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World File Search System存储管理
通过加强学习的自主分层存储管理
在当今的大数据时代，数据管理的挑战已大大增长。一个关键方面是数据存储的管理。随着数据量继续扩展，有效的存储管理变得越来越重要。同时，不断发展的硬件技术提供了各种存储选项，范围从HDD到SSD和NVRAM。为此，层次结构（多层）存储系统（HSS）已成为解决方案，组织了不同的存储设备，以层次结构地提供各种存储选项。但是，在优化性能和成本效益的同时管理多个存储层及其数据非常复杂。在本文中，我们讨论了层次存储系统管理中的挑战。我们总结了我们先前在应对这些挑战方面的贡献，包括基于强化学习（RL）的数据迁移策略的建议以及自主分层存储管理框架HSM-RL的设计。我们还介绍了HSM-RL在科学数据管理中的应用，以证明其适应性和可伸缩性。最后，我们结束了迄今为止的工作，并概述了未来的研究计划。VLDB研讨会参考格式：Tianru Zhang。通过加强学习自主分层存储管理。VLDB 2024研讨会：VLDB Ph.D.车间。1简介
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
分布式能源资源规划与存储管理的多目标框架
使用储能系统 (ESS) 和分布式发电机 (DG) 来提高可靠性是当今受到研究人员广泛关注的解决方案之一。在本研究中，我们从多目标优化的角度利用多目标优化方法对配电网中的分布式发电机进行优化规划。目标是提高网络的可靠性，同时降低年成本和网络损耗。使用多目标正弦余弦算法的改进版本来确定 DG 的最佳大小、位置和类型以及 ESS 的最佳容量、位置和运行策略。对具有土耳其 DG 和负载数据的 IEEE 33 总线、69 总线和 141 总线测试系统的三个案例研究，以验证所提方法的有效性。将帕累托前沿解和最佳目标函数的分布与其他已知算法进行了比较。模拟结果表明，测试系统的平均未供应能量和年能量损失分别减少了高达 68% 和 64%。此外，根据三种不同的帕累托优化指标，所提方法的帕累托前沿呈现出更好的分布，并且优于 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEA-D 获得的帕累托前沿。最后，计算工作量结果显示，与 MOGWO、MOSMA、NSGA-II、MOPSO 和 MOEAD 相比，MOSCA 的收敛速度更快。
使用 MPC 进行多代理电池存储管理 - ...
摘要 — 本文介绍了使用基于强化学习 (RL) 的模型预测控制 (MPC) 来寻找多智能体电池存储系统的最佳策略。考虑了电价的时变预测和生产需求不确定性。我们专注于优化经济目标成本，同时避免充电状态过低或过高，因为这可能会损坏电池。我们考虑了主电网提供的有界功率以及每个智能体的功率输入和状态的约束。参数化的 MPC 方案用作确定性策略梯度方法的函数近似器，RL 通过更新参数来优化闭环性能。仿真结果表明，所提出的方法能够解决约束并提供最佳策略。
通过合作存储管理优化能量：变化方法的计算
和E 0。首先，将约束y I（t）≤li（t）放松到r t 0 y i（t）dt≤rt 0 l i（t）dt。然后，使用r t 0 y i（t）dt≤rt 0 x i（t）dt，∀i，t可以写下以下条件：
使用基于深度学习的预测对住宅光伏应用进行能源存储管理的实时随机优化
摘要 — 针对由太阳能光伏发电和电池储能 (BES) 组成的住宅光伏 (PV)-储能混合系统，提出了一种具有随机优化的计算效率高的实时能源管理方法。由于负载和太阳能发电的随机性，现有的 BES 提前日调度离线能源管理方法会实时遭受能源损失。另一方面，典型的在线算法无法为业主提供最小化电力购买成本的最佳解决方案。为了克服这些限制，我们提出了一个综合能源管理框架，该框架由离线优化模型和基于规则的实时控制器组成。优化是在滚动时域内进行的，使用基于深度学习的长短期记忆方法，根据负载和太阳能发电预测曲线进行滚动时域优化，以降低每日电力购买成本。优化模型被设计为一个多阶段随机规划，其中我们使用滚动时域中的随机对偶动态规划算法以固定间隔更新 BES 调度的最佳设定点。为了防止在最佳解决方案更新间隔期间发生能量损失，我们在电力电子转换器控制级别的优化层下方引入了一个基于规则的控制器，时间分辨率更高。使用 OPAL-RT 模拟器中的实时控制器硬件在环测试平台对所提出的框架进行评估。与其他现有能源管理方法相比，所提出的实时方法可有效降低净购电成本。
分布式存储管理系统 | 通用动力英国
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