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关于 PMU 布局量子优化的计算可行性
随着通用纠错量子计算机的发展，我们有许多机会来测试当前和近期量子硬件的解决问题的能力 [1]。除了化学、人工智能和采样问题之外，组合优化问题也是量子加速解决方案的绝佳候选 [2]。与此同时，关于如何构建下一代能源网的新范式正在出现，这种能源网安全、有弹性、经济高效，可以容纳大量分布式可再生能源。这样的系统可能涉及密集的在线计算、多个时间尺度上的最优控制和广泛的状态监控，以动态适应不同的发电和需求 [3]。鉴于这项任务的复杂性，离线优化和合理设计电网属性以实现更高效的在线计算和观察对于未来电网的性能至关重要。在最简单的描述中，电网可以建模为一个无向图，其中系统中的总线被分配给图节点，分支被分配给图边。在这个抽象层次上，设计电力系统的第一步是解决图上定义的组合优化问题。许多与电网相关的组合优化问题都是 NP 完全的 [4] [5] [6]。因此，在无法获得精确解的情况下，确定和评估新型近似和启发式解决方法的性能对于电力系统设计中组合优化问题尤为重要。
布局免费场景图到图像发电
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣，同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而，视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM，从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此，我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外，我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起，以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中，对象嵌入提供了图像的粗糙结构，图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly，我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明，我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
建议的废水泵站现场计划布局
3。湿井的内部和vn..ve盒子应涂有lhoroc con。PROTECTION S"1"STEM CONSISTING OF A 1 /2" LAYER OF' THOROC SP15 SPRAY MORTAR, ONE-COMPONENT, MICRO-SILICA ENHANCED,FlBER-REINFORCED WET SPRAY MORTAR FOLLOWED BY 60MILS OF THOROC SEWER GUARD HBS 100 EPOXY LINER, HIGH-BULO, MOlsnJRE-INSENSITIVE, CHEldlCAI..耐药环氧涂层。应将混凝土的表面刷新并检查环氧树脂的应用。涂层s“'l'e st n'pucation应由制造商的涂抹器划分。
可再生氢能社区布局朝外操作
太阳能氢技术，即通过太阳能电池板喂养的电解产生绿色氢，由于研究表明它可以与传统的电池竞争，因此引起了人们的注意。当代，最近在红色II指令的几乎所有欧盟国家中采用的驱动的可再生能源社区的兴趣都在增加。匹配创新技术和新的商业模式，使能源需求和生产在时间和空间方面更加接近，探索了可再生氢能源社区的可行性。要确定这些解决方案和规模的盈利能力并运行能源系统，需要能源和经济分析以及其绩效的优化。使用有关能量负载和生产的每小时真实数据研究了具有180 kWp光伏的建筑综合体。存储容量范围为500至2000 kWh，以选择氢和电池选项。还分析了2020年，2030年和2040年的投资成本和运营成本，以评估技术准备水平的变化，并考虑由于地缘政治问题对市场的影响而导致电价的强烈变化。使用DeCaplan™数字平台进行了分析，该平台采用了混合整数线性编程求解器。最后，在2019年，2020年和2021年的两个月中，对小时基础的调度进行了比较，与大流行限制相对应。
用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
动态设施布局问题的解决方案 - SOAR
目录 章节 页码 1. 介绍................................................................................................................................1 1.1 设施布局变革的必要性...............................................................................................2 1.2 布局研究分类........................................................................................................6 1.2.1 静态布局设计方法........................................................................................6 1.2.2 动态布局........................................................................................................7 1.3 重新设计的新方法.........................................................................................................10 1.4 本研究的目标....................................................................................................................11 1.5 章节提纲........................................................................................................................12 2. 文献综述....................................................................................................................14 2.1 设施规划....................................................................................................................14 2.2 静态设施布局配置中使用的距离度量........................................................................16 2.3 静态 FLP 的解决方法................................................................................................17 2.4 集成多个目标以解决多个问题FLP 的限制.........20 2.5
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<
22. 现有场地布局规划.pdf
所有测量均为公制。所有纵向测量和选定的垂直间隔距离均以毫米为单位（即 4020）。所有垂直参考高度均以米为单位（即 +27.600）。所有 FFL 均以米为单位（即 +3.800）