XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System地理特征
分析可再生能源间歇性对2030年韩国电力市场的影响
摘要：大韩民国具有与岛屿相似的独特地理特征，从而产生了孤立的电力系统。出于这个原因，面对增加可变可再生能源（VRE）的间歇性，确保系统的稳定性和可靠性是至关重要的，这将为实现国家的脱碳目标和碳中立量铺平道路。但是，韩国共和国当前的储备运作方法没有考虑到能源系统的条件，例如VRE的间歇性。因此，本文介绍了对储量运营方法变化对未来韩国电力系统电力市场的影响的影响，目前已经设想了VRE水平的增加。特别是将三种储备运作方法（包括韩国当前的储备 - 电源标准）应用于韩国政府宣布的两个电力系统计划，以分析年度发电机的运营和成本。分析结果表明，确保与VRE成比例的储备会产生负面影响，例如增加的发电成本以及核和VRE产生的减少。这些结果可能有助于估算高水平的VRE所需的运营储量以及将于2025年推出的新韩国储备市场的设计。
解决环境问题的替代社会政治策略
在“自然 - 人口 - 经济”体系中的某些地方，各种自然和人口统计学的地理位置已成为村庄，他们面临着相互关系，他们的时间和太空变化，在相互依赖分析中需要在某些地方需要村庄，这是不舒服的地理学条件。样式，不同的服务显示领域A. I. Alekseev，E。A。Ahmedov，O。B.父亲-Mirzaev，V。A。Pullarkin，A.Soliev，KH。Salimov，E。Safarov，A。A. Kayumov喜欢科学家，通过学习在经济组织中释放村庄以实现，自然资源评估，并且合理地使用经济和社会地理特征，例如o.Abdullaev，Z.M。Akramov，K。I. Ivanov，V。G. Kryuchkov，A。M.Nosonov，A。N. Rakitnikov，A。N. Roziev在他们的工作中像科学家一样像科学家一样。市场经济状况在研究村的科学上正在稳定发展和市场经济要求答案，以回答赋予者方面，以了解主要关注。这是关于A. I. Alekseev，Yu。i.hmadaliev，L.N.Gumilev，T。Jumaev，B.I.Kochurov，A。Nigmatov，T。G。Nefedova和A.A. Rafikov的研究很重要[1-8]。
Bali等人，IJP，2024年；卷。 11（12）：675-680。 E-ISSNS
摘要：Achanakmar-Amarkantak生物圈保护区是位于印度中心的非凡生物多样性热点，跨越了Madhya Pradesh和Chhattisgarh州。从地理上讲，该生物圈保护区位于德干半岛和中部高地平原地区，捕获了各种各样的动植物。该地区以其无数的自然植被和动物学奇迹而闻名，这些奇迹长期以来一直吸引着生物学家和研究人员的注意。除了北喜马拉雅山谷之外，该生物圈储备代表了印度的第二大生物多样性，其中有许多物种已在各种吠陀和植物学文献中进行了记录。有趣的是，在该地区发现的许多植物和草药都具有有价值的民族和药理学特性，其中一些植物和药物特性尚未得到充分探索和理解。当地社区和土著部落与生物圈建立了深厚的共生关系，利用其自然资源用于食品，饲料，医学和经济寄托。这篇评论深入研究了生物多样性，生物地理特征以及Achanakmar-Amarkantak生物圈储备的民族植物学意义，强调了其在维持生态平衡和支持当地人群的生计中的关键作用。
居家办公和数字鸿沟：疫情期间的复原力
本文从复杂的数字鸿沟网络的角度，为远程办公提供了一个新的视角。本文以英国为例，研究了互联网服务的质量和可靠性（反映在 2020 年春季封锁期间的互联网上传速度中）如何加强或纠正数字鸿沟的空间和社会层面。快速、可靠的互联网连接对于人们能够在家工作是必不可少的。虽然并非每个地方都有从事允许远程办公的职业或具备有效使用互联网进行远程办公所需技能的个人，但良好的互联网连接对于在当前疫情时期的当地经济复原力也至关重要。利用个人宽带速度测试数据和最先进的时间序列聚类方法，我们创建了具有相似上传速度时间特征的英国地方当局集群。然后，我们将这些地方当局集群与其社会经济和地理特征联系起来，以探索它们与英国现有的经济和数字地理如何重叠或分歧。我们的分析使我们能够更好地了解职业和在线可访问性的空间和社会分布如何相交，从而在极端需求时期促成或阻碍远程办公的实践。关键词：COVID、数字鸿沟、时间序列集群、在家工作。D
在家工作和数字鸿沟
本文从复杂的数字鸿沟网络的角度，为远程办公提供了一个新的视角。本文以英国为例，研究了互联网服务的质量和可靠性（反映在 2020 年春季封锁期间的互联网上传速度中）如何加强或纠正数字鸿沟的空间和社会层面。快速、可靠的互联网连接对于人们能够在家工作是必不可少的。虽然并非每个地方都有从事允许远程办公的职业或具备有效使用互联网进行远程办公所需技能的个人，但良好的互联网连接对于在当前疫情时期的当地经济复原力也至关重要。利用个人宽带速度测试数据和最先进的时间序列聚类方法，我们创建了具有相似上传速度时间特征的英国地方当局集群。然后，我们将这些地方当局集群与其社会经济和地理特征联系起来，以探索它们与英国现有的经济和数字地理如何重叠或分歧。我们的分析使我们能够更好地了解职业和在线可访问性的空间和社会分布如何相交，从而在极端需求时期促成或阻碍远程办公的实践。关键词：COVID、数字鸿沟、时间序列集群、在家工作。D
居家办公与数字鸿沟
本文从复杂的数字鸿沟网络的角度，为远程办公提供了一个新的视角。本文以英国为例，研究了互联网服务的质量和可靠性（反映在 2020 年春季封锁期间的互联网上传速度中）如何加强或纠正数字鸿沟的空间和社会层面。快速、可靠的互联网连接对于人们能够在家工作是必不可少的。虽然并非每个地方都有从事允许远程办公的职业或具备有效使用互联网进行远程办公所需技能的个人，但良好的互联网连接对于在当前疫情时期（如当前疫情时期）的当地经济复原力也至关重要。利用个人宽带速度测试数据和最先进的时间序列聚类方法，我们创建了具有相似上传速度时间特征的英国地方当局集群。然后，我们将这些地方当局集群与其社会经济和地理特征联系起来，以探索它们与英国现有的经济和数字地理如何重叠或不同。我们的分析使我们能够更好地了解职业的空间和社会分布以及在线可访问性如何相互交叉，从而在需求极度旺盛的时期促成或阻碍远程办公的实践。关键词：COVID、数字鸿沟、时间序列集群、在家工作。D
一个方法论框架，用于促进意大利小岛的光伏投资
在意大利，有19个小岛屿的小岛，总居民人口约有50,000名居民几乎完全依靠碳密集型柴油发电机来发电。因此，高昂的成本和温室气体排放以及电力供应的低安全性使这些岛屿在经济和环境上都不可持续。本文提出了一个综合而全面的方法论框架，以通过引入可再生能源来改善意大利小岛的可持续性。该框架由一个规定的阶段组成，在该阶段中，可再生能力的目标是理想的实现，并确定了实际促进光伏上可再生投资的最有效激励措施，并进行了评估阶段，并评估了奖励效果的效果，从而评估了政策建议，以进一步促进投资促进可剥夺固定性的投资。结果表明，在几乎所有考虑的岛屿中，都可以付出较低的努力，因此可以在所有考虑的岛屿上占据相对较高的可再生份额，并且需要促进投资的差异化激励措施来说明每个岛屿的不同地理特征。然而，在评估阶段进行的分析表明，脱碳过程的发展非常缓慢，几乎所有岛屿都远离2020年，甚至更多的2030个容量目标。主要原因包括激励措施引入后经过的短时间以及由于这些区域的严格环境限制而普遍缺乏用于部署光伏植物的地点。促进可再生发展的进一步行动应朝着促进私人主题的投资方向发展，并通过共同的策略来更好地协调能源和环境目标，从而增强岛屿电力系统的可持续性。
数据驱动的无人机 - 新加坡
1。引入人工智能（AI）是现代技术进步不可或缺的一部分，许多人已将其应用于无人机导航系统。特别是这些分支之一，强化学习（RL）涉及一个代理商通过与环境互动来做出决策的代理。使用RL，对代理进行训练的环境通常是一个模拟器，它允许在不产生高成本的情况下进行大量培训实例。通过优化用于无人机导航的RL模型，用于监视，追捕和其他培训的无人机可以通过传统方法无法实现的准确性来执行复杂的任务。但是，RL的挑战之一是代理商用来改善其决策顺序的奖励功能的制作。在此项目中，正在探索大型语言模型（LLM）的使用，以帮助改善通常手动手动制作的RL模型的奖励功能。总而言之，该项目旨在调查在RL无人机模型中使用LLMS进行简单导航的潜力。2。文献综述2.1无人机导航中的自主权在近年来在AI和无人机开发领域取得了许多进步，其中包括使用深度学习来优化无人机导航。通过使用AI，无人机通过检测对象清楚地绘制其环境来解释其周围环境。这在其他实现中很重要，例如自动封闭空间中的导航（即（Kaelbling，1996年）。这个无需人工参与），避免碰撞和自动起飞和着陆。无人机中AI的其他用途包括在外国环境中优化轨迹和路径，根据地理特征区分环境，并计划三维非平面运动（Lee等，2021）。With drones increasing in popularity over the past decade, firms have invested efforts into AI implementations, with a notable example of Near-Earth Autonomy and National Aeronautics and Space Administration's (NASA) breakthroughs in self-piloted unmanned drones and autonomous systems, that have largely reduced the reliance on Global Positioning Systems (GPS) for drone navigation (NASA, 2020).2.2强化学习（RL）RL是深度学习的一个分支，涉及一系列基于代理商的探索和剥削的决策，其中“正确的”行动使代理人更接近实现其目标，得到了回报，并“不正确”的行动，这使代理商进一步实现了目标，以实现其目标，受到惩罚。通过与给定环境进行互动，代理可以通过从奖励功能中获得的奖励来识别“正确”和“不正确”的行动，此后继续选择采取行动序列，以提供最大的总体奖励并最大程度地减少整体罚款。这种奖励将是代理人达到最佳行为的加强。为了加快RL模型培训，使用了情节学习模型，在这些模型中，代理利用了过去的观察和动作来进一步学习，而不是每次从头开始。