XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化目标
白皮书：fourdefai
Fourdefai中的智能交易机器人将实时市场分析与强化学习的实时分析相结合，从而可以执行交易。机器人不断地基于不断变化的市场状况，从过去的交易中学习并优化订单安置的策略。优化目标是最大化累积回报：
ETL 技术的历史、现在和未来
• 优化作为状态空间问题 [ICDE'05] – 首次开展 ETL 优化工作 • 多重优化目标：性能、可维护性、容错性 • 中间结果具体化 • 并行化和基于分区的工作负载调度 • 物理设计和调度 • 具有类似 MapReduce 的 UDF 的数据流 • 多引擎流优化
人工智能工程设计 Giorgi Tskhondia
工程设计自动化可以表述为马尔可夫决策过程 (MDP)。工程师提供结构的初始几何形状，设置负载并允许改变几何形状的操作，指定优化目标（例如最小化重量、最大化刚度），然后开始训练模型。训练结束后，在推理阶段，工程师得到最终设计。生成式人工智能的最新发展可以增强这一过程。
魏玛优化和随机日 - 库
在设计开发阶段，六西格玛设计概念可优化设计，使产品符合六西格玛质量标准。这意味着，即使制造、设计配置和环境等方面发生变化，稳健性和可靠性也是明确的优化目标。基于可靠性和方差的稳健设计优化的应用可实现优化设计，使其对高达六西格玛安全级别的不确定性不敏感。本文提供了一种有效的迭代解耦循环方法来减少必要的设计评估次数。该方法被应用于轴流式涡轮机的基于 CAD 和 CAE 参数的稳健设计优化，包括基于随机场建模的制造公差。概率和优化任务由 optiSLang 、SoS 执行
微电网系统可靠性优化研究综述
摘要：清洁可再生能源是实现能源可持续发展的必由之路，具有可观的社会效益和经济效益。作为清洁可再生能源的关键技术，微电网可靠性优化研究具有十分重要的意义。本文回顾了微电网可靠性优化的研究进展。本文首先对现有的微电网控制策略和可靠性评估研究进行分类总结；然后从微电网系统和优化目标两个角度概括系统可靠性优化框架；接下来，总结了针对不同微电网系统的微电网可靠性最常用的优化算法；最后，对微电网可靠性研究的文献进行计量分析。此外，本文提出了未来微电网可靠性研究的一些挑战。
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入
在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。 为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。 我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。 我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。 我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。 我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。 总而言之，我们做出以下贡献：在E步骤中制作的还将蒙特卡洛错误引入了优化目标。为了减轻这些问题，我们应用随机梯度上升，并且在每个M步骤中仅采取一个梯度步骤。我们还应用了基于动量的优化器，例如Adam [9]，以跨多个M步骤汇总梯度，以抑制Monte Carlo误差的效果。我们在模拟数据集和现实数据集上评估了我们提出的算法。我们将稳定方法与几种基线方法进行了比较，包括基于随机变异推断的最近开发的学习技术和首先执行状态估计然后应用监督学习的混合方法。我们的主要结果表明，稳定的表现始终优于所有其他基线，并实现与直接从地面真相轨迹中学习的性能。总而言之，我们做出以下贡献：
Twist Bioscience NGS投资组合
扭曲靶向甲基化系统引入了完整的解决方案，该解决方案产生高度复杂且均匀的测序读数以进行甲基化分析。端到端协议通过结合创新的酶促转换过程，优化目标富集工作流以及高度开发的面板设计过程来实现这一目标。Twist Bioscience与新英格兰Biolabs合作，提供NEBNEXT®EMSEQ（酶促甲基序列）库准备，作为扭曲靶向甲基化系统的一部分。一个简单的工作流修改使二次面板（或尖峰）添加到甲基组中，在研究新应用或表观遗传研究领域时有用。
基于代理的飞机机队调度路径方法...
本文研究了一种基于Agent的考虑空间约束的舰载机编队调度路径规划方法，以最小化编队调度时间为目标。首先介绍编队调度环境，然后基于多Agent对舰载机编队调度过程进行建模，本文主要考虑两个Agent：空间Agent和飞机Agent。其次，提出一种基于改进A*算法的舰载机协同路径规划全局优化方法，考虑等待策略和绕行策略，以调度时间为优化目标。最后，对10架舰载机编队进行分析，验证所提优化方法。仿真结果表明，优化算法可以实现多架飞机的同时调度，提高了调度系统的效率和可用性。关键词：路径规划，Agent，改进A*算法，动态调度，舰载机编队
使用电池储能系统（BES）在分销网格处的能源管理
在2008年，夏威夷州发起了一项清洁能源计划，该计划在2030年设定了70％清洁能源的最终目标（40％的可再生能源，效率为30％）。可控的电池存储系统（BESS）可用于管理电源系统上的间歇性可再生资源，以解决电路和系统级别问题。使用实际的网格数据呈现了新型算法来充电和放电的新算法进行充电和放电，以触发BES，目的是为了剃须，功率曲线平滑和分布变压器的电压调节。提出了两个用于峰值的优化目标，其中使用了建议的负载预测方法。检查了BES在电压调节中的应用，并通过不同的测试进行分解，并讨论了观察到的结果。2015 Elsevier Ltd.保留所有权利。
微电网能源管理可持续能源调查：综述
摘要：可再生能源是当今满足不断增长的能源消耗和促进可持续发展进步的可行选择。这些系统使用各种技术解决方案集成到微电网中，以确保以最佳方式与客户通信和分布式发电设施。微电网中的能源管理是指提供必要功能的信息和控制系统，以确保发电和配电系统以最低成本生产能源。本研究分析了用于连接和独立微电网的各种优化目标、约束、问题解决技术和模拟工具。它回顾了由可持续能源驱动的微电网中能源控制的文献。由于储能技术先进、能源效率提高以及执行频率响应等任务的能力，储能技术也被视为管理可再生能源间歇性的一种有趣替代方案。最后阶段提出了未来的建议，特别是基于模型的储能系统预测。