XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System与日俱增
套利与产能巩固与日俱增……
摘要 — 混合光伏电站 (HPP) 将光伏 (PV) 电站与电池储能系统 (BESS) 结合在一起，美国能源部认为这是朝着可再生能源发电厂未来迈出的有希望的一步。当可再生能源渗透率达到相当高的水平时，混合光伏电站可以作为可控热电厂参与未来电力市场的竞标。本研究提出了一种 HPP 的竞标和 BESS 调度模型。稳健优化 (RO) 技术已被用来识别竞标过程中不确定性的最坏情况。为了解决单级 RO 过于保守的问题，我们通过两级 RO 公式将 BESS 套利计划和 PV 容量固定分离。通过比较单级 RO 和两级 RO 的输出，两级 RO 以更积极的方式进行竞标和调度，从而增加了 HPP 的收入。此外，我们的模型还考虑了发电不足的惩罚，以便可以根据潜在的发电不足惩罚调整日前竞价决策和套利计划。由于所提出的模型是非凸的并且包含多个阶段，因此将列和约束生成 (C&CG) 算法应用于该模型作为解决方案。与案例研究中最先进的单阶段竞价方法相比，所提出的模型表现出更好的经济性能。
2018-2022 年战略计划验证研讨会报告
CECM 尼耶里县政府指出，有相当多的城镇正在兴建，而且这些城镇的人口与日俱增，因此需要升级和/或改善这些地区的供水服务。他以查卡、纳罗莫鲁和北部走廊城镇为例。他还指出，尼耶里的供水需求超过了供水量，因此需要改善和/或升级供水和排污系统。
我们的新火炮已抵达！
人员短缺——人力资源组织规模过小 武装部队已经收到并将在未来几年收到大量先进的装备。然而，挑战在于我们现在和将来都缺乏人员，而且也缺乏具有操作该设备的适当技能的人员。人员增援计划正在制定中，但增援能及时到达吗？招聘和保留是一个重要的话题。人员的加强需要人力资源组织的加强。众所周知，我们部门人事官早已流失，人事机构集中，显然规模太小，无法处理堆积如山的P案。国防参谋部和DIF的办案人员人手不足，案件处理时间很长，甚至缺案。这样的人事管理好吗？员工们的挫败感与日俱增。
保护微生物多样性：实践、趋势及其他
随着全球微生物多样性研究的蓬勃发展，人们对微生物离地保护的兴趣也与日俱增。为了成功开展探索研究，保存分离的菌株而不改变其原始性状与从不同生境收集微生物纯培养物、对其进行特性鉴定和探索其经济用途一样重要。微生物的保存对于大规模发挥已鉴定菌株的潜力也很重要。本综述重点介绍了可用于短期和长期保存微生物菌株的不同方法。此外，还详细讨论了某些微生物的特定保存技术以及常规使用的保存技术和保存微生物的恢复中存在的问题和担忧。本综述强调了微生物保存领域研究的重要性。
增强现实与人工智能：提高工人生产力的实验研究
在当今瞬息万变的工业环境中，提高工人生产率已成为各行各业企业的首要任务。人工智能 (AI) 和增强现实 (AR) 是两项似乎有望解决这一问题的技术发展。人工智能使用算法来执行通常需要人类智力的活动，而增强现实则使用实时数据和虚拟信息叠加来增强用户对现实世界的体验[1]–[5]。这两种技术的结合可以彻底改变员工的工作方式，并可能大幅提高生产率。商界和学术界都越来越关注增强现实和人工智能在工作场所的使用。早期的研究表明，它们在制造业、物流、维护和医疗保健等行业中很有用。尽管人们对这些技术的好奇心和兴奋感与日俱增，但对这些技术对工人生产率的综合影响的全面实证知识仍然缺乏[6]–[10]。
来自社会和团结经济数据的见解
社会与团结经济 (SSE) 在地方、国家和国际层面的公共政策中越来越受到关注。然而，尽管人们的兴趣与日俱增，有关 SSE 的可用数据仍然有限。收集 SSE 的数据有助于更好地了解其影响力和对整个经济的贡献，同时也有助于政策制定者设计有效的推广政策，并帮助 SSE 参与者接触新的受众、市场和资金。经合组织为 34 个国家制作了国别概况，以提供其国家层面的社会与团结经济概况，汇总了有关官方定义、实体数量和规模、就业模式、活动部门和经济贡献以及相关法律框架和社会影响举措的信息。本文研究了这些国家在 SSE 生态系统中的共性，以提出总体见解和趋势。
分析主动学习策略在机器学习问题上的表现
行业数字化正在迅速发展，数据可能性与日俱增。机器学习模型需要大量经过良好注释的数据才能获得良好的性能。要获得经过良好注释的数据，需要专家，但这很昂贵，而且注释本身可能非常耗时。机器学习模型的性能取决于数据集的大小，因为良好的性能需要大量的注释。主动学习已成为一种通过选择性注释来增加数据量的解决方案。主动学习策略可用于根据信息量或不确定性来选择数据点，而不是随机标记数据点。挑战在于确定针对机器学习模型和问题类型的组合的最有效的主动学习策略。虽然主动学习已经存在了一段时间，但基准测试策略尚未得到广泛探索。
AI：解读还是解释？
摘要 近年来，随着人工智能在日常生活中的广泛应用，对可解释/可解释的人工智能的需求与日俱增。人类往往不信任无法解释其结果如何产生的人工智能系统，这种系统被视为“黑箱”系统。人们希望人工智能系统不仅能提供高质量的结果，而且在结果生成过程中也是透明的，这被称为“可解释的人工智能”或“可解释的人工智能”。关于人工智能系统中的解释和解释是什么的大多数最新研究都是基于研究人员的主观直觉，没有坚实的理论支持，既没有达成共识，也没有数学定义，这可能是解释和解释这两个术语使用定义不明确和歧义的原因。在本文中，我们试图借助知识管理的坚实理论支持，消除人工智能背景下解释和解释使用的歧义。我们还分别讨论了人工智能系统中可解释性和可解释性的可能评估方法。