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World File Search System文献数据库
能量 - 文献
摘要：公用事业规模的混合风能-太阳能光伏发电厂（可能还包括一些存储）是传统电网向高可再生能源（RE）份额过渡的一个有吸引力的选择。除了较低的发电成本外，它们还提供增强的调度能力和灵活的操作。然而，在评估它们的潜力时，它们对输入数据的要求更高，因为它们必须考虑空间和时间变化来评估它们的技术经济可行性，以及其他常见的输入，如经济、社会或环境数据。不同数据的可用性会影响要实施的分析类型。将采用将信息分层的微电网方法对数据进行分类。寻求三个不同的分析层次：长期能源情景、地理空间规划和生产成本估算。在这种微电网方法下，对每个规划阶段所需的数据以及用于评估公用事业规模混合发电厂的可用数据源的分析是本评论的主要重点。
文献的系统评价
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术（ICT）介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志，增强数据收集和分析，并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本，音频和视频等各种格式捕获数据的能力，从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是，还讨论了这些技术引入的挑战，包括与隐私和机密性有关的道德问题，以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入，而无需持续的身体存在，在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下，这可能是有利的。但是，这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外，本文介绍了ICT如何民主化研究的访问，允许对原本无法访问的社区进行研究，尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制，这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是，尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具，但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
考虑风光互补的输储联合规划方法研究
伏消纳的主要手段，在电力网中合理配置能源储存 的位置和容量，可以改变负荷和风力发电的时空特 性，进而改变电网的传输性能，解决输电线路阻塞 和过负荷的问题。文献 [7] 考虑储能和可再生能源 之间的互补性，以综合成本最低为目标构建输储规 划模型；文献 [8] 引入了一种自适应最小 - 最大 - 最小 成本模型，以找到新线路和储能的鲁棒最佳扩建规 划；文献 [9] 则从储能带来的效益出发，将商业储能 的选址、定容问题和线路扩展规划集成起来，构建 输储规划模型；文献 [10] 针对输电线路和储能系统 的综合规划，提出了一种连续时间混合随机 / 鲁棒优 化方法；文献 [11] 针对输电工程的扩建落后于风力 装机容量的发展，提出了一种考虑低压侧直供潜力 的协调规划方法；文献 [12] 总结了能源互联网的基 本概念和特点，对其基本结构框架进行了详细分 析，通过高通滤波的控制策略来平抑新能源功率的 波动；文献 [13] 提出依据风电预测误差，利用储能的 快速调节能力，提出考虑预测误差的储能控制策 略，从而进行平抑风电功率波动；文献 [14] 研究了多 区域电力系统储能优化配置问题，采用迭代算法将 原问题进行分解为多个子系统储能配置问题；文献 [15] 综合考虑多种经济因素，为追求最低经济成本， 建立一种分阶段的输储规划模型。需要指出的是， 输电网络约束的引入增加了输储规划模型的求解 难度，并且现有的输储协同规划研究主要集中于储 能和线路的扩建，考虑风光互补的输储联合规划的 研究很少。 面对大规模风光并网的输电网规划问题，本文 首先综合考虑风光互补特性和储能的运行特性，进 行输电线路规划，使储能成本、年弃风弃光成本和 输电线路成本最小化，其次提出 3 个评价指标来评
文献计量与系统文献分析 - ZU Scholars
摘要——人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在教育领域的融合是一个快速发展的领域，但其对学生学习成果的长期影响和实际影响需要更深入的研究。为解决这一差距，我们的研究提供了一种新颖的方法，结合了文献计量分析和系统文献综述 (SLR)，并以 PRISMA 方法为指导。第一阶段是全面的文献计量分析，确定了教育环境中 AI/ML 领域的主要国家、教育机构、期刊、关键词和有影响力的作者。这一阶段提供了对该领域格局的宏观了解，展示了教育领域 AI/ML 研究的全球性和跨学科性质。随后的阶段涉及对 22 篇精选学术文章进行细致的 SLR。这项深入的审查揭示了 AI 和 ML 在教育中的当前应用、新兴趋势、挑战和未来方向。这种双重方法的研究结果为教育工作者、研究人员和政策制定者提供了全面的路线图，强调了 AI 和 ML 在教育领域的变革潜力。该评论的大量文章深入探讨了人工智能在教育领域的各种重大影响，突出了其在预测学业成功、增强电子学习体验以及为未来几代人做好人工智能在医疗保健等各个领域的整合准备方面的作用。这项研究不仅强调了人工智能在重塑教育格局方面的革命性潜力，而且还为在教育中有效部署人工智能和机器学习技术提供了指导框架。关键词 — 人工智能、机器学习、教育、系统文献综述 (SLR)
ESA ANZBMS临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库
- Endocrinology Research Fellow, Western Health - PhD Candidate, The Alfred / Monash University - Endocrinology registrar, Geelong Endocrinology and Diabetes - Diabetes and Women's Health Fellow, Monash Health - Diabetes and Clinical Nutrition Registrar, Monash Health - Casey Diabetes and Endocrinology Registrar, Casey Hospital and Monash Health - Victorian Heart Hospital (VHH) Diabetes维多利亚心脏医院 - 吉朗大学医院的内分泌学研究员和内分泌学注册官 - 哈德逊医学研究所和莫纳什健康研究所雄科学临床研究员 - 博士学位 - 候选人 - 莫纳什健康 /莫纳什·哈德森（Monash Health） /哈德森医学研究所内分泌高血压 - 哈德森医学研究所 - 东部临床研究院 /梅尔布尔·迪亚比特（Melb hillo Health） - 梅尔布尔·伊普尔（Melb）伊斯特恩·伊斯特（Estern）ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTER -ESTER -ENDIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESERTIR-博士候选人 - 跨性别健康，奥斯汀健康 /墨尔本大学QLD < / div < / div>
开发综合数据库... - WES
摘要。对于海上风力涡轮机的设计和优化，了解现实环境条件和利用有充分依据的模拟约束非常重要，因为两者都会影响数值模拟中的结构行为和功率输出。然而，真正的高质量数据，特别是用于研究目的的数据，很少可用。这就是为什么在这项工作中，使用 FINO 研究平台的数据得出北海和波罗的海风力涡轮机位置的 13 个环境条件的综合数据库。对于模拟约束，如模拟长度和初始模拟瞬态时间，文献中也有充分依据的建议。然而，众所周知，模拟长度和初始瞬态时间的选择从根本上影响模拟的质量和计算时间。因此，对两个参数的收敛性进行了研究，以根据子结构类型、风速和考虑的载荷（疲劳或极限）确定适当的值。由于数据库和模拟约束的主要目的是为概率设计方法提供现实数据，并作为进一步研究的指导，以实现更现实和准确的模拟，因此所有结果都是免费提供的并且易于应用。
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。