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航空货运装载规划问题 - KIT
航空货运业的一个主要运营规划问题是如何安排飞机上的货物，以便安全且有利可图地飞行。因此，每次飞行都必须解决一个具有挑战性的规划难题。除了复杂性之外，规划如今大多是手动完成的，这是一个耗时且解决方案质量不确定的过程。关于航空货运装载问题的文献很少，而且这个术语在不同的子问题中的使用含糊不清，例如选择集装箱、将物品装入集装箱或将集装箱装入飞机。所有提出的模型都只关注实践中更大的规划问题的某些方面。此外，文献中没有涉及一些实际方面。在这项工作中，我们全面概述了我们工业合作伙伴的运营实践中看到的空运货物装载规划问题。我们正式确定了它的要求和各个利益相关者的目标。此外，我们开发和评估合适的解决方案。因此，我们将问题分解为四个步骤：飞机配置、集结调度、空运货物码垛以及重量和平衡。我们主要采用混合整数线性规划来解决这些步骤。通过添加滚动时域规划方法和基于逻辑的 Benders 分解 (LBBD)，进一步分解两个子问题。实际的三维包装问题作为子问题中的约束程序得到解决
减少综合高中学生疏离的策略
1.研究介绍 � 12 • 研究背景 � 12 • 三份报告 � 16 • 研究意义 � 21 • 研究范围的界定 � 24 • 重点问题 � 27 • 重点问题陈述 � 28 • 子问题陈述 � 28 • 研究计划 � 29
社区微电网中能源流的分布式优化调度
随着以可再生能源为主的并网微电网不断发展，其对配电网的负面影响也不容忽视。虽然这一负担由配电系统运营商 (DSO) 承担，但微电网用户可以根据 DSO 的要求提供灵活性，为电网拥塞管理做出贡献，以维持稳定的电网连接。本文使用雅可比交替方向乘数法来优化微电网和电网之间的功率交换，以协助拥塞管理。该算法将优化问题分解为使用拟合 Q 迭代在本地并行解决的子问题。局部优化规划热泵和电池的运行，以提供所需的灵活性。使用来自 30 名住宅产消者的真实数据来评估所提出框架的性能。模拟结果表明，使用拟合 Q 迭代解决子问题会在可接受的计算时间内产生可行的控制策略，同时为电网拥塞管理提供所需的灵活性。
风光水电抽水蓄能混合能源系统两阶段稳健优化容量配置
水电、抽水蓄能与可再生能源混合能源系统已成为现代电力系统发展的新课题方向，实现不同能源容量的合理、高效配置至关重要，但现有研究与混合能源系统进一步发展的要求之间仍然存在差距。本文重点研究风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统的最优容量配置，推导了风电、光伏、水电、抽水蓄能电力系统最优容量配置的双层规划模型。为了对抽水蓄能电站的运行模式进行建模，引入了两个 0-1 变量。为了处理由两个 0-1 变量引起的非线性、非凸的下层规划问题，建议将 0-1 变量视为一些不确定参数。另外，通过将 0-1 变量视为一些不确定参数，最终引入两阶段稳健优化问题，将原始双层规划问题分解为主问题和子问题。然后应用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 条件来简化和线性化主问题中的最小-最大问题和非线性项。这使得主问题和子问题都被表述为混合整数线性规划 (MILP) 问题。通过利用强大的列和约束生成 (C&CG) 算法，两阶段稳健优化模型被分解为依次解决主问题和子问题的迭代过程。这种方法消除了混合能源系统现有双层规划问题中常用的复杂优化算法的需要。最后，通过案例研究的数值结果验证了所提出模型的有效性和优势。
实时量子态层析成像的在线优化算法
摘要 考虑到连续弱测量过程中测量噪声的存在，建立了在线量子态层析成像（QST）的优化问题并给出了相应的约束条件。基于在线交替方向乘子法（OADM）和连续弱测量（CWM），设计并推导了一种在线 QST 算法（QST-OADM）。具体来说，将在线 QST 问题分解为量子态和测量噪声两个子问题。所提算法采用自适应学习率，将计算复杂度降低至 O(d3)，为实时量子态层析成像提供更高效的机制。与现有的大多数基于 CWM 的在线 QST 算法相比，所提 QST-OADM 每次采样时都可以精确地求解两个子问题，而现有的 QST 算法在每次估计时都需要进行耗时的迭代。对 1、2、3 和 4 量子比特系统的在线 QST 的数值实验证明了所提算法的有效性。
使用机器学习和计算机视觉自动从印刷收据中提取数据
对自动化的追求旨在简化从Au的汽车到AI聊天机器人的日常任务。这样的重复性任务是跟踪业务费用，尤其是在瑞典，公司必须跟踪和宣布所有费用，存储印刷收据几年。现有解决方案通常不足，特别是对于瑞典收据，这些收入需要特定信息，例如税收细节。本研究介绍了一种旨在处理印刷收据的系统，并提取关键信息，包括税收，商人名称，日期和总价。该系统采用计算机视觉，光学字符识别（OCR）和大型语言模型（LLMS）来解决子问题，例如收据本地化，文本提取和文本分类。对系统的性能进行了各种图像质量和子问题的评估。结果表明该系统既快速又准确，这表明高质量的输入图像对于最佳性能至关重要。尽管该系统不是完美的，但该系统可以大大减少从印刷收据中提取信息的时间，从而为企业提供实用的解决方案。
使用Python课程的机器学习和数据分析...人工智能课程代码CIE标记50教学...
连续内部评估：1。三个单位测试每个20分2。分别为20分或一个40分的技能开发活动中的两个分配，以达到COS和POS的三个测试和两个测试的总和，两项任务 /技能开发活动将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到BLOOM分类的不同水平。学期结束考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。4。每个完整的问题都将具有一个子问题，涵盖了模块下的所有主题。5。学生将必须回答五个完整的问题，从每个模块中选择一个完整的问题，建议学习资源：教科书：1。高级数据结构，彼得黄铜，剑桥大学出版社，2008年。
学习多
许多认知问题可以分解为一系列由大脑依次解决的子问题。解决子问题时，需要神经元存储相关的中间结果并传播到下一个子问题，直到完成总体目标为止。我们将在这里考虑视觉任务，可以将其分解为元素视觉操作序列。实验证据表明，元素操作的中间结果存储在工作记忆中，以增强视觉皮层的神经活动。然后可以使用增强活动的重点，以使其可供行动采取行动。危险的主要问题是，在增强学习环境中，元素操作及其测序如何在仅经过奖励训练的神经网络中出现。我们在这里提出了一种新的经常性神经网络体系结构，该架构可以学习需要应用连续的Elemental操作的复合视觉任务。具体来说，我们选择了三个任务，这些任务可用于猴子视觉皮层的电生理记录。为了训练网络，我们使用了重新学习，这是一种具有生物学上合理的四因素HEBBIAN学习规则，该规则在时空上都是本地的。我们报告说，网络学习元素操作，例如轮廓组和视觉搜索，并执行操作序列，仅基于视觉刺激的字符和任务的奖励结构。在子例程之间需要交换所需的相关信息是增强活动的重点，并传递到了随后的子例程。完成训练后，与无关的图像项目引起的神经网络单位的活性要强，就像在猴子的视觉皮层中所观察到的那样，猴子求解相同的任务。我们的结果表明，生物学上的学习规则如何在多步视觉任务上训练复发性神经网络。
南亚的气候适应项目：评论
作为证据综述的一部分，进行了初步文献综述，并开发了一个分析框架，有助于完善研究问题，子问题和关键主题。分析框架用于确定一长串气候适应项目。随后使用交通信号灯方法根据每个项目的可用信息（项目建议，进度和评估报告，以及有关学习和影响的详细信息）来开发候选名单：从红色的项目中，很少有信息可用于Green的项目，对于可用信息的最大信息。共有20个项目入围了深入分析：四个区域项目和16个国家项目（每个国家最多有四个项目）。使用分析框架和精制子问题对项目进行了检查。项目/计划文件 - 包括成立，年中，项目结束以及评估报告，以及相关的学术和灰色文献。为了进行三角信息，在可能的情况下对项目人员，项目经理和实施机构的代表进行了重要的线人访谈（KII）。