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优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。
ASSR中的位置分配问题的量子优化
AS/RS（自动存储和检索系统）是一个具有质量的存储和运输系统，可以通过自动化产品的可容纳和存储产品来实现有效的仓库管理。自动化具有诸如降低人工成本和工作时间，改善工作质量以及准确管理库存差异的优点（Roodbergen＆Vis，2009年）。但是，从自动仓库中挑选效率会受到货架上放置的产品位置的影响，如果效率很差，它将成为整个运输过程中的瓶颈。为了提高采摘效率，应将具有较高频率的产品放置在检索端口附近。或，如果您使用的是两叉式起重机，则有必要将架子彼此靠近，以便可能同时检索的产品。这些问题被总体视为放置优化问题。设施布局问题在各种现实世界中起着至关重要的作用。它涉及在给定的资源和约束下优化多个元素或对象的布置。例外包括设施安置（De Vries，Van de Klundert和Wagelmans，2020年），交付路线优化（Aljohani，2023年）和工厂布局设计（Li，Wang，Fan，Yu，Yu，＆Chu，2021年）。解决设施的布局问题提供了几种好处
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
协作感知的数据优化策略
对自动驾驶汽车的抽象协作感知旨在克服个人感知的局限性。在多个代理之间共享信息，可以解决多个问题，例如遮挡，传感器范围限制和盲点。最大的挑战之一是在受到束缚绩效和沟通带宽之间找到正确的权衡。本文提出了一种新的合作感知管道，该管道基于Whate2Comm算法具有优化策略，以减少几种代理之间的传输数据量。这些策略涉及编码器部分中的数据减少模块，以有效地选择最重要的特征，并以V2X方式交换消息的新代表，该消息将考虑信息及其位置的向量而不是高维特征图。在两个模拟数据集（OPV2V和V2XSET）上评估我们的方法。数据集上的AP@50的准确性大约为7％，并且在V2XSET和OPV2V上分别降低了89.77％和92.19％。
优化地面防空以支持国土防御巡航导弹威胁
估计此次信息收集的公共报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减少此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2006 年 12 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
通过组合MILP优化和生命周期评估
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论，并且在社区中产生了很多后续工作。，它要求在系统，浴室和催化剂上实施能源的统一操作，作为其范式的一部分。到目前为止，这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是，这只是一个不必要过程的理想化。在这里，我们包括一个额外的辅助控制系统，该系统可以通过打开或关闭的交互来自主实现统一。”但是，由于统一的实施而导致的背部。我们得出了控制装置质量的条件，因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小，从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景，在考虑理想化的控制时，这是不存在的。除其他外，第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一，并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。
人工智能在停车位优化中的作用
将人工智能融入停车管理具有巨大的潜力，可以优化停车位的分配，缓解交通拥堵，提高城市交通系统的整体效率。通过利用机器学习、计算机视觉和预测分析等人工智能技术，城市可以创建动态停车解决方案，以适应实时需求并为驾驶员提供个性化服务。这些人工智能驱动的方法不仅可以优化停车位，还可以通过最大限度地减少不必要的车辆移动和排放来减少城市交通对环境的影响。随着城市寻求应对出行挑战的可持续解决方案，人工智能在改变停车管理方面的作用变得越来越重要[3]。