XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制步骤
大规模分布式能源电网整合的可扩展预测控制与优化：预印本
摘要 — 将大量分布式能源 (DER) 整合到电网中需要一种可扩展的电力平衡方法。我们将电力平衡问题表述为一个前瞻优化问题，由基于模型预测控制 (MPC) 框架的配电系统聚合器按顺序解决。解决大规模前瞻控制问题需要正确配置控制步骤。在本文中，为了解决大规模控制问题，我们提出了一种可变的时间粒度，其中靠近当前控制步骤的控制时间步骤具有更精细的分辨率。聚合器目标包括最大化电力生产收入并最小化电力购买费用、可再生能源削减以及能源存储和电动汽车 (EV) 充电站的里程成本，同时满足系统容量和运营约束。控制问题被表述为混合整数线性规划 (MILP)，并使用 XpressMP 求解器进行求解。我们进行了模拟，考虑了由 2507 个设备（可控 DER）组成的大型配电网络的铜板表示，包括可削减的光伏 (PV)、储能电池、电动汽车充电站以及带有供暖、通风和空调装置 (HVAC) 的建筑物。我们展示了所提出的方法在交互式管理 DER 以实现最大能源交易利润和本地供需电力平衡方面的有效性。最后，我们证明了所提出的方法在计算时间方面优于其他基准控制器，同时不影响运行性能。索引术语 — 配电系统、DER、电网整合、电力市场、模型预测控制、电力平衡。
基于机器学习的驾驶决策策略...
摘要开发技术为形成，工作，功能化和用于更好地改善人类生活的几种发明或创造而成为了重要阶段。创建自动驾驶汽车的想法是通过取代人类的驾驶和使用人工智能来提高人类驾驶技能，以便更好地使用安全规则；避免发生事故，正确运行良好的交通和道路的道路。当前的自动驾驶汽车通过仅考虑外部因素（行人，道路状况等）来确定其驾驶策略不考虑车辆的内部状况。为了解决该问题，该项目提出了“基于自动驾驶汽车的机器学习的驾驶决策策略（DDS）”，该项目不仅通过分析外部因素，还分析了车辆的内部因素（消耗条件，RPM等级）来确定自动驾驶汽车的最佳策略。DDS使用来自云中存储的车辆的传感器数据来学习遗传算法，并确定自动驾驶汽车的最佳驾驶策略。该项目将DDS与MLP和RF神经网络模型进行了比较，以验证DDS。关键字：外部条件，内部条件，驱动决策策略。1。简介目前，全球公司正在开发第四阶段的高级自动驾驶汽车技术。自动驾驶汽车是根据各种ICT技术开发的，并且可以将操作原则分为三个级别的认可，判断和控制层面。但是，作为自动驾驶的表现识别步骤是通过在GP，相机和雷达等车辆中利用各种传感器来识别和收集有关周围情况的信息。判断步骤根据公认信息确定驾驶策略。然后，此步骤确定并分析了放置车辆的条件，并确定适合驾驶环境和目标的驾驶计划。控制步骤确定速度，方向等。关于驾驶，车辆开始自行驾驶。一辆自动驾驶的车辆执行各种行动以到达目的地，重复自己的认可，判断和控制步骤[1]。
精确调整对嵌入式系统性能的影响：针对现场控制的案例研究
面向现场的控制（FOC）是一种行业标准的策略，用于控制感应电动机和其他类型的基于AC的电动机。以数字方式实施时，此控制方案具有很高的算术强度 - 特别是它需要使用三角函数。此要求与需要在需要时增加控制步骤频率的必要性，并且在保存电池寿命（例如无人机）的应用中最小化功耗。但是，它也非常适合使用精确调整技术优化。因此，我们利用最新的FIXM方法来通过应用三角函数的精确调整来优化模拟典型焦点应用的Miniapp。FIXM方法本身是扩展的，以实现其他算法选择，以实现执行时间和代码大小之间的权衡。随着FIXM在Miniapp上的应用，我们达到了高达278％的加速，输出的误差小于0.1％。
无人机导航的VO -SAF -SAFE强化学习-Orca
摘要 - 这项工作的重点是强化学习（RL）的无人机导航，其本地化基于视觉探测器（VO）。这样的无人机应避免飞向视觉特征差的区域，因为这可能导致定位变化或完全丢失跟踪。为了实现这一目标，我们提出了一个层次控制方案，该方案使用经过RL训练的策略作为高级控制器，以生成下一个控制步骤的航路点和一个低级控制器，以指导无人机到达后续航点。对于高级政策培训，与其他基于RL的导航方法不同，我们通过引入与姿势估计相关的惩罚将对VO绩效的认识纳入我们的政策。为了帮助机器人区分感知友好的区域和不可动摇的区域，我们提供语义场景，作为决策而不是原始图像的输入。此方法还有助于最大程度地减少SIM到真实的应用程序差距。
RS5100/RS6100附件指南
应用程序设计流程图和操作员界面设计是在托管在运行64位窗口的计算机上的Aurora设计助手IDE中完成的。使用分步方法组合一个流程图，其中每个步骤都从现有工具箱中获取并积极配置。输入后续步骤（可以是图像，3D数据或字母数字结果）很容易链接到上一个步骤的输出。决策制定是使用流量控制步骤进行的，其中逻辑表达式被交互描述。立即显示分析和处理步骤的结果，以允许快速调整参数。上下文指南为流程图中的每个步骤提供了帮助。流程图可通过将步骤分组到子流程图中保持。配方设施使一组分析和处理步骤具有不同的配置，以整洁处理对象或同一流程图中感兴趣的特征的变化。
醋酸浸出钢过程中钒溶解的动力学研究
钢渣是炼钢过程的副产品。由于钢渣生成率高，且其中含有大量有毒而有价值的金属，如钒，因此从该产品中回收钒是十分必要的。在本研究中，将炼钢转炉渣（含约1.96wt.% V 2 O 5 ）磨碎至平均粒度为85µm，采用乙酸浸出法回收钒。在固定乙酸浓度（1摩尔）和固液重量比（200毫升中1克钢渣）的情况下，研究了时间（0至120分钟范围内）和温度（0至80⁰C范围内）对浸出过程的影响。结果表明，增加时间和降低温度（活化能等于-11.4kJ/mol）可提高钒的浸出效率。在 0 ⁰ C 和 90 分钟时达到最大浸出效率。动力学研究表明，通过固体层的热量扩散是钒在乙酸中溶解的控制步骤。此外，热导率 (ka) 随温度升高而降低 (ka=21877.6/T3)，因此热量以较慢的速度从反应区转移到颗粒表面。
羊角面包的分析，可爱的心中可爱的面包
这项研究旨在研究制作羊角面包的经验。这项研究是一种具有现象学方法的定性研究。定性研究方法是从所涉及的主题的角度深入了解现象的。通常使用这些方法，例如深入的访谈，参与者观察和文献评论。在 - 深度访谈中，探讨了与受访者的全面讨论，以了解他们的整体观点，而参与者观察则涉及直接参与以了解情况的动态。同时，文献综述还研究了相关资源，以了解有关羊角面包的现有知识，以及其进步的障碍和前景。简而言之，羊角面包之所以喜欢，是因为它的味道美味，易于适应并吸引年轻的消费者。他们遵守传统生产技术，法国遗产和严格的质量控制步骤，强调了广泛的真实性和崇拜。具有满足各种引人注目的视觉偏好和外观的能力，羊角面包仍然是一个被爱的糕点，并受到许多人的享受。
量子系统的二进制控制脉冲优化
量子控制旨在操纵量子系统针对特定的量子状态或所需的操作。设计高度准确和效率的控制步骤对各种量子应用至关重要，包括能量最小化和电路汇编。在本文中，我们关注离散的二进制量子控制问题，并应用不同的优化算法和技术来提高计算效率和解决方案质量。特别是我们开发一个通用模型并以多种方式扩展它。我们引入了一个平方L 2-二烯函数来处理其他侧面范围，以模型要求，例如最多允许一个控件活跃。我们引入了一个总变化（TV）正常器，以减少控件中的开关数量。我们修改了流行的梯度上升脉冲工程（葡萄）算法，开发了一种新的乘数交替方向方法（ADMM）算法，以求解惩罚模型的持续放松，然后应用舍入技术来获得二元控制解决方案。我们提出了一种修改的信任区域方法，以进一步改善解决方案。我们的算法可以获得高质量的控制结果，这是由关于各种量子控制示例的数值研究所阐述的。
通过模型预测控制器增强配电网弹性，实现优先负荷恢复策略：预印本
摘要 — 有效的弹性改进策略使电网能够应对破坏性的极端事件。大多数电网停电都是由配电网中断引起的。受电力系统弹性研究的迫切需求的推动，本文提出了一种优先级加权最佳负荷恢复技术，以增强配电网对极端事件的弹性。所提出的技术基于智能配电技术，并被设计为顺序多步决策过程 (MDP) 和混合整数线性规划 (MILP)。它被公式化为具有模型预测控制 (MPC) 方法的最优控制问题。我们将设计的基于 MILP-MPC 的负荷恢复技术应用于简化的单总线版本的 IEEE 13 总线配电系统，该系统集成了分布式能源 (DER)，例如风力涡轮机、光伏阵列、微型涡轮机和储能设备。该技术使用可再生能源的预测信息、微型涡轮机的燃料状态和储能设备的充电状态，在每个控制步骤中实时执行缩减和滚动优化。我们考虑了触发上游公用电网停电并导致配电网孤岛运行的极端事件。我们证明了所提出的 MPC 方法在主电网停电导致孤岛运行期间根据优先级恢复配电网负载的有效性。
absp：有效分析区域的自动化R工具 -
动机：如今，在生物学的每个部分中都研究了表观遗传基因法规，从胚胎发育到癌症和神经退行性疾病等疾病。目前，为了量化和比较特定目标区域的CpG甲基化水平，最容易访问的技术是BisulfE TE -TE测序PCR（BSP）。但是，没有现有的用户友好工具能够分析来自BSP所有方法的数据。因此，处理PCR产品的直接测序（Direct-BSP）处理结果的最方便方法是手动分析色谱图轨迹，这是重复性且容易出现错误任务。结果：在这里，我们实施了一种新的基于R的工具，称为ABSP用于分析BisulfE TE-FITE测序PCR，从而提供了直接-BSP和Cloning-BSP数据的完整分析过程。它使用原始测序痕量文件（.ab1）作为计算和比较CpG甲基化百分比的输入。它是完全自动化的，并包含一个用户友好的界面，作为内置的r闪亮应用程序，质量控制步骤并生成出版物就绪的图形。可用性和实现：ABSP工具和相关数据可在https://github.com/ absp-methylation-tool/absp上获得。联系人：chann.lagadec@inserm.fr补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。