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World File Search System子问题
集中共享储能系统动态分区策略优化运行
摘要 — 随着可再生能源不断融入电网，储能已成为支撑电力系统发展的重要技术。为有效提高储能效率和经济性，开发了具有多个储能电池的集中式共享储能 (SES) 站，以实现一组实体之间的能源交易。在本文中，我们提出了针对集中式 SES 站的动态分区策略优化运行，考虑到大型可再生能源发电厂的日前需求。我们基于纳什讨价还价理论实现了多实体合作优化运行模型。该模型分解为两个子问题：带有能源交易的运营利润最大化问题和租赁付款讨价还价问题。采用分布式交替方向乘数法 (ADMM) 分别解决子问题。仿真结果表明，采用动态分割策略的优化运行能够提高可再生能源实体对计划出力的跟踪能力，提高储能实际利用率，增加各参与实体的利润。结果验证了该策略的实用性和有效性。
通过降级扩散驱动的神经代表
摘要。最近，在便携式低场（LF）磁共振成像（MRI）系统的降低方面取得了显着进步。这些系统旨在提供低成本，非屏蔽和床侧诊断解决方案。MRI在降低的田间强度下经历了信噪比（SNR）的降低，从而导致严重的信号恶化和重建不良。因此，由于任务的性质不佳，从低场MRI重建高场等效图像是一个复杂的挑战。在本文中，我们引入了扩散模型驱动的神经表示。我们将低场MRI增强问题分解为数据一致性子问题和先前的子问题，并在迭代框架中解决它们。扩散模型提供了高质量的高场（HF）MR图像，而隐式神经表示确保了数据一致性。实验结果对模拟的LF数据和临床LF数据的结果表明，我们所提出的方法能够实现零摄像的LF LF MRI增强功能，从而显示出一些临床应用的潜力。
![arxiv：2407.00460v1 [cs.ai] 2024年6月29日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4f43cce67d295b5b9c973772f056066aa0df40c7.webp)
arxiv：2407.00460v1 [cs.ai] 2024年6月29日
自动驾驶汽车中的运动计划问题是计算上的[7]，通常分解为三个子问题[15]：（i）任务计划； （ii）行为计划； （iii）本地计划。图。1。在我们的自动驾驶汽车中，任务计划者接收起始位置，并确定自动驾驶汽车必须驾驶的车道顺序。此序列被转换为intents（例如在下一个十字路口右转），并将其发送给行为计划者以及环境表示。行为计划者然后生成一系列高级参数化驱动器操作，以导航环境朝着指定目标。当地规划师发现了一个平稳的轨迹，可满足所需的行为和舒适感。最后，车辆控制器使用轨迹来确定转向，油门和制动命令。行为计划的早期方法使用有限的状态机[13,18]。由于驾驶问题的固有复合物，这种系统通常很难维护。状态机器的组合将问题分解为子问题，可以减轻这种缺乏可维护性[17]。国家机器的产生层次结构通常引入了优先表的需求[14]，这是一个基于规则的系统也很熟悉的概念[5]。
主动配电网中储能系统的调度感知规划
摘要 —本文提出了一种在承载大量随机分布式可再生能源的主动配电网 (ADN) 中对储能系统 (ESS) 进行优化选址和定型的程序。优化目标是尽量减少 ADN 的日前计算调度误差。在确定 ESS 的分配时，要利用其关于 ADN 可调度性的运行特点。所提出的 ESS 规划是通过制定和求解基于场景的非线性非凸最优功率流 (OPF) 来定义的。OPF 问题转换为分段线性化 OPF (PWL-OPF)。ESS 控制策略旨在充分利用 ESS 的能量容量。它集成在 PWL-OPF 中，以实现 ADN 在所有操作场景下的可调度性。采用 Benders 分解技术来解决所提出的规划问题的计算复杂性。问题分解为两个子问题：一个主问题决定 ESS 的分配，以及几个子问题，其中通过基于场景的 OPF 评估在分配的 ESS 的支持下 ADN 的可调度性。为了验证所提出的方法，对嵌入大量光伏发电容量的真实瑞士电网进行了广泛的模拟。
一组练习
练习1（i）本练习的目的是研究处理生物信息学问题的各种软件工具。更具体地说，您应该调查（不求解）页面上列出的软件工具的示例https://rosalind.info/problems/list-view/？location = biioinformatics-rosalind（https：//rosalind..info/problems/locations/）和小报告的bioinformatics-markory（（ii）有许多可自由访问的工具用于多个序列对齐。在本报告中，您将比较NCBI和EBI数据库中的工具。访问NCBI和EBI网站，并报告其多分配工具的关键功能。对于NCBI，关键工具在链接中：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/project/project/projects/msaviewer/，httpps://wwwwwwwwwww.ncbi.ncbi.nlm.nih.gov/tools/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/re_cobalt.cgi and yan manip on manip in yebience in hanip in yebience https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/msa/确保访问大量工具。提示：因此，简单地使用各种工具，而不是解决上述问题是足够的。也就是说，该练习的目的是与一些现成的工具保持联系，而不是经验丰富的工具。练习2 1（i）访问NCBI数据库，以链接https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/研究SARS-COV-2冠状病毒。使用SARS-COV-2序列数据的记录https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/nc_045512下载冠状病毒尖峰蛋白序列。报告最终结果。然后使用http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/的DALI工具比较两种蛋白质的结构。Then from the link https://www.uniprot.org/uniprotkb/A0A6B9WHD3/entry download the Bat-RaTG13 coronavirus spike protein sequence (https://en.wikipedia.org/wiki/RaTG13) and implement the classic dynamic programming global alignment algorithm with appropriate weights to identify their最长的常见子序列。(ii) View the structure of the two proteins of the previous query using the ab-initio swiss- modeller tool ( https://swissmodel.expasy.org/interactive ) and download the .pdb files (a textual file format describing the three-dimensional structures of molecules held in the Protein Data Bank (textual file of three-dimensional structures of in Protein Data Bank)).使您观察到序列和结构的相关性。子问题（iii）（无评分贡献的子问题）：如果某人想深入研究，他们可以访问https://biologicalmodeling.org/coronavirus/home网站，带有类似（但不完全相同）的问题。子问题（IV）（无评分贡献的子问题）：尝试通过各种新机器学习（https://www.nature.com/articles/s41592-023-01790-6）算法来解决蛋白质结构预测问题。 https://www.ebi.ac.uk/tools/sss/fasta/，https://colab.research.google.com/github/github/deepmind/alphafold/alphafold/blob/main/notebooks/notebooks/alphafold.i pynb（Esmfold.i pynb）和esmfold（ https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574，https://esmatlas.com/resources?action=fold）。
非确定性人工智能系统和未来......
非确定性人工智能（“AI”）系统是黑匣子——其程序员缺乏对 AI 输出的控制和预见能力。根据单方面错误原则，黑匣子问题使得证明通过非确定性 AI 签订合同的无错误方（“NMP”）知道相关错误变得不可行。展望未来，议会应立法规定，如果 NMP 通过非确定性 AI 发出有争议的要约，则如果一个理性的人在实际交易时应该知道该错误，则合同可撤销。除其他好处外，这条规则还可以防止黑匣子 AI 被滥用来规避有关单方面错误的法律，并更公平地在 NMP 和其交易对手之间分配风险。黑匣子问题还意味着，将公平管辖权建立在公平单方面错误上的不公平性将很难证明。因此，新加坡的立法机关应针对这种特定情况进一步制定规则：如果 NMP 在合同签订后实际获悉错误，但仍试图以构成不正当行为或不当行为的方式执行合同，则仍然可以撤销合同，但须遵守通常的公平限制。
理解机器的“思维”：探索心理学在促进人工智能发展中的作用
抽象人工智能（AI）已成为当代人类生活不可或缺的一部分。它几乎在每个领域都有申请，例如医疗保健，教育和安全。虽然它继续蓬勃发展，但AI并不完美。AI系统的日益复杂性导致了一个批判性问题的出现，称为“黑匣子问题”，其中这些系统的内部工作仍然不透明且难以解释。这种不透明度阻碍了我们对AI决策过程的理解，并提出了对问责制，透明度和可信度的担忧。此外，在某些领域，人工智能仍然远远落后于人类认知。心理学源于人类的认知，行为和情感，提供了一种复杂的镜头，可以通过该镜头使AI设备更具透明度和清晰度。本文探讨了人工认知的跨学科领域，该领域吸收了现代AI中的认知心理原理。通过对人工认知技术的全面分析及其对人工智能的影响，本文旨在为缓解黑匣子问题的持续讨论做出贡献，并推进负责任的AI技术的负责发展和部署。本文提供的更大的目标是介绍心理学学科在以人工智能为主的世界中如何相关甚至必要。
Lyapunov引导的深度加强学习，用于语义意识到的AOI最小化，在UAV辅助无线网络中
摘要 - 该论文研究了一个无人驾驶汽车（UAV）辅助语义网络，地面用户（GUS）通过无人机的继电器定期将传感信息定期捕获到基站（BS）。GUS和UAV都可以从大型原始数据中提取语义信息，并将其传输到BS以恢复。较小尺寸的语义信息可降低延迟并改善信息新鲜度，而较大尺寸的语义信息可以在BS上进行更准确的数据重建，从而保留原始信息的价值。我们引入了一种新颖的语义感知年龄（SAOI）度量，以捕获信息的新鲜度和语义重要性，然后通过共同优化UAV-GU关联，语义提取，以及UAV的轨迹来提出时间平均的SAOI最小化问题。我们通过Lyapunov框架将原始问题分解为一系列子问题，然后使用层次深度强化学习（DRL）来解决每个子问题。具体来说，UAV-GU关联由DRL确定，然后是更新语义提取策略和无人机部署的优化模块。仿真结果表明，层次结构提高了学习效率。此外，它通过语义提取可实现较低的AOI，同时确保最小的原始信息丢失，表现优于现有基准。