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预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
可靠性受限的孤立工业微电网中太阳能发电整合挑战概述
减少工业领域的碳排放和电力成本是确保竞争力和遵守新气候政策的一项重大挑战。光伏发电提供了一种有希望的解决方案，但也带来了相当大的不确定性和风险，可能危及供电的连续性和质量。从运营的角度来看，大规模整合太阳能可能会导致需求未得到满足、电力不稳定和设备损坏。传统化石设备的性能和寿命可能会因反复的瞬态操作而改变，因此有必要采用特定的建模工具。控制策略和尺寸方法必须适应强大的可靠性约束，同时处理重大的生产不确定性。此外，传统的缓解技术（如存储和负载灵活性）在这些应用中的潜力有限，如果评估不当，可能会导致高额投资或罚款。本研究通过对从化石发动机热力学到应用于工业系统的控制系统理论的科学文献进行横向分析，概述了这些挑战。通过分析各种工业应用的最新研究并以石油和天然气微电网为启发性例子，确定了可靠性受限微电网的主要特征并提出了概念定义。然后回顾了考虑化石设备、光伏和存储系统的动态行为的挑战，最后确定了几个研究空白。最后，介绍了适用的控制策略和定型技术。
在温室中与电池储能系统优化透明的光伏整合：考虑贝斯退化的每日光积分受限的经济分析
温室为作物种植提供了控制的环境，并整合半透明的光伏（STPV）面板提供了产生可再生能源的双重好处，同时促进自然光穿透光合作用。这项研究将整合电池存储系统（BESS）与温室农业中的STPV系统进行可行性分析，考虑到不同农作物的每日光积分（DLI）的要求是主要约束。采用增强的萤火虫算法（FA）来优化PV覆盖率和BES的容量，该分析旨在在25年内最大化净现值（NPV），以作为主要经济参数。通过纳入各种农作物类型的DLI要求，该研究可确保最佳的作物生长，同时最大程度地发电。为了确保现实的长期预测，该分析纳入了25年期间的BESS退化，从而考虑了能源储能的容量损失和效率降低。结果揭示了作物类型的重大影响，具有各种必需的DLI和透明度因子对优化的BES，因此对项目的NPV进行了重大影响。仿真结果表明，对于具有较高DLI需求的农作物，温室中的PVR％可行范围从42％到91％，具体取决于STPV的透射因子。此外，该研究表明，在所有情况下，初始负收入都是普遍的，NPV的最高收入为$ 1,331,340，其农作物的需求较低，而BESS容量为216 kW。
瑞典受限 - 累积KL
主要不利影响的测量取决于一个外部供应商ISS ESG的数据。ISG的数据覆盖范围取决于指标。这会影响报告数字的潜在错误余量，这就是为什么下表还表示每个单独指标的数据覆盖率。某些指标的平均值报告。此平均值仅基于具有适用指标的资产。这是为了适应某些资产类别的不完整覆盖范围。这意味着出于计算目的，假定具有数据覆盖的资产的值代表没有覆盖范围的资产。
在物联网网络中的优先服务的数学优化方法用于能源受限的智能城市
摘要智能城市的发展受到物联网（IoT）技术进步的积极影响。此外，由于新型应用程序的需求，已经出现了新的服务水平，因此必须根据每项服务的技术要求来管理这些新的服务级别，以便有效地将信息从Origin Iot设备路由到基础站。然而，目前的全球能源危机要求技术系统从能耗效率，碳足迹降低和可持续性方面提高意识。从这个意义上讲，我们提出了一个数学优化模型，该模型能够在IoT网络中路由不同的服务，考虑到所提供的服务的优先级不同，同时减少了具有优先级的服务网络的能源消耗。换句话说，该提案旨在延长关键能源城市基础设施中物联网网络的生命周期，以确保网络提供的服务中最高的质量。最后，考虑到不同类型的服务和网络大小，我们的建议在不同的物联网网络方案中进行了评估。关键字：数学优化模型，关键服务，能源消耗，智能城市，物联网网络。
NIST SP 800-232首次公共草稿，基于ASCON的轻巧加密标准受限设备
2023年，美国国家标准技术研究所（NIST）宣布了Dobraunig，Eichlseder，Mendel和Schläffer设计的Ascon算法家族，为资源约束设备提供有效的密码解决方案。这个决定来自严格的多轮轻巧的加密标准化过程。该标准介绍了一个新的基于ASCON的对称键加密原始家族，旨在提供经过验证的加密，并具有相关数据（AEAD），哈希和可扩展输出功能（XOF）功能，即Ascon-Aead-Aead128，Ascon-Hash256，Ascon-Hash256，Ascon-Xof128，Ascon-Xof128，和Ascon-cxof128。ASCON家族的特征是基于轻质置换的原始词，并提供了可靠的安全性，效率和灵活性，使其非常适合资源受限的环境，例如物联网（IoT）设备，嵌入式系统和低功率传感器。当高级加密标准（AES）可能无法最佳性能时，将开发家庭提供可行的替代方案。该标准草案概述了Ascon-Aead128，Ascon-Hash256，Ascon-XOF128和Ascon-CXOF128的技术规格，并提供其安全属性。
急性弥散受限性白质脑病 (ALERD) 的放射学见解：病例系列分析
摘要 目的 本研究旨在调查出现急性脑病、癫痫和发热的儿科患者中急性弥散受限白质脑病 (ALERD) 的临床和放射学特征。方法 对 2022 年 4 月至 2023 年 8 月期间在印度卡纳塔克邦达瓦讷格尔 JJM 医学院 Bapuji 医院接受磁共振成像 (MRI) 的 48 名儿科患者进行回顾性分析。纳入标准包括急性发作性脑病、发热、癫痫发作和 MRI 证据表明急性皮层下白质受累。收集并分析临床和放射学数据以描述 ALERD 特征。结果 在研究队列中，18.7% 的病例符合 ALERD 的诊断标准，主要影响平均年龄为 32 个月的男性儿童。临床表现多种多样，包括双相和单相病程。确定了两种不同的脑部受累模式，即弥漫型和中枢保留型。阐明了实验室异常和鉴别诊断，为区分 ALERD 与其他疾病提供了见解。MRI，尤其是弥散加权成像，成为诊断 ALERD 的重要工具，可显示特征性受限弥散模式。结论这项研究强调了认识到 ALERD 是一种与感染相关的独特临床放射学综合征的重要性，有助于及时诊断和治疗。了解不同的临床表现和放射学模式可提高诊断准确性，强调 MRI 在 ALERD 诊断中的作用。这些发现有助于全面了解 ALERD，促进改善患者的治疗结果和预后。
在资源受限国家的保健供应链的能力发展方面的有希望的实践
中低收入国家的健康供应链中的抽象性能差距对其效率低下和其卫生系统的表现不佳贡献。在低收入和中等收入国家中阻碍供应链的性能的一些重要方面包括低人力资源能力和能力，监控供应链的弱结构，较弱的供应链，弱的服务和服务前培训计划，慢性资金不足，缺乏透明度，缺乏透明度以及对过度的方法过于卑鄙的方法，例如手动数据，并分析了录音，并分析并分析并分析。尽管存在经过验证的健康供应链加强技术，但这些实践的采用水平在各个国家各不相同，导致多个可容纳的差距和表现不佳的供应链。由此产生的挑战需要互补和基于需求的实践来解决差距。虽然人们认识到对这些问题没有“一定尺寸合适”的解决方案，但我们证明可以通过使用“有希望的实践”来实现真正的态度，即有针对性的，创新的干预措施。为了证明非洲健康供应链中使用有前途的实践的潜力以及可用的解决方案的广度，我们提出了3个案例研究，来自不同情况和不同的目标。
advdiff：使用扩散模型生成不受限制的对抗示例-Dai Xuelong，Liang Kaisheng，Xiao bin
•不受限制的对抗攻击旨在使用生成模型生成自然的对抗示例。•先前的攻击直接将类似PGD的梯度注入生成模型的采样，从而损害发电质量。