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World File Search System平衡网络
secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。
陆军概况 - OSD CAPE
同样，计划中的现代化工作将逐步改善陆军网络，以实现 LandWarNet 2020 及以后的目标。在过去十年中，陆军投入巨资增强和整合 LandWarNet 的作战能力。在同一时期，企业和安装组件（它们共同构成了 LandWarNet 的机构组件）一直保持相对停滞状态，从而产生了显著的差异。如下所述，新的战略要求的出现要求陆军重新平衡网络并将其统一为端到端的 LandWarNet。按照任务指挥领域中使用的成功能力集方法，陆军将逐步升级 LandWarNet 的机构组件，同时将能力与作战网络同步。这些升级通常对最终用户透明，将为陆军领导人、网络用户和网络运营商提供显著的能力改进。LandWarNet 2020 及以后将更加有效（例如，单点登录访问应用程序和数据存储库，以及强大且始终可用的协作能力）、高效（例如，通过集中网络运营和同步网络资金对网络进行指挥和控制）和安全（例如，有保证的身份和访问管理，以及对网络安全态势的持续监控和风险评估）。
缓慢而弱的吸引子计算嵌入快速和强的E-I平衡神经动力学
吸引子网络需要神经元连接是高度结构的，以维持代表信息的吸引子态，而激发和抑制平衡网络（E-INNS）需要神经元连接才能被延伸，并且稀疏以产生不规则的神经元素。尽管被视为神经回路的规范模型，但通常对两种类型的网络进行独立研究，并且鉴于它们的结构需求非常不同，因此仍不清楚它们如何在大脑中共存。在这项研究中，我们研究了连续吸引人神经网络（CANNS）和E-INN的兼容性。与重新实验数据一致，我们发现当神经元突触由两组组成时，神经回路可以表现出CANN和E-INN的特征：一组对于不规则的曲线是强的且快速的，而另一组对于吸管动力学而言弱且缓慢。另外，与仅使用一组突触相比，模拟和理论分析都表明，该网络表现出增强的性能，并加速了吸引子态的融合并保留了局部输入的E-I平衡状况。我们希望这项研究能够了解结构化神经计算如何通过神经元的不规则曲率实现。
元启发式优化器解决多冰淇淋可持续新鲜海鲜供应链网络设计问题：虾产品的案例
抽象的海鲜产品是全球社区中寻求的，是人类基本营养的主要来源。最近，海鲜供应链网络已经遇到了新的可持续性法规和大流行带来的障碍。在这项研究中，考虑可持续性方面的新型供应链网络是为新鲜的海鲜开发的，可以理想地平衡网络的财务方面，同时增强废物产品的回收利用。此外，采用了四个元启发式学来征服精确溶液方法的计算复杂性。为了评估算法在解决所提出的海鲜供应链模型复杂性时的性能，设计了一些数字示例，以三种不同的尺度设计。根据五个有效措施评估了从元启发式优化器获得的结果。为了促进统计分析过程，使用相对偏差索引指标将每个度量归一化。根据从元腔的实施中获得的结果，可以得出结论，多目标灰狼和多目标的金鹰优化器优于其他两个解决方案方法，就解决方案的质量而言。因此，它们可以充分地应用于解决现实世界中的海鲜供应链网络问题。2023作者。由Elsevier BV代表亚历山大大学工程学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/）。
太阳能光伏和风力发电作为能量过渡的核心：与储能系统的关节整合和杂交
全球可再生能源的可用性和可访问性使其在能源部门的脱碳过程中起着领先作用。此外，这种“广泛的可用性”使可再生能源成为最合适的能源类型，可以在很大程度上取决于化石燃料出口国；经常具有高度社会和政治动荡的国家。因此，电力系统正在向基于可再生的模型过渡，该模型允许使用化石燃料被放弃。但是，这意味着社会在整体，能源公司和政府中需要解决的许多技术和运营挑战，尤其是能够有效，安全地将这种不断增长的可再生能源产生能力整合到电力系统中。最引人注目的挑战是与这些干净来源的间歇性以及系统的可靠性和稳定性有关的挑战。在最需要的时间内并不总是生成电力，并且其生产产生的电力系统会导致电力系统较不可预测，更难控制且不同步。这些挑战引起了许多解决方案的提议，例如储能，开发绿色氢等新能源载体和建立虚拟发电厂。能源存储对于平衡网络的生成和需求以及为网络提供支持至关重要 - 甚至是为了执行电力系统中的电力频率调节任务，因此必须部署基于尖端技术的大规模储能系统[1]。国家还专注于绿色氢的生产，因为它可以存储并后来用作燃料，甚至有助于平衡能源生产和消费曲线[2]。最后，鉴于分布式发电的优势以及各国基于该生产模型的电力系统所做的承诺[3]，虚拟发电厂也成为将可再生能源集成到电力系统中的关键实体[4]。虚拟发电厂是虚拟单元，它汇总了一组发电和存储电厂的电力和能量存储能力，由一个实体协调，并为电力系统提供能源和辅助服务。全球数字还强调了可再生能源的重要性。根据国际能源机构（IEA）的说法，2021年可再生能力的增加达到了近295吉瓦，打破了新的记录。此外，尽管尚未准确评估俄罗斯入侵乌克兰的影响，但预计安装的可再生能力将在2022年创造新的记录，增长8％。在这种情况下，两种最重要的可再生能源技术，风能和太阳能光伏（PV）功率的竞争力不断提高，尤其是鉴于高煤炭和天然气价格的高度[5]。在2021年底添加的94 GW新设备的94 GW使全球安装的总风能能力达到837 GW [6]，而太阳能光伏市场也增长