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World File Search System实时操作
生物神经元，人工神经网络的基本模型
ANN由在工会中工作以解决特定问题的大量高度相互连接的处理元件（神经元）组成。神经网络的优势l。自适应学习：ANN具有M学习如何根据培训或初始经验的数据来学习任务的能力。2。自组织：ANN可以创建自己的组织或在学习期间收到的信息的表示。3。实时操作：ANN计算可以并行进行。正在设计和制造特殊的硬件设备，以利用ANN的这种功能。4。通过冗余信息编码的容错性：神经网络的部分破坏会导致相应的性能降解。但是，即使在重大网络损坏后，也可以保留某些功能。
用于培训和评估太阳能对航空影响的信息和通信技术...
摘要。本文讨论了信息和通信技术在研究航空事故原因中的应用，这些事故是由航空运营商因内部和外部影响而导致的失误造成的。本文提出了一种模型和技术，包括之前开发的综合信息通信技术（初始专业人员选择和日常轮班前检查）、基于云的开放访问（NASA 和 ICAO）和实时操作（空中交通管制员和飞行员控制）信息通信技术，数据存储在一个数据库中。对提出的信息通信技术进行了检查，以研究一年观察期内太阳风参数（速度和密度）对航空事故和事故发生的影响。将该研究的结果与另一个太阳活动时期的相应结果以及在实验室条件下获得的数据进行了比较，以研究在太阳风影响下的认知测试表现。
控制，法规和系统动态主席
对象识别关键字的示例：自主船，安全性和可靠性，对象检测条件持续时间：6个月的要求：自主系统可靠性的兴趣，显示的MATLAB/PYTHON编程语言：德语或英语目标群体：硕士学生（Mechatronics，自动化和安全性）：自动系统的发展：自动系统的开发使许多派系转变为许多派系。尤其是在内陆导航中，引入自主指导系统具有提高运营效率和安全性的可实现潜力。但是，这种自主系统的可靠性仍然是一个关键问题，尤其是在实时操作中，意外错误或环境变化会损害系统完整性。本硕士学位论文的目的是在自治内陆船上开发和实施验证算法以检测对象检测。因此，应完成以下任务：
污水处理厂曝气系统的经济线性参数变化模型预测控制†
摘要：本文提出了一种线性参数变化 (LPV) 框架中的经济模型预测控制 (EMPC) 策略，用于控制污水处理厂 (WWTP) 曝气反应器中的溶解氧浓度。复杂非线性工厂的简化模型以准线性参数变化 (qLPV) 形式表示，以减少计算负担，实现实时操作。为了便于制定作为系统状态函数的时变参数以及用于反馈控制目的，提出了一种使用 qLPV WWTP 模型的移动范围估计器 (MHE)。基于 ASM1 模拟基准对控制策略进行了研究和评估，以进行性能评估。将 EMPC 策略应用于西班牙赫罗纳 WWTP 曝气系统的控制，所获得的结果证明了其有效性。
一种适用于可再生能源的微电网的自适应实时能源管理系统
摘要本文提出了使用基于Lyapunov优化的实时方法的微电网的自适应实时能量调度方法（RT-EMS）。日常不准确的预测可能会导致能源调度问题的非最佳解决方案。尽管实时优化方法消除了处理预测不确定性的必要性，但它忽略了日常稳定方法中使用的有价值的统计信息，而是为问题提供了次优的解决方案。所提出的自适应方法结合了随机日期和RT-EMS的优势，并降低了微电网的实时操作成本。提出的方法通过在目标函数中添加惩罚项将RT-EMS解决方案移动到最佳解决方案。数值结果以证明提出的自适应方法的性能提高。
12 月 2 日至 6 日每周更新
2. 白蚁。白蚁可能有助于我们生产生物燃料，因为它们具有分解纤维素的独特能力，纤维素是植物材料中的一种复合碳水化合物。这一过程称为纤维素消化，白蚁可以从木材和其他植物材料中提取能量。科学家正在研究参与白蚁消化的酶和微生物，以开发更有效、更经济的方法将植物生物质转化为生物燃料。白皮书题为《实时系统操作中的人工智能和机器学习》。本文档探讨了人工智能和机器学习 (AI/ML) 技术的进步及其在实时操作中的应用。它是了解 AI/ML 如何提高运营效率和决策能力的重要资源，同时也鼓励在这一重要领域进一步研究和合作。
连接评估结果
此外，在设施连接后，单个传输设施停止服务（B 类）时，还发现了热和电压标准违规。为了缓解潜在的 B 类系统性能问题，将使用现有的补救措施方案 (RAS) 175、178、174、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS。与现有 RAS 175、修改后的计划 RAS 193 和 1037L/1038L 的计划 RAS 相关的总兆瓦数超过了最严重单一意外事件 (MSSC) 限制。因此，在 A 类条件下，可能需要对分配给这些 RAS 的项目进行预应急削减，以防止在 B 类条件下发电损失超过 MSSC 限制。可能需要使用实时操作实践在正常条件下进行预应急发电削减，以防止 RAS 行动导致发电削减超过 MSSC 限制。需要预先削减的可能性取决于发电情况和运行条件。
探索使用自动驾驶汽车来支撑电网操作
摘要 - 本文探讨了使用自动驾驶汽车来支持电网操作的使用。具有内置的电池和携带额外电池能量存储的能力，自动驾驶汽车数量的增加可能代表了当前在电网中未利用的大量容量。与需要驾驶员的传统电动汽车不同，可以在不干预的情况下执行自动驾驶汽车的操作。指导闲置车辆自主支持电网，我们提出了一种基于易于优化的方法，以有效地将这些“移动电池”整合到网格操作中。在实时操作期间，这些车辆在战略上被路由到针对位置，以维持电力平衡并降低运营成本。数值研究已经确认了提出的算法有效地将自动驾驶汽车整合到常规功率系统操作中的有效性和可扩展性。索引术语 - 无人车，电力系统，运输系统，最佳功率流，混合智能优化
落地多模态交互
智能及相关学科。我们的研究涉及语言、逻辑和认知界面上“扎根表征”介导的人类行为多模态意义建构的理论、方法和应用理解 [ 1 ]。在这里，通过将知识表示和推理与视觉计算相结合的系统神经符号机制，声明性地介导扎根推理以实现协作自主具有特殊意义。预期的功能目的涵盖各种操作需求，例如可解释的多模态常识理解、用于通信和总结的多模态生成/合成、多模态解释引导的决策支持、多模态行为适应和自主以及多模态分析可视化。为实现这些操作需求而开发的方法和工具也必须与领域无关，并且它们既能满足在线/实时操作，也能满足不同应用场景中的事后操作（例如，参考 [ 2 ] 中在线神经符号绑架应用于自动驾驶领域的案例）。