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World File Search System凸极
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
网格空间中的凸包计算
摘要 当输入点来自结构化配置（例如二维 (2D) 或三维 (3D) 网格）时，许多实际应用都要求计算凸包 (CH)。网格空间中的凸包已应用于地理信息系统、医学数据分析、机器人/自动驾驶汽车的路径规划等。用于 CH 计算的传统和现有的 GPU 加速算法不能直接在以矩阵格式表示的 2D 或 3D 网格上运行，并且不能利用这种光栅化表示中固有的顺序。这项工作引入了新颖的过滤算法，最初为 2D 网格空间开发，随后扩展到 3D 以加速外壳计算。它们进一步扩展为 GPU-CPU 混合算法，并在商用 NVIDIA GPU 上实现和评估。对于 2D 网格，对于 ( n × n ) 网格，贡献像素的数量始终限制为 ≤ 2 n。此外，它们是按字典顺序提取的，从而确保了 CH 的高效 O(n) 计算。同样，在 3D 中，对于 (n×n×n) 体素矩阵，贡献体素的数量始终限制为 ≤ 2n2。此外，2D CH 滤波在 3D 网格的所有切片上并行启用，从而进一步减少了要输入到 3D CH 计算过程的贡献体素的数量。与最先进的方法相比，我们的方法更胜一筹，尤其是对于大型和稀疏的点云。
随机凸优化中适应性的价格
现代机器学习中的随机优化方法通常需要仔细地调整算法参数，以大量的时间，计算和专业知识。这种现实导致人们对开发自适应（或无参数）算法的持续兴趣，这些算法需要最小或不需要调整[1、2、4-8、10-10-15、17-20]。但是，这些适应性方法通常比非自适应对应物的次级次数范围更差。存在“尽可能自适应”，还是有改进的空间？换句话说，是否有基本价格要支付（按照收敛速度），因为不知道问题参数吗？为了回答这些问题，我们从算法游戏理论中的“无政府状态价格” [16]中汲取了灵感，并介绍了“适应性价格”（POA）。大致说明，由于问题参数的不确定性，POA衡量了次优的乘法增加。我们显示了以下非平滑随机凸优化的POA下限：
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
偶极-偶极相互作用辅助量子点自组装用于高效发光二极管
当前最先进的量子点发光二极管的外部量子效率受限于较低的光子输出耦合效率。采用纳米棒、纳米片和点盘纳米晶体等取向纳米结构的发光二极管有利于光子输出耦合；然而，它们的内部量子效率往往会受到影响，因此实现净增益一直颇具挑战性。本文报道了各向同性形状的量子点，其特征是由纤锌矿相和闪锌矿相组成的混合晶体结构。纤锌矿相促进偶极-偶极相互作用，从而使溶液处理薄膜中的量子点定向，而闪锌矿相则有助于提升电子态简并度，从而实现定向光发射。这些特性的结合在不影响内部量子效率的情况下改善了光子输出耦合。制备的发光二极管的外部量子效率为 35.6%，并且可以在初始亮度为 1,000 cd m –2 的情况下连续运行 4.5 年，性能损失最小约为 5%。
幻灯片——倒装芯片凸块电迁移可靠性的比较——铜柱、高铅、SnAg 和 SnPb 凸块
倒装芯片凸块电迁移可靠性比较（铜柱、高铅、锡银和锡铅凸块） 倒装芯片凸块电迁移可靠性比较（铜柱、高铅、锡银和锡铅凸块）
项目 2021-07 - 极寒天气...
– I2 发电资源（包括发电机端子）通过升压变压器的高压侧连接到 100 kV 或以上的电压：a) 单个总铭牌额定值大于 20 MVA。或者，b) 工厂/设施总铭牌额定值大于 75 MVA – I4 分散式发电资源，总容量大于 75 MVA（总铭牌额定值），并通过一个系统连接，该系统主要用于将这种容量输送到电压为 100 kV 或以上的公共连接点 o BES 定义中确定的黑启动资源，包含 I3 适用性部分未规定的排除
基于凸优化算法的电动汽车动力电池优化策略
摘要：随着电动汽车产业的发展，电动汽车为人们提供了更多的选择，但电动汽车的性能还有待提高，使得大部分消费者持观望态度，因此寻找一种能够有效提高电动汽车性能的方法具有重要意义。针对目前电动汽车的性能问题，提出一种凸优化算法对电动汽车的电机模型和动力电池参数进行优化，提高电动汽车的整体性能。对比了所提凸优化算法、双环DP优化算法、非线性优化算法的性能。结果表明：经凸优化算法优化后的电动汽车氢气消耗量为95.364 g，低于优化前DCDP优化算法的98.165 g和非线性优化算法的105.236 g，也明显优于优化前电动汽车的125.59 g。凸优化算法优化的计算时间为4.9 s，低于DCDP优化算法和非线性优化算法。上述结果表明凸优化算法具有更好的优化性能。使用凸优化算法对动力电池进行优化后，电动汽车的整体性能更高。因此，该方法可以有效改善目前电动汽车动力电池的性能，使新能源汽车迅速发展，改善我国日益严重的环境污染和能源危机。
用户级差分私有随机凸优化
我们在用户级别的隐私下研究了差异化私有随机凸优化（DP-SCO），每个用户可以持有多个数据项。用户级DP-SCO的现有工作要么需要超多项式运行时[Ghazi等，2023b]，要么要求用户数量在问题的维度上以额外的严格影响[Bassily and Sun，Sun，2023]在问题的维度上生长。我们为用户级DP-SCO开发了新的算法，这些算法在多项式时间内获得了凸面和强烈凸功能的最佳速率，并要求用户数量仅在维度上对数增长。我们的算法是第一个在多项式时间内获得非平滑函数的最佳速率。这些算法基于多通道DP-SGD，与集中数据的新型私人平均估计程序合并，该过程在估算梯度的平均值之前对较高的删除步骤进行了分类。