XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化
新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
CRISPR技术应用进展和优化方案
Gootenberg, JS 等人（2018 年）。“带有 Cas13、Cas12a 和 Csm6 的多路复用便携式核酸检测平台。”Science 360(6387): 439-444
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
需求受相关性影响的设备备件库存优化 - 工业工程
摘要：备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上，但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用，备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题，以服务响应时间为约束，以最小化库存成本和缺货成本为目标，建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换，从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本，结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明，备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
基于重力储能的风光储系统多目标容量优化规划
摘要：风电场，光伏电站和能源存储系统的容量计划是降低成本并确保风能储存多能量混合动力系统的可靠性的有效措施。基于重力储能依赖山脉，我们在这里考虑风电场的能力，光伏电站和能源存储系统作为决策变量，并建立一个多目标的最佳能力计划模型，并具有最低系统的总成本以及最低的全面指数的优化，包括Wind和Solar供应量的供电率，电源供应率的互补特征，电源供应率，电源供应率，电源供应率，造成电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率，电源供应率。混合动力系统。同时使用多目标自适应混沌粒子群优化来解决模型。在这项研究中，考虑了不同的计划偏好。使用该技术通过与理想解决方案相似的订单偏好进行排序，并获得了不同规划偏好的最佳计划方案。此外，熵权重的等级金额评估方法用于评估不同计划方案的可靠性指数，并选择了典型的一天来分析规划方案的输出状态。模拟结果表明，所提出的模型可以具有良好的经济
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。
优化
由于全球人口增长和城市化趋势，高层建筑优化变得越来越重要。先前的研究已经证明了高层建筑优化的潜力，但一直专注于将单个楼层的参数用于整个设计；因此，没有考虑到与密集环境影响相关的差异。本研究的第 1 部分介绍了多区域优化 (MUZO) 方法和代理模型 (SM)，它们为整个建筑设计提供了快速准确的预测；因此，SM 可用于优化过程。由于设计过程中涉及大量参数，优化任务仍然具有挑战性。本文介绍了 MUZO 如何使用三种带有自适应惩罚函数的算法来应对大量参数以优化高层建筑的整个设计。使用设置和第 1 部分中开发的 SM，考虑了四网格和斜网格遮阳装置、玻璃类型和建筑形状参数的两种设计方案。MUZO 方法的优化部分报告了空间日光自主性和年度日照量的令人满意的结果，在 20 个优化问题中的 19 个中满足了能源与环境设计领导力标准。为了验证该方法的影响，将优化设计分别与 8748 个和 5832 个典型的四网格和斜网格场景进行了比较，所有楼层均使用相同的设计参数。研究结果表明，MUZO 方法在人口密集的城市地区高层建筑的优化方面提供了显着的改进。
优化
我们不仅从技术的性能，而且还从Cislunar域独有的操作约束来优化分布式传感器优化问题方面显示了进度。代表这两个因素的模型已组装到软件包中，以实现基于模型的系统工程（MBSE）分析问题。为了在潜在模型的库中进行优化研究，我们进一步开发了可快速可配置的多学科分析和优化（MDAO）建模框架。MDAO框架使用面向对象的编程技术来标准化模型接口，并允许将它们集成到NASA的OpenMDAO软件包中扩展的统一优化环境中。在优化阶段，该MDAO系统利用遗传算法就所需的操作绩效指标提供了技术和设计的最佳选择。最终结果是一个模块化软件包，可用于在当前和未来的Cislunar技术和设计范围内执行优化。