XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场中
磁场中平行通道纳米低温加速器的设计和性能
我们对低温三端开关纳米低温加速器 (nTron) 的传统几何形状进行了设计修改。通过包含并行载流通道对 nTron 的传统几何形状进行了修改，这种方法旨在提高设备在磁场环境中的性能。nTron 技术面临的共同挑战是在变化的磁场条件下保持高效运行。在这里，我们表明，并行通道配置的调整可提高栅极信号灵敏度、提高操作增益，并降低超导涡旋对高达 1 T 的磁场内 nTron 操作的影响。与受有效通道宽度限制的传统设计相反，并行纳米线通道允许更大的 nTron 横截面，进一步增强了设备的磁场弹性，同时由于局部电感降低而改善了电热恢复时间。nTron 设计的这一进步不仅增强了其在磁场中的功能，还扩大了其在技术环境中的适用性，为现有的 nTron 设备提供了一种简单的设计替代方案。
使用机器在阿尔及利亚汽车保险市场中建模索赔频率
由于缺乏可靠的保险损失预测，阿尔及利亚汽车保险市场在保险单上面临重大挑战。在本文中，我们介绍了一种基于高级数据分析技术的新定价系统，包括广义线性模型和自动学习算法，例如神经网络，增强和堆叠算法，以模拟主张的频率。通过分析阿尔及利亚市场上驱动因素的数据和统计数据，该系统提供了一种基于数据的解决方案，该数据可以帮助保险公司更好地了解其风险风险并做出明智的定价决策。拟议的系统在更公平，更精确的定价方面对保险公司和被保险人都具有影响，这最终将使阿尔及利亚经济受益。
农场中的树木：碳的机会
新西兰农民生产世界上一些排放最低的动物产品，尤其是在计算其农场碳去除时。有些消费者愿意为此支付溢价，而另一些消费者则将其视为给定的。农民需要在使用农场植被抵消自己的动物产品排放或使用这种植被以抵消其他人的排放之间做出选择（即通过新西兰ET或自愿碳市场）。
在农场中减少您的能源账单：实用指南
•乳制品的电力耗尽200至400 kWh/牛/年•耕作至200mm的平均油耗约为15 l/ha•典型的种ich屋将使用每头猪生产的8 kWh，而最有效的装置仅使用4KWH。基准测试基准标准您的业务与行业标准的主要技巧，将您的业务与行业标准数字进行比较，将为您提供有关您的改进以及您仍然有保存机会的背景。保留您的记录并同比监视它们，以使用电子表格数字化并存储数据。这允许使用图，图表和公式来显示和分析它们，以轻松解释数据并告知您的下一个操作。通过准确的记录，量化能量使用的仪表读数要容易得多。公用事业账单，但可能难以解释，并且可能是估计值，因此，建议对仪表进行直接测量。定期记下仪表（根据要求，每天，每周或每月一次）。注意：越来越多地用于实时监视智能电表，可用于识别特定操作中的用法。不仅监视拖拉机，联合收割机，ATV和其他机械中电源录制燃料的使用，会显示车辆和其他工艺的用法。这可以揭示哪些实践，任务，机器或驱动程序具有最佳和最不高效的性能，从而可以理解和复制最佳实践。除了录制外，如何使用基准数据，必须分析您的数据以识别您可以采取的储蓄和动作。这可能包括：
AI模型和药物市场中的药物发现
药物发现和开发过程是一个漫长，复杂且昂贵的过程。它根深蒂固，使药物实际上会成功。开发一种新药物从原始想法到成品的推出是一个复杂的过程，可能需要12 - 15年的时间，并且成本超过10亿美元。1目标的想法可能来自各种来源，包括学术和临床研究以及商业部门。靶标可以是导致或导致疾病的蛋白质，DNA或RNA。其验证包括证明调节目标具有治疗作用。2可能需要多年的时间才能在选择昂贵的药物发现计划的目标之前建立大量的支持证据。一旦选择了目标，制药行业（最近，一些学术中心）就简化了许多早期过程，以识别具有合适特征以制造可接受药物的分子。在鉴定可能产生最谨慎效应的铅分子后，进行铅优化是为了将其视为临床前候选者。必须进行大量测试，包括体外，体内，临床前和临床测试。需要多年的时间才能开始进行人类，甚至需要更多的时间才能开始临床试验。可以说，开发候选药物的时间和成本是阻碍公司进入此过程的最大挑战之一。通过减少研发过程的时间和整体成本，它可以激励许多新药的创造，并最终允许制药公司由于成本降低而降低价格。
评估能源社区对零售商在电力市场中平衡位置的影响
，由于监管限制限制了能源社区（EC）在批发市场中的参与，因此当当地一代不足时，这些市场可能依赖零售商的供应。作为平衡负责方的平衡，零售商对将市场交易的量与客户的实际需求相匹配。但是，有关ECS操作的信息不足可能会使此任务复杂化。本文探讨了与ECS的合同协议下对零售商的互动和财务影响。我们设计了一个新颖的建模框架，包括：（1）考虑到不平衡成本，参与前一天市场的战略零售商的随机模型，（2）社区模型根据与零售商的商定关税订阅优化其运营的社区模型，以及（3）对不平衡和解过程的模拟。该框架的适用性是通过伦敦（英国）的案例研究来证明的。的结果表明，零售商的主要利润损失来源是由于属于EC的客户的自给自足而引起的。另一方面，偏离市场承诺对零售商的财务成果的影响有限。这是通过向系统运营商提供被动平衡服务获得的收益来解释的。此外，该论文强调了零售商需要重新评估其业务模式，而不仅仅是与EC建立运营数据交换。
算法的所有：抵押市场中的AI可以扩大对房屋所有权的访问吗？
摘要：人工智能（AI）正在价值链的每个阶段转变抵押市场。在本文中，我们研究了抵押行业利用AI来克服黑人，棕色和低收入社区成员的历史和系统障碍的潜力。我们首先提出社会，道德，法律和实际标准，这些标准应在AI模型的开发和实施中考虑。基于此框架，我们讨论了正在改变抵押市场的AI的应用，包括数字营销，在信用评分算法，AI财产估值和贷款承销模型中包含非传统的“大数据”。我们得出的结论是，尽管当前的AI模型可能会反映与抵押市场中历史上存在的相同偏见，但存在于积极主动的，负责任的AI模型开发的机会，旨在消除抵押信贷访问的系统性障碍。
能源市场中储能竞价的高维竞价学习
摘要 随着可再生能源的普及，电力市场价格波动性加大。因此，对于储能系统 (ESS) 来说，利用能源市场投标的多维性质来最大化盈利能力非常重要。然而，目前的学习方法不能充分利用能源市场中高维的价格-数量投标。为了应对这一挑战，我们修改了常见的强化学习 (RL) 过程，提出了一种称为神经网络嵌入投标 (NNEB) 的新投标表示方法。NNEB 是指由具有离散输出的单调神经网络表示的市场投标。为了有效学习 NNEB，我们首先使用 RL 学习一个神经网络作为从市场价格到 ESS 功率输出的战略映射。然后，我们通过两次训练修改重新训练网络，使网络输出单调和离散。最后，神经网络等效地转换为高维投标。我们对真实世界的市场数据集进行了实验。我们的研究表明，所提出的方法比基线高出 18% 的利润，使最佳市场竞标者的利润高达 78%。关键词：电力市场、实时市场、储能系统、战略竞价、强化学习