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World File Search System决策层
基于混合能源电源管理的居民用电需求优化调度
摘要 - 本研究旨在解决可再生能源和住宅部门负荷不确定的情况下电网混合能源的调度问题。引入混合资源后，通过电力管理算法实施调度模型，试图优化资源成本、排放和未供应能源 (ENS)。所述问题由两个决策层组成，根据每个目标函数的优先级，它们具有不同的权重系数。根据可调度和不可调度资源的技术约束、不确定性参数和日前实时定价 (RTP)，选择所提出的算法进行能源优化管理。此外，使用负荷削减和负荷转移技术研究了需求响应计划 (DRP) 对给定算法的影响。最后，获得的结果导致对具有不同操作模式的所有决策层中的功能进行优化。
值得信赖的人工智能管弦乐团
大型语言模型现在已经足够复杂，能够通过有说服力的论据在辩论中击败人类对手。第一代人工智能代理已经承担了许多业务运营，但公司管理层尚未达到让人工智能代理进入董事会的程度。在可预见的未来，人类干预仍将是人工智能决策层中的最高权力。
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
关于脑电图识别中功能连接特征和riemannian流形的组合的研究
方法：在目前的工作中，我们引入了拉普拉斯矩阵，以将功能连接特征（即相位锁定值（PLV），Pearson相关系数（PCC），频谱相干（COH）和共同信息（MI）转换为半阳性运营商，以确保转换为正面的功能。然后，使用SPD网络来提取深空信息，并采用完全连接的层来验证提取特征的效果。，决策层融合策略用于实现更准确和稳定的识别结果，并研究了不同特征组合的分类性能的差异。更重要的是，还研究了应用于功能连接功能的最佳阈值。
人工智能在军事中的应用
摘要人工智能 (AI) 在军事行动规划和支持中发挥着越来越重要的作用，并成为情报和分析敌方情报的重要工具。人工智能的另一个应用领域是自主武器系统和车辆的应用领域。人工智能的使用预计将对人机界面（机器学习、人机协作）的军事功能产生更大的影响。人工智能有望克服大数据的“3V 挑战”（数量、种类和速度），也有望降低其他“2V”（真实性、价值）的风险，并基于人工智能的知识在受控的决策层面上进行数据处理。本文旨在概述人工智能在军事中的应用潜力，并强调需要确定和定义可衡量的指标来评估先进技术和解决方案的效益，这些技术和解决方案有望提高行动的质量和绩效，重点关注态势感知和决策支持以及后勤和作战规划以及建模和仿真 (M&S) 等关键领域。
Wenwen Chen
情感计算中媒体音视频的情感识别对于人机交互(HCI)/脑机交互(BCI)等领域的深度认知有着重要的应用价值，特别是在现代远程教育中，音乐情感分析可以作为对教学过程进行实时评估的重要技术之一。在复杂的舞蹈场景中，采用传统方法进行音乐情感分析的准确率不高。因此，该文提出了一种用于情感计算中多模态音乐情感分析的新型长短期记忆(LSTM)网络模型。利用双通道LSTM分别模拟人类的听觉和视觉处理通路，处理音乐和面部表情的情感信息。然后在一个公开的双模态音乐数据集上对模型进行训练和测试。在LSTM模型的基础上，引入层次分析法(AHP)在决策层融合加权特征。最后，实验表明，所提方法可以有效提高识别率，并节省大量的训练时间。
书评
评论文章 本书由 Adyl Aliekperov 撰写，他拥有工商管理硕士学位，是一位领导力和以客户为中心的战略顾问，也是出版作家。面对当今不断变化的商业环境，企业必须确保其业务在竞争对手中仍然具有竞争地位。拥有成功的竞争战略是应对商业竞争的最重要因素。因此，企业需要战略来确定调动和使用所有企业资源来实现这些目标和实施计划的方向。本书提供了企业如何制定设计战略的指南。本书的主要目的是借助 TASGRAM 集成系统（思考、分析、战略、目标、风险、行动和监控）为战略制定提供必要的知识和技能。TASGRAM 的主要成果是一个综合战略表：商业战略、企业战略、目标、风险、行动和监控。最后，将介绍该过程的主要成果。这本书的另一个优点是，在每次讨论结束时，都会给出 Apple, Inc. 的应用程序。我们将了解战略是什么样子的，战略决策层和运营决策层之间的界限，以及这些层级是如何相互联系的。本书将展示公认可靠的工具的实际用途，例如 PESTEL、VRIO、利益相关者矩阵等。该系统的优点是它相对结构化、清晰且易于使用。本书的格式和内容对学者和从业者都很有帮助。通过本书，商学院和大学学生将获得一个独特的机会来了解什么是战略，借助作者的论点、迈克尔·波特和其他知名学者和研究人员的理论研究。借助 TASGRAM 系统，从业者将获得一种方便易懂的方法来制定公司的战略。本书包含五章——简介、什么是战略？、TASGRAM、问答和结束语。本书以通俗易懂的方式编写；它包含许多有趣的事实和统计数据。作者希望本书能成为制定成功有效的制胜战略的真正助手。本书的第一部分是“引言”，讨论了战略的重要性。作者描述了通用电气、惠而浦和苹果公司如何制定独特的战略，以占据市场领先地位并确保胜利。这三家领先公司的例子表明，战略决定了其未来的发展。
缓解气候变化并增加...
1。获得气候财务：财务仍然是斐济实现其国家目标和目标变化目标的最大差距。需要进行大规模的资金才能过渡到零净经济，并迫切需要在地面上实施昂贵的适应措施。2。缺乏技术专业知识：有必要利用可以提交给气候融资提供商的概念笔记和可兑现的建议所需的技术知识和专业知识。这必须与当地的建设，增长和维持这些知识/专业知识相一致。3。监管框架：根据《气候变化法》的颁布，要确保制定适当的法规和框架，以指导一旦执行该法案，就可以制定适当的法规和框架。4。缺乏数据：一个普遍的问题，尤其是考虑到报告温室气体排放的关键需求（这是斐济对气候变化框架框架公约的承诺的一部分），并报告气候变化的经济影响。5。有限的公共财务管理系统（PFM）的能力：这是斐济有效评估气候变化的经济影响和从主要气候融资提供商（如绿色气候基金）的直接资金的能力的重大障碍。6。有效的协调：必须在国家一级建立和加强，尤其是在决策层面上，以确保对
双级控制体系结构，用于过度驱动自动驾驶汽车的稳定性，路径和能源经济
摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆，赋予了有益的设计灵活性，并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能，并标志着其能耗。在本文中，从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化（LPV）系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分，以及基于问题解耦的分散方法，其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式（STSM）控制的解决方案。两种方法均由决策层监督，以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别，使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制（DYC）以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略，以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化，使用高效的顺序二次编程（SQP）方法进行了专业解决，以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中，对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明，在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上，稳定性，稳定性和能源效率都有很大的提高。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较