XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化目标
研究小组和个人公平
强化学习是一种常用技术，用于在复杂问题解决的决策支持系统中优化目标。当这些系统影响个人或群体时，反思公平是很重要的。在实践中绝对公平是无法实现的，我们提出了一个框架，该框架允许平衡差异公平概念与主要目标。为此，我们以顺序公平的概念来制定群体和个人公平。首先，我们提出了一个扩展的马尔可夫决策过程，即MDP，明确意识到个人和群体。接下来，我们根据此𝑓MDP对公平概念进行形式化，这使我们能够评估主要目标以及对用户重要的公平概念，采用多目标加强学习方法。为了评估我们的框架，我们考虑了两种情况，这些情况需要绩效折衷的不同方面：雇用和欺诈检测。工作招聘的目标是组成强大的团队，同时为类似的个人申请人和社会团体提供平等的待遇。欺诈检测中的权衡是检测欺诈性转移的必要性，同时为签发交易的客户的负担很公平。在此框架中，我们进一步探讨了距离指标对个人公平性的影响，并强调了历史规模对公平计算的影响以及通过探索获得的公平性。
Yolov10：实时端到端对象检测
在过去的几年中，由于计算成本和检测性能之间的有效平衡，Yolos已成为实时对象检测领域的主要范式。研究人员探索了建筑设计，优化目标，数据增强策略以及其他方面的造型，取得了显着的进步。但是，对后处理的非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了Yolos的端到端部署，并不利地影响了推断潜伏期。此外，Yolos中各个组件的设计缺乏全面而彻底的检查，从而导致了明显的计算冗余，并限制了模型的能力。它提高了次优效率，并具有相当大的提高性能。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型体系结构中进一步提高Yolos的性能效率边界。为此，我们首先介绍了对Yolos的无NMS培训的一致双分配，这同时带来了竞争性能和较低的推理潜伏期。此外，我们介绍了Yolos的整体效率 - 准确性驱动模型设计策略。我们从效率和准确性的角度都全面优化了Yolos的各种组成部分，从而大大降低了计算开销并增强了功能。我们努力的结果是新一代的Yolo系列，用于实时端到端对象检测，称为Yolov10。广泛的实验表明，Yolov10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。
基于型号的燃料电池混合动力汽车的能源管理策略
摘要：中国汽车所有权的持续高速增长导致汽车排气排放对环境的压力增加，因此政府政策受到了新的能源汽车的青睐。在新的能源车中，燃料电池混合动力汽车（FCHEV）由于其高效率，平稳的功率输出和较短的燃料补充时间而被认为具有很大的潜力。混合动力系统是FCHEV的重要部分之一。这种系统由锂离子电池和燃料电池组成。这项研究结合了新能源车辆的车速和电力需求，以建立燃料电池车辆模型，纵向动力学模型，驱动电动机模型和燃料电池/锂离子电池模型。提出了一种模型预测控制方法，以设计FCHEV的能量控制策略。鉴于燃料电池有效性，经济性和锂电池SOC维护的三个方面，确定了能量控制的优化目标，并创建了多目标优化燃料电池混合动力机制的成本函数。在滚动时域优化的规则基础上，设计了实时的FCHEV能量控制策略。通过MATLAB模拟在合并的操作条件下，提出的能源管理策略的功效已得到验证。它可以确保锂离子电池具有足够的功率储备，并使燃料电池能够以更高的效率稳定运行，从而降低了耐久性损失并节省了更多的氢气。
考虑“可再生能源+储能+调压器”联合优化配置的可再生能源消费及经济性分析
摘要：随着可再生能源渗透率的提高，电力系统呈现“双高”特征，以可再生能源为主体给电网安全稳定运行带来重大挑战。一方面，由于可再生能源发电设备支撑能力弱，可再生能源网点电压支撑能力亟待提高，弃风限电现象严重；另一方面，由于可再生能源出力波动性、随机性，可再生能源弃风限电现象严重。“可再生能源+储能+调容”联合智能控制优化技术可有效提高可再生能源外送能力极限，提高可再生能源利用率，满足可再生能源外送消纳需求。首先，根据MRSCR指标定义，分析分布式调容装置改善短路比的机理。其次，以系统运行总成本最小为优化目标，建立时间序列生产仿真优化模型，提出考虑“可再生能源+储能+调相机”联合优化配置的时间序列生产仿真优化方法。最后，通过BPA、SCCP和生产仿真模型联合计算，以实际大规模可再生能源与火电通过交直流输电系统并网为例进行验证。研究结果表明，“可再生能源+储能+调相机”联合智能控制与优化技术可以提高可再生能源送出和消纳能力，带来良好的经济效益。
最佳的储能系统尺寸确定，用于提高光伏（PV）动力站的利用率和预测精度
作为一种新型的浮动法规资源，储能系统不仅可以平滑新的能源生成的功能，还可以跟踪生成计划与新的能源能力相结合，以增强新的能源系统运营的可靠性。近年来，为新的网格能源电源站安装储能已成为中国的基本要求，但是从新能源电源站的角度来看，仍然缺乏相关的评估策略和技术评估，对存储系统的规模确定。因此，本文从总结了新能源电源站的能源存储的作用和配置方法，然后提出了多维评估指标，包括太阳能削减速度，预测准确性和经济学，这些指标被视为在PV电力机中确保储能系统的优化目标。最后，以比利时的4000 MWPV工厂的运营数据开发了六种具有不同比率储能能力比例的场景，并进一步探讨了储能尺寸对太阳能削减速度，PV降低功率和经济性的影响。本文提出的方法有效地评估了使用年度运营数据的大型PV电站的性能评估，并实现了对PV电站的最佳尺寸确定储能系统的自动分析，并验证了中国某些地区PV电站的原理的合理性。
混合制造的表面鉴定刀具路径优化
摘要：混合制造机床通过在同一台机床上结合增材制造 (AM) 和减材制造 (SM) 工艺，具有革新制造业的巨大潜力。从 AM 到 SM 时可能出现的一个突出问题是，SM 工艺刀具路径没有考虑由前一个 AM 步骤引起的几何差异，这会导致生产时间增加和刀具磨损，尤其是在使用基于线的定向能量沉积 (DED) 作为 AM 工艺时。本文讨论了一种使用机上接触探测近似零件表面拓扑并使用表面拓扑近似制定优化 SM 刀具路径的方法。使用了三种不同的几何表面近似：三角形、梯形和两者的混合。使用每种几何近似创建 SM 刀具路径，并根据三个目标进行评估：减少总加工时间、降低表面粗糙度和降低切削力。还研究了优化目标的不同优先级方案。确定在优化中产生最大改进的最佳曲面近似是混合曲面拓扑近似。此外，结果表明，当优先考虑加工时间或切削力优化目标时，其他优化目标的改进很小。
多时间尺度协调的最佳调度技术，用于多源互补的功率生成系统，源负载中具有不确定性
摘要：提出了一种考虑到源 - 负载不确定性的多源互补发电系统的最佳调度策略，以解决大规模间歇性可再生能源消耗和电力负荷不稳定性对电网调度的影响。不确定性问题首先转化为常见的研究情况，例如负载功率预测，太阳能和风能。向后的场景减少和拉丁超立方体抽样技术用于创建这些常见情况。基于此，提出了一个多源互补的发电系统的多时间尺度协调的最佳调度控制方法，其中提出了需求响应，并检查了风– Pv-pv-thermal-pump-pump-pump Pump Pump Pump的最佳操作。使用时间的电力价格优化了日期定价模式的电气负载，并且在日期安排中选择了两种需求响应负载。第二，最低的系统运营成本以及每个源的日期和日期调整最少，作为多次量度互补系统的多次协调调度模型的日期和日内阶段的优化目标。该示例研究表明，调度策略可能会增加消耗的可再生能源的量，最大程度地减少载荷频率，提高系统稳定性并进一步降低运营费用，从而证明建议策略的可行性和效率。
药房操作中数据驱动的优化：A
Abstract ____________________________________________________________________________________________________ The convergence of patient care and business efficiency in community pharmacies through a Comprehensive Datafication Approach marks a transformative journey toward enhanced healthcare services and operational effectiveness.这项研究的目的是研究医疗保健中有关数据缺陷，AI和新兴技术的各种观点，并特别着眼于优化社区药房运营。在社区药房中实施全面的数据缺陷方法会对整体运营效率和患者护理结果产生重大影响。严格的标准要求研究报告与患者护理，业务效率或运营指标相关的结果，从而确保选定的文献与研究目标统一地保持一致，从而为探索与通过数据效果优化社区药房运营相关的维度提供了强大的基础。从多个研究中汲取灵感，我们的探索涵盖了数字技术集成中固有的挑战和潜力。通过AI深入研究社区药房运营的优化，这些不同的观点有助于对数据驱动的医疗保健转型的挑战和机遇有细微的理解。AI的整合需要道德考虑，包容性实践以及优化目标和个人权利之间的平衡，从而确保对医疗保健数据进行整体方法。关键字：人工智能，社区药房，数据缺陷，操作效率，患者护理。
在农村低压微电网中分布式最佳操作控制的有效方法
摘要。本文提出了优化对农村低压微电网控制的问题。微电网可以在分配系统操作员和岛模式的同步模式下运行。我们可以在微电网中区分两种控制策略：一种基于集中式控制逻辑的方法，通常使用，另一个方法是在分散的控制逻辑上。在本文中，我们决定根据分布式控制提出该方法，结合了分布式合作控制和修改的蒙特卡洛优化方法的工作。已经特别注意处理特定设备组对优化计算结果的影响。此外，还提出了微电网控制系统对通信损失的不同情况。已经研究了特定设备组之间通信连续性问题对进行优化过程的可能性的影响。此外，已经描述了在农村地区出现的小型可再生能源的电力的特征，并且已经研究了优化算法对所需功率值变化的敏感性以及可再生能源产生的电力值的变化的敏感性。我们分析了不同的目标函数，这些函数可以用作微电网同步和岛屿操作模式的优化目标。我们决定在乡村典型的乡村LV微电网上进行深入测试我们的方法。已经详细介绍和分析了观察到的测试结果。通常，使用建议的分布式控制获得的结果与使用集中式控制相同。我们认为，基于分布式控制的方法对于实际应用来说是有希望的，因为它具有优势。
使用计算方法进行可持续结构优化的批判性评论
摘要 人工智能 (AI) 的融合正在为土木工程领域带来革命性的变化。自然语言处理、机器学习和神经网络等人工智能 (AI) 方法正被用于改善土木工程项目的决策。人工智能算法通过考虑成本限制、环境条件和材料质量等多种方面，帮助工程师在整个设计阶段创建最佳结构设计。通过自动化繁琐的工作并持续监测现场条件，人工智能驱动的机器人和自动机器在施工过程中有助于提高效率和安全性。随着计算工具和信息技术的引入和发展，基于计算技术的结构优化已成为土木工程领域可持续和有效设计最广泛使用的方法之一。地震事件对建筑环境的安全性和稳定性构成重大威胁，因此需要开发能够承受和尽量减少此类事件影响的坚固结构设计。本文的主要目的是分析可持续结构优化研究，深入分析优化目标及其时间和空间趋势，描述优化过程，克服当前研究的局限性并为未来工作提出建议。本文通过整合和综合该领域的现有知识，很好地介绍了可持续性和效率在该领域的意义。本研究论文为优化结构设计的抗震性能和考虑环境可持续性提供了宝贵的见解。