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重新安排和取消预约政策 - ...
• 第一次 DNA 检测：将向患者发送一条礼貌短信，告知他们错过预约并要求他们重新预约。 • 第二次 DNA 检测：将向患者发送一条短信和一封电子邮件，重申参加预约的重要性，并告知将来的 DNA 检测可能会收取咨询费。 • 第三次 DNA 检测：患者将收到一条短信和一封电子邮件通知，告知第三次错过预约将收取全额咨询费。必须在下次预约之前支付此费用 • DNA 计数重置：支付第三次 DNA 费用后，DNA 计数将重置为零。
电池调度中的位置分配方法......
对于日益增长的电池电动公交车 (BEB) 车队市场而言，制定稳健的充电计划对于成功采用至关重要。在本文中，我们提出了一个 BEB 充电调度框架，该框架考虑了时空调度约束、路线调度、快速和慢速充电选项以及电池动态，并以混合整数线性规划 (MILP) 建模。MILP 基于泊位分配问题 (BAP)，这是一种以最佳方式分配服务船只的方法，并采用称为位置分配问题 (PAP) 的修改形式进行调整，该问题分配电动汽车 (EV) 进行充电。包括线性电池动态以模拟公交车在车站的充电情况。为了考虑 BEB 在各自路线上的放电，我们假设每个 BEB 在运输过程中都会经历平均 kWh 的电量损失。优化协调 BEB 充电，以确保每辆车的充电状态 (SOC) 保持在指定水平以上。该模型还最大限度地减少了使用的充电器总数，并优先考虑慢速充电以保证电池健康。使用从犹他州交通局 (UTA) 采样的 35 辆公交车和 338 次充电站访问的一组路线来证明该模型的有效性。该模型还与基于充电阈值的启发式算法（称为 Qin 改进方法）进行了比较。结果表明，MILP 框架通过比 Qin 改进方法更容易地为 BEB 分配慢速充电器来促进电池健康。MILP 使用一个快速充电器和六个慢速充电器，而 Qin 改进方法使用四个快速充电器和六个慢速充电器。此外，MILP 全天保持指定的最低 SOC 25%，并在工作日结束时达到所需的最低 SOC 70%，而 Qin 改进方法在没有任何约束的情况下无法将 SOC 保持在 0% 以上。此外，结果表明，在考虑电池动态并最小化充电器数量和消耗成本的同时，时空约束得到满足。
基于可调热电比模型的乡镇综合能源系统优化调度
农村电气化、信息化、工业化加速推进，也引发农村多种能源需求的井喷式增长。我国农村新能源资源发展潜力巨大，分布式光伏、风电可供开发利用的电量分别超过15亿、1亿kW，生物质资源数量也十分可观。这些能源既能满足农村未来增量负荷，又是清洁能源，可有效提高农村能源自给率，保障能源供应安全。因此，开发清洁能源，提高乡镇能源利用效率，对于促进乡镇现代化建设，实现“碳达峰、碳中和”目标具有重要意义[3]。
咨询服务疑问澄清：输电线路设计、塔架定位/调度、工程量清单编制和 Sitalpat 成本估算
请确认所有塔系列的设计报告、设计计算、载荷计算和设计文件（即 PLS-Tower 的 .tow 文件）的可用性，以便审查塔设计中因加固横臂而产生的额外重量。或者，顾问将建议对重量跨度违规的塔进行加固，EPC 承包商将在详细工程设计阶段对塔设计进行详细评估和审查。
基于信息差距决策理论
如今，世界上许多国家正在进行对新能源，尤其是可再生能源的研究，以减少其对传统化石燃料的依赖。 与其他可再生能源相比， 1地热能具有丰富的能量储存，稳定的产量和无化学污染的优势。 然而，由于钻孔，断裂，流动加热和其他技术的局限性，地热功率发生的发展并不明显。 2地热系统的增强发展将加速地热能的提取和利用。 3热岩石（HDR）是一种新型的地热能，可以在皮带中利用，通常在150°C和650°C之间的温度下以低孔隙率和低渗透率存储在3 - 10 km的地下。 4估计中国大陆的HDR资源总量为2.52×1025 J，占标准煤的860×1012 t。 如果根据可回收资源的2％计算，则相当于中国当前年度能源消耗的5300倍。 5因此，HDR的发展和利用在中国早期认识到碳峰和中性的过程中起着至关重要的作用。 6增强的地热系统（EGS）提取物，并通过在HDR中创建人工骨折来利用地热资源。 7目前，对HDR开发的研究重点介绍了热存储挖掘过程和效率评估。 进行检查，Al —Kbodi等。 al -kbodi等。 Zayed等。 10如今，世界上许多国家正在进行对新能源，尤其是可再生能源的研究，以减少其对传统化石燃料的依赖。1地热能具有丰富的能量储存，稳定的产量和无化学污染的优势。然而，由于钻孔，断裂，流动加热和其他技术的局限性，地热功率发生的发展并不明显。2地热系统的增强发展将加速地热能的提取和利用。3热岩石（HDR）是一种新型的地热能，可以在皮带中利用，通常在150°C和650°C之间的温度下以低孔隙率和低渗透率存储在3 - 10 km的地下。4估计中国大陆的HDR资源总量为2.52×1025 J，占标准煤的860×1012 t。如果根据可回收资源的2％计算，则相当于中国当前年度能源消耗的5300倍。5因此，HDR的发展和利用在中国早期认识到碳峰和中性的过程中起着至关重要的作用。6增强的地热系统（EGS）提取物，并通过在HDR中创建人工骨折来利用地热资源。7目前，对HDR开发的研究重点介绍了热存储挖掘过程和效率评估。进行检查，Al —Kbodi等。 al -kbodi等。 Zayed等。 10进行检查，Al —Kbodi等。al -kbodi等。Zayed等。108介绍了具有空心鳍结构的创新的U-管接地热交换器的全面比较数值研究，以增强地面夫妇热泵（GCHP）的性能。9解释了传统的圆形2U管钻孔热交换器（BHES）的开发，该孔（BHES）是一种最佳设计的模型，可最大程度地提高萃取速率并最大程度地降低能量构成特性和BHE数字。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
GB 调度和调度 – 变革案例
随着时间的推移，系统运营商平衡行动的规模和影响不断扩大，无论是指令数量还是重新调度的总兆瓦时（由于同一时间段内全国需求下降，重新调度占全国需求的比例进一步上升）。间歇性可再生能源 (RES) 的发展、煤炭和核能的退役以及作为 RES 补充的天然气发电运营模式的变化（从基载转向更灵活的发电模式）改变了系统的运行，同时增加了 ESO 决策的重要性，这些决策影响可控资产的同步或不同步，以满足一系列不同的系统需求，包括惯性供应、无功功率和确保足够的运行储备。日益变化的需求和 RES 发电模式需要通过灵活的供应来补充。大规模部署存储可以实现“能源转移”并有助于管理频率。正在增加进一步的互连，允许在丰富时出口 RES 发电，并在 GB RES 产量较低时从邻国进口更便宜的电力。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。