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World File Search System优化
配电系统维护优化
摘要 最大限度提高资产绩效是电力配电系统运营商 (DSO) 的主要目标之一。为了实现这一目标，在满足客户和监管机构的需求的同时，最小化生命周期成本和优化维护至关重要。因此，基本目标之一是以高效和有效的方式将维护和可靠性联系起来。此外，这需要确定预防性维护和纠正性维护之间的最佳平衡，这是本文要解决的主要问题。预防性维护和纠正性维护之间的平衡被视为一个多目标优化问题，一方面是客户中断成本，另一方面是 DSO 的维护预算。使用针对特定问题开发的元启发式方法以及进化粒子群优化算法获得解决方案。这些方法提供了一个帕累托边界，即一组多个解决方案，操作员可以根据偏好从中进行选择。优化建立在专门为电力系统开发的组件可靠性重要性指标之上。这些指标的一个重要方面是它们同时与多个电源和负载点一起工作，解决电力系统的多状态可靠性问题。为了计算这些指标，使用了基于分析和模拟的技术。这些指标构成了组件可靠性性能和系统性能之间的联系，从而实现了维护优化。所开发的方法已在两个基于实际系统和数据的案例研究中进行了测试和改进，证明了这些方法的实用性，并表明它们已准备好应用于配电系统。此外，值得注意的是，经过一些修改，这些方法可以应用于其他类型的基础设施。但是，为了进行优化，需要研究电力系统的可靠性模型，以及对维护行动的影响（故障率变化）及其相关成本的估计。鉴于此，可以分别向 DSO 和客户提供总体降低的总维护成本和更好的系统可靠性性能。这是通过将预防性维护重点放在从系统角度来看具有高改进潜力的组件上来实现的。关键词：可靠性重要性指数、多目标优化、维护优化、资产管理、客户中断成本、以可靠性为中心的维护（RCM）、以可靠性为中心的资产管理（RCAM）、蒙特卡洛模拟、进化粒子群优化。
生命周期成本优化
本报告是我在特温特大学攻读工业工程与管理专业硕士毕业设计的成果。该项目由 Thales Nederland 物流工程系开展。我感谢 Thales Nederland 物流工程系的员工对我的项目做出的贡献。我特别感谢我的导师 Cees Doets。他为我提供了成功完成项目所需的时间、空间和自由，我对此表示感谢。我感谢 Charles Jongbloed 在项目期间提供的技术帮助。LE 团队的其他成员也必须提及，因为他们总是愿意为我的项目投入时间和精力。我还要感谢特温特大学的导师。Rob Basten、Marco Schutten 和 Matthieu van der Heijden 提出了宝贵的批评意见，最终形成了一致的报告。最后，我要感谢我的父母在我特温特大学学习期间给予我的支持和贡献。Martijn Smit，2009 年 2 月
Siemens-Spectrum-Power-jROS-优化和调度程序...
可能会有变更和错误。本文档中提供的信息仅包含一般描述和/或性能特征，可能并不总是具体反映描述的内容，或者在产品进一步开发过程中可能会发生修改。所要求的性能特征仅在签订的合同中明确约定时才具有约束力。
ARC5-为您的成功优化
弧线不仅仅是在存储架过道中来回旅行的普通班车。作为一个自主群机器人，它可以在正确的时间（在所需的位置）以正确数量的任何负载下降。弧线使用拉动原理运送您的产品和材料。集成的负载处理设备可以在左右甚至从赛道上方从左侧或上方卸载独立加载和卸载。自主机器人通过WLAN从控制中心获取订单，并始终选择最短的路线。
机器学习在优化HRM ...
Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。 组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。 此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。 但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。 必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。 必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。 关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。Sai Spurthi技术研究所，Sathupalli，Khammam摘要：由于机器学习（ML）具有从根本上改变组织监督其人力资源（HRM）的能力的结果，其在HRM中的综合性既有研究的目标。以及机器学习呈现的前景。多个阶段包括机器学习的HRM应用，包括员工参与，绩效评估，就业和人才管理。组织可以通过实施机器学习算法来加速和完善申请人筛查过程来增强其申请人池的多样性并减轻偏见的风险。此外，可以使用预测分析来确定出色的表现，这将有助于更有效的技能开发和继任计划工作。但是，将机器学习与HRM合并并非没有挑战。必须彻底研究自动决策的道德，数据隐私和算法偏见的含义。必须保证机器学习模型的完整性和开放性，以避免偏见的结果并保持公众信任。关键字S-人力资源管理中的机器学习，招聘程序，道德，数据隐私和算法偏见。
农业供应链优化
农业供应链优化是一项重要战略，旨在提高农业部门的效率、生产力和可持续性。它涉及从农场到消费者的整个农业供应链中先进技术、数据分析和协作实践的整合。通过利用精准农业技术（例如传感器技术和数据分析），农民可以就作物管理、资源分配和收获计划做出明智的决策，从而提高产量并减少对环境的影响。此外，优化工作还延伸到运输物流、仓储和配送，确保及时交付新鲜农产品，同时最大限度地减少浪费并最大限度地提高盈利能力。通过数据分析和反馈回路驱动的持续改进计划，农业供应链优化旨在满足消费者不断变化的需求，提高食品质量和安全，并促进整个农业行业的可持续实践。本课程将介绍旨在改善生产、分销和市场准入同时确保环境和社会可持续性的优化技术。
优化CRISPR/CAS- ...
简单摘要：基因组编辑是一种众所周知的方法，用于将靶向遗传替代物引入牲畜基因组中。这些变化必须在种系中转移，才能有效地在动物繁殖中。传递CRISPR-CAS9成分的常规方法，例如合子中的微注射或编辑体细胞，然后进行体细胞核转移（SCNT），在包括小鼠和某些家畜在内的各种物种中都取得了成功。但是，这些方法通常是劳动密集型的，技术要求的，并且与可变效率相关。电穿孔是一种最近描述的将Cas9和sgrnas交付到Zygotes中的方法，因为它需要比微注射较低的设备便宜，并且需要更少的时间。在本研究中，我们开发了一种称为合子（CRISPR-EP）CRISPR RNP电穿孔的有效方法，以降低镶嵌率并增加水牛的双重突变。开发的基因编辑的简单简单方案可以作为研究水牛胚胎的功能基因组学的有用方法。
