XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
FPGA 优化 - UTK-EECS
格雷式或顺序编码可能更快 格雷式或顺序编码可能更快。6. 对于带有黑盒的设计，使用 syn_tpd 、 syn_tco 和 syn_tso 指令准确描述时序模型。7. 确保将时序约束传递给 P&R 工具，
多目标优化方法
摘要 — 太阳能辅助区域供热系统 (SDHS) 是实现清洁能源生产可持续交易的一条有前途的途径。然而，由于季节性储罐 (SST) 估计错误，加上部署这些创新系统时财务评估不足和环境影响数据不足，导致技术性能变化，这对 SDHS 在欧洲的广泛实施构成了巨大挑战。本文评估了在小型城市社区部署 SDHS 的可行性，并追踪了其技术经济失败及其环境影响。此外，本研究试图通过将其几何形状及其设计参数纳入优化框架来关注 SST 的技术故障。通过位于马德里（西班牙）的 SDHS 案例研究说明了这种方法的能力，以满足一个拥有 10 栋建筑的城市社区的供暖需求，总供暖需求为 1913.4 MWh/a。优化结果表明，包括 SST 几何形状及其构造特性可以有效提高 SDHS 的可行性，尤其是从技术和环境的角度来看。
优化储能系统配置...
随着风电、光伏等可再生能源的大规模接入，在增加间歇性可再生能源利用的同时，还需要维持电力系统电压的稳定性。储能技术的快速发展使得部署储能系统 (ESS) 来支持电压调节成为可能。本文开发了一种 ESS 优化方法来估算支持配电网电压调节的分布式 ESS 的最佳容量和位置。首先对集成了 PV 和 ESS 的网络电气元件进行建模，以模拟网络的电压曲线。然后采用改进的多目标粒子群优化 (PSO) 算法来最小化整个网络和时间范围内总节点电压与标称水平的偏差与反映相关投资的 ESS 能量容量的加权和。改进的 PSO 算法根据每个粒子与种群中已知最佳粒子的距离自适应地调整与每个粒子相关的惯性权重，并引入小距离的交叉变异操作以避免陷入局部最优解。然后采用动态密集距离排列更新非劣解集并指向潜在的全局最优解，以保持最优Pareto解集的规模和均匀性。为减轻决策者偏好的影响，采用基于信息熵的与理想解相似度排序技术从Pareto解集中选择最优的ESS接入方案和容量组合。基于附加高压电源进口的IEEE 24节点系统对所提出的ESS优化方法进行了测试。模拟了没有ESS以及随机或优化ESS放置的网络电压曲线，以说明优化的ESS在正常运行下进行电压调节和在高压输电故障期间支持应急电源的有效性。
分布式优化综述
a 北德克萨斯大学电气工程系，德克萨斯州登顿 76203，美国 b 瑞典皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统分部，斯德哥尔摩 100 44，瑞典 c 浙江大学控制科学与工程学院，杭州 310027，中国 d 华中科技大学人工智能与自动化学院和数字制造装备与技术国家重点实验室，武汉 430074，中国 e 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰 99352，美国 f 清华大学精密仪器系和精密测试技术与仪器国家重点实验室，北京 100 084，中国 g 中国科学院系统科学研究所系统与控制重点实验室，北京 100190，中国 h 橡树岭国家实验室，田纳西州橡树岭 37932，美国 i 弗吉尼亚大学 Charles L. Brown 电气与计算机工程系，美国弗吉尼亚州夏洛茨维尔 22904
