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World File Search System实际数据
2023 年女性人数
1 以前的报告是基于对所有 FTSE 350 公司网站的直接分析和统计。今年，我们将数据来源转移到 BoardEx，以便将其与其他数据提供商（包括英国政府）的其他报告直接对齐。数据来源的这种转变意味着，由于收集日期和方法不同，前几年报告的实际数据将发生变化。尽管如此，数据来源的转变既不会改变叙述，也不会改变总体结论。
Bertelkamp自动化是授权的通用...
Bertelkamp Automation结合了我们在机器视觉和最先进的视觉实验室中的丰富经验，以帮助您充满信心，以推动项目前进。我们的应用工程师团队可以为您提供实际数据，以确定视力指导，检查，自动标识或计量应用程序的可行性。我们利用了各种可用的灯光，镜头，2D或3D视觉系统和软件来执行这些可行性研究。
使用扩散模型的欺诈检测的合成数据生成
a b s t r a c t：使用信用卡在付款和银行系统中检测欺诈交易是一个重大挑战，这主要是由于访问培训模型所需的实际数据和开发算法以准确的限制和开发算法以进行Ana-lyze交易流。与金融系统与客户之间的合同关系相关的实际数据是机密的，这既影响交易中记录的数据的形成，又影响了转移流的分析以识别欺诈活动。本文探讨了使用扩散模型生成旨在改善欺诈检测算法性能的综合合成交易数据的潜力。特别强调的是处理包含分类（文本）和数值属性混合的数据集，并在合法和欺诈性的传输之间表现出明显的类不平衡。在传统欺诈检测方法对实际交易数据的有效性与提议的方法之间进行了比较，该方法积极采用使用扩散模型生成的合成数据。结果表明，模型在准确检测欺诈方面的可靠性有了显着提高，突出了扩散模型作为开发更有效的欺诈检测系统的强大工具的潜力。
与 CLASS 合作进行仓库扩建计划
Körber 顾问在 Panda 位于吉达的总部为该公司供应链团队成员提供了有关 CLASS 的全面培训。在初始培训期间，Cirrus 帮助 Panda 创建了一个代表利雅得当前仓库运营的“基础模型”。输入了实际数据，包括员工人数、活跃 MHE 和吞吐量统计数据。Panda 运行了几个运营场景来识别 DC 的“压力”点。
电池存储和车辆到电网系统在建设微电网中的技术和经济评估
摘要：在微电网中，分布式可再生能源发电是实现能源可持续性、成本效益和电网自主性的主要工具之一。然而，对间歇性电源的依赖会导致发电和需求不匹配，从而给微电网管理带来问题。灵活性是减少不匹配和提供稳定运行的关键。在这样的背景下，需求响应和储能系统是微电网灵活性的主要因素。本文评估了微电网在建筑层面的技术和经济影响，考虑了光伏发电、电池储能和电动汽车在汽车到建筑系统中的使用。这项工作的主要新贡献是量化系统效率，并使用现场实际数据提供对微电网设计和实施的见解。使用现场实际数据进行了几次测试，以计算不同资产在运行过程中的总体效率。进行了经济评估，以评估将电池存储与车辆到建筑系统协调起来对微电网的灵活性和成本效益运行的潜在好处。结果表明，这两个系统有效地提高了自用水平和可用灵活性，但私人电动汽车在公共建筑中的实用性受到用户时间表和停车时间的限制。此外，经济效益在很大程度上取决于关税的变化和能源存储系统的成本及其退化，以及转换链中使用的设备的效率。
网格中能量储存系统的加固学习...
摘要：由可再生能源，电池存储和负载组成的网格连接的微电网需要一个控制电池运行的适当能源管理系统。传统上，使用载荷需求的预测数据和可再生能源（RES）的24小时预测数据使用电池优化技术进行了优化，其中在一天开始之前确定了电池操作（充电/放电/空闲）。强化学习（RL）最近被建议作为这些传统技术的替代方法，因为它可以使用真实数据在线学习最佳策略。文献中已经提出了RL的两种方法。of lim and Online。在频道中，代理商使用预测的生成和加载数据来学习最佳策略。一旦达到收敛，电池命令就会实时派遣。此方法类似于传统方法，因为它依赖于预测数据。在在线RL中，代理商通过使用实际数据实时与系统进行交互来了解最佳策略。本文研究了两种方法的有效性。具有不同标准偏差的白色高斯噪声被添加到真实数据中，以创建合成的预测数据以验证该方法。在第一种方法中，预测数据由a fine rl算法使用。在第二种方法中，在线RL算法实时与实际流数据进行了交互，并且使用真实数据对代理进行了培训。当比较两种方法的能源成本时，发现在线RL提供的结果要比实际数据和预测数据之间的差异更好。
导弹防御局 (MDA) - 论证书
2020 财年实际数据包括 2020 年综合拨款法案（P.L. 116-93）第 IX 和 X 章 A 部分、2020 年进一步综合拨款法案（P.L. 116-94）第 IV 和 V 章 F 部分以及冠状病毒援助、救济和经济安全法案（P.L. 116-136）。 2021 财年颁布的法案包括 2021 年综合拨款法案 (P.L. 116-260) 第 IX 章 C 部分和第 IV 章 J 部分。
太阳能与电池储能系统的最佳整合
摘要 —本文利用实际数据讨论了光伏 (PV) 系统与电池储能系统 (BESS) 的优化设计。具体来说，我们确定了光伏板的最佳尺寸、BESS 的最佳容量以及 BESS 充电/放电的最佳调度，以使包括电费和光伏系统在内的长期总成本最小化。优化是通过考虑大量参数来执行的，例如能源使用、能源成本、天气、地理位置、通货膨胀以及太阳能电池板和 BESS 的成本、效率和老化效应。为了捕捉老化效应、通货膨胀和折现经济回报等长期因素的影响，该问题被表述为混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，时间范围涵盖太阳能电池板和 BESS 的整个生命周期，约为十年或更长时间，而几乎所有现有的光伏系统设计工作都考虑了几天或几周的短得多的时间范围。将 MINLP 转化为混合整数线性规划 (MILP)，并通过分支定界 (B&B) 算法进行求解。由于时间范围较长，MILP 的复杂度较高。然后，使用动态规划提出了一种新的低复杂度算法，其中表明 MINLP 问题可以转化为满足贝尔曼最优原理的问题。将新开发的算法应用于旧金山商业用户的实际数据表明，该系统在第 66 个月达到盈亏平衡点，并将系统总成本降低了 29.3%。
可扩展，高保真和有效的雷达模拟
摘要 - 由于缺乏可用的高分辨率雷达数据集，并且在获取现实世界中的数据方面缺乏可用的高分辨率雷达数据集和巨大的困难，因此摘要模拟已成为雷达算法开发和测试的重要工具。但是，由于现有的雷达仿真工具不容易易于访问，需要详细的网格输入并花费小时才能模拟，模拟雷达数据很具有挑战性。 为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。 我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。 此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。模拟雷达数据很具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了Shenron，这是一个开源框架，它有效地仅使用LIDAR点云和相机图像来模拟高档MIMO雷达数据。我们表明，使用Shenron，可以生成模拟数据，这些数据可用于与实际数据一样有效地评估算法。此外，人们可以通过雷达的庞大参数空间进行快速迭代，以找到任何应用程序的最佳参数集，并在雷达感知和传感器融合方面具有很大的帮助研究。