XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System储雾
使用Juniper AI护理服务最大化雾ROI
AI Care Services是该行业的第一个AI-NENITAGE服务组合，它提供了Juniper的专业知识和最佳实践，并结合了AI的运营情报。
研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因
“这些数据表明分析ctDNA可能会导致更完整的肿瘤图片以及随时间变化的变化非常重要。这将为更好地理解驱动驱动或缺乏治疗反应的原因铺平道路，并希望开发更好，更有针对性的治疗方法。我们很荣幸能为这样的创新研究提供资金，这正在解锁研究和潜在治疗儿童癌症的新方法，从而为年轻的癌症患者提供了长寿，健康生活的最佳机会。”
叶：模拟大型能量吸引的雾计算环境
摘要 - 尽管效率不断提高，但当今的数据中心和网络消耗了大量的能量，预计该需求将进一步上升。一个重要的研究问题是雾计算是否可以遏制这一趋势。作为雾基础设施的现实部署仍然很少见，研究的重要部分依赖于模拟。但是，现有的电源模型通常仅针对特定组件，例如计算节点或电池约束的边缘设备。结合了分析和离散事件建模，我们开发了一个整体但颗粒状的能量消耗模型，可以随着时间的推移确定计算节点的功率使用以及网络传播和应用程序。模拟可以合并数千个设备，这些设备在分布式，异质和资源受限的基础构造上执行复杂的应用程序图。我们在智能城市的情况下评估了我们公开可用的原型叶，表明它可以对持势雾的雾计算体系结构进行研究，并可用于评估动态任务放置策略和其他节能机制。索引项 - 仿真，建模，雾计算，边缘计算，能量消耗
储能存储行业的储能在...
能源存储可能允许使用各种可再生能源来进行电力生产，并且更接近消费者，在某些情况下仍然存在或在与电网相关的地区居住或工作。虽然某些存储技术已经在电力领域的各种应用中使用，例如可逆的液压工厂，一些大型电池技术，但其他存储技术仍处于早期阶段的发展，并且成本和缺乏竞争力（Serra; Orlando; Orlando;Mossé，2016年）。
含有液化石油气 (LPG) 的气雾罐的安全性......
1.1 目前市面上有些气雾剂产品（例如空气清新剂、缓蚀剂、除臭剂、杀虫剂、润滑剂、泡沫定型剂及雪雾剂等）含有石油气与其他化学品的混合物。石油气经加压后变成液态，然后储存于气雾罐内作为喷射剂使用。市民在保管及使用这些气雾剂产品时，应注意气体安全。 1.2 本指引为在本港出售的载有石油气的气雾罐（下称“气雾罐”）的安全标准提供指引。本指引不适用于以非石油气气体作为喷射剂的气雾罐，例如压缩二氧化碳、二甲醚等。 1.3 本指引并不包括有关气雾罐内除石油气以外的其他内容物的安全规定。供应商必须确保遵守所有其他相关安全标准及其他本地法定要求。1.4 本指引亦可在 www.emsd.gov.hk 查阅。
雾的虚拟化控制：可靠性和延迟之间的相互作用
摘要 —本文介绍了一个分析框架，用于研究在云到物连续体中虚拟控制器放置的最佳设计选择。主要应用场景包括低延迟信息物理系统，其中需要实时控制操作来响应物联网 (IoT) 节点状态的变化。在这种情况下，由于从网络边缘到云的延迟，在云服务器上部署控制器软件通常是无法容忍的。因此，最好通过将控制器逻辑移近网络边缘来牺牲可靠性和延迟。将物联网节点建模为随时间线性发展的动态系统，对状态偏差采用二次惩罚，通过考虑虚拟雾控制器的可靠性和响应时间延迟，获得最佳控制策略的递归表达式和由此产生的最小成本值。我们的结果表明，在雾端点上配置虚拟化控制服务时，延迟比可靠性更为关键，因为它决定了雾控制系统的敏捷性以及状态测量的及时性。基于无人机轨迹跟踪模型，还进行了广泛的模拟研究，以说明可靠性和延迟对雾中自动驾驶汽车控制的影响。
储层解决方案 - 储能小册子
储层存储单元是一种模块化的高密度解决方案，是工厂建造和测试以降低项目风险，缩短时间表和削减安装成本的。储层存储单元是使用GE的电池刀片设计构建的，以实现行业领先的能源密度和最小化的占地面积。ge的专有叶片保护单元积极平衡每个电池刀片的安全性，寿命和性能，将电池寿命延长高达15％，并将故障电流降低到5倍。模块化系统具有多个安装和电缆选项，包括PAD或码头，并配置为在项目寿命中使用所有天气功能和高效冷却系统在项目寿命中最大程度地减少运营和维护（O＆M）费用。
储能杂志
液态空气储能 (LAES) 是一种有前途的净零转换储能技术。对于使用 LAES 的微电网，市场电价会在系统内产生很大的不确定性。为了解决这个问题，信息缺口决策理论 (IGDT) 方法已被证明是一种解决系统运行不确定性的有效工具。IGDT 方法是一种旨在解决不确定性的决策工具，它可以在信息稀缺的情况下显著提高决策能力。此外，状态转换算法 (STA) 是一种利用结构学习的高度智能优化算法。本研究提出了一种新颖的 IGDT-STA 混合方法，用于解决具有 LAES 的微电网的最优运行，同时考虑市场电价的不确定性。IGDT-STA 为规避风险或承担风险的决策者提供了两种不同的策略。这些策略随后由 STA 方法优化。此外，IGDT-STA 在多代理框架内实施，以增强系统灵活性。通过案例研究发现，IGDT-STA与IGDT-遗传算法、随机方法和蒙特卡洛方法相比具有良好的性能。
