthaswamy-Sivasankari Method (ASM) and also修改的同义分析方法（MHH）。衍生的分析解决方案以显式形式给出，并与数值解决方案进行比较。图形结果被交织在一起，以反映问题中涉及的各种物理参数的效应。比较并在表中进行了比较并显示了Nusselt数字，局部皮肤摩擦参数和舍伍德数的数值计算。使用此策略获得更快的收敛速度。通过此方法获得的解决方案更接近精确的解决方案。另外，该解决方案是最简单，最明确的形式。它适用于所有具有非零边界条件的初始和边界价值问题。可以轻松扩展此方法以解决其他非线性高阶边界价值问题中的物理，化学和生物学科学问题。
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。
根据动态管理能力和普通能力的理论重新评估丰田对BEV的策略
随着丰田汽车公司（Toyota）的多道路策略的推动，它也完全致力于电池电动汽车（BEV），并设定了一个目标，目的是在2026年到2030年，到2030年，到2026年和350万次。在中国，降低BEV价格的竞争正在加剧，Byd和其他中国汽车制造商正在加速他们向东南亚的扩张。 此外，就性能的主要组成部分而言，Toyota落后于特斯拉和中国汽车制造商，这是性能的主要组成部分（SDV）水平。 ，与特斯拉和比德相比，丰田在研发（R＆D）上花费的花费少。 尽管丰田通过未能展示出色的动态管理能力（DMC）来迟到电动汽车转变，但其强大的官方能力（OC）使其能够继续保持良好状态和“购买时间”，同时为未来的BEV开发提供“擦除资金”。 丰田的问题很可能集中在动态资源能力（DRC）上，包括需要将更多资源分配给研发范围和开发时间表，而没有留出足够的空间。 通过OC/DMC框架的效用，可以将这种认识归为四个类别并列出公司的功能。 产品的挑战是如何弥补SDV级别的延迟以及是否可以实现与Byd竞争的成本。 如果全稳态电池的开发成功进行，则可能会在很大程度上改善这些问题。在中国，降低BEV价格的竞争正在加剧，Byd和其他中国汽车制造商正在加速他们向东南亚的扩张。此外，就性能的主要组成部分而言，Toyota落后于特斯拉和中国汽车制造商，这是性能的主要组成部分（SDV）水平。，与特斯拉和比德相比，丰田在研发（R＆D）上花费的花费少。尽管丰田通过未能展示出色的动态管理能力（DMC）来迟到电动汽车转变，但其强大的官方能力（OC）使其能够继续保持良好状态和“购买时间”，同时为未来的BEV开发提供“擦除资金”。丰田的问题很可能集中在动态资源能力（DRC）上，包括需要将更多资源分配给研发范围和开发时间表，而没有留出足够的空间。通过OC/DMC框架的效用，可以将这种认识归为四个类别并列出公司的功能。产品的挑战是如何弥补SDV级别的延迟以及是否可以实现与Byd竞争的成本。如果全稳态电池的开发成功进行，则可能会在很大程度上改善这些问题。通过应用DMC理论（例如修改后的Christensen模型和四种新的进入策略）获得了这些见解。
学习增强的非线性模型预测性控制使用基于知识的神经差分方程和深度
非线性模型预测控制（MPC）是一种灵活且越来越流行的框架，用于合成可以满足状态和控制输入约束的反馈控制策略。在此框架中，在每个时间步骤中都解决了以非线性动力学模型为特征的一组动力学约束的优化问题。尽管具有多功能性，但非线性MPC的性能通常取决于动力学模型的准确性。在这项工作中，我们利用深度学习工具，即基于知识的神经普通微分方程（KNODE）和深层合奏，以提高该模型的预测准确性。特别是，我们学到了一个Knode模型的集合，我们将其称为Knode集合，以获得对真系统动力学的准确预测。然后将这个学到的模型集成到一种新颖的学习增强的非线性MPC框架中。我们提供了足够的条件，可以保证闭环系统的渐近稳定性，并表明这些条件可以在实践中实施。我们表明，knode集成提供了更准确的预测，并使用两个案例研究说明了所提出的非线性MPC框架的效率和闭环性能。关键字：非线性模型预测性控制，深度学习，神经差异方程，深层合奏