实现英国的净零目标需要多方面的方法。必须实施智能网格技术,以改善能量流并减少效率低下。储能系统(例如锂离子电池)需要缩放以管理可再生的可变性。分散的能源系统(包括微电网)可以为偏远地区带来清洁能源,同时增强整体电网弹性。根据国家电网倡议,例如东部链接和智能仪表的推广,已经在朝着更具弹性和高效的能源系统迈进了进步。
摘要 - 通过人工智能(AI)基于人工智能(AI)基于人工智能的沟通优化仍然是基础的基础。作为第六代(6G)通信网络追求全赛纳里奥的覆盖范围,在复杂的极端环境中的选择提出了未经证实的挑战。这些环境的动态性质,结合物理约束,使AI解决方案(例如深度强化学习(DRL))很难为培训过程获得有效的奖励反馈。但是,许多现有的基于DRL的网络优化研究通过理想化的环境设置忽略了这一挑战。受到生成AI(Genai)(尤其是扩散模型)的强大功能的启发,在捕获复杂的潜在分布时,我们引入了一种新颖的基于扩散推理的奖励成型方案(着装),以实现强大的网络优化。通过对观察到的环境状态进行调节和执行动作,着装利用扩散模型的多步降级过程作为深层推理的一种形式,逐渐完善了潜在表示,以产生有意义的辅助奖励信号,以捕获网络系统模式。此外,连衣裙设计用于与任何DRL框架的无缝集成,允许连衣裙辅助的DRL(装扮得出)即使在极端的网络环境下也可以实现稳定而有效的DRL培训。实验结果表明,穿着的DRL大约达到1。礼服代码可从https://github.com/nice-hku/dress获得。与基线方法相比,在稀疏奖励无线环境中的收敛速度比其原始版本快于其原始版本,并且在多个一般DRL基准环境中的性能得到了显着改进。
Anuj Jalwal先生,Garima Kumawat女士摘要:社交媒体的出现彻底改变了信息的传播和社会话语的动态。具有快速传播内容的能力,数字平台已成为塑造性别和种姓叙事,影响公众舆论,政策框架和基层行动主义的强大工具。社交媒体用作双刃剑 - 一方面,它为边缘化,促进意识和动员提供了声音;另一方面,它构成了诸如错误信息,在线骚扰和数字排除等挑战。本文深入研究了社交媒体对性别和种姓叙事的深远影响,强调了它如何成为当代社会运动的基本力量。数字平台,包括Twitter,Facebook和Instagram,使历史上被压迫的群体挑战了主导的叙事并要求正义。#METOO,#DalitlivesMatter和#AmbedKariteMovements之类的动作已获得前所未有的动力,引起人们对系统性问题的关注并促使社会和法律改革。社交媒体内容的病毒性质可确保即使本地化问题也可以受到全球关注,从而加强集体行动主义。此外,本文研究了算法,数字素养差距和状态干预措施如何影响这些讨论的轨迹。虽然数字平台声称可以促进自由表达,但人工智能和算法偏见的作用通常会以可能加强现有功率结构的方式来策划内容。关键字:数字起义,社交媒体,性别,种姓,行动主义,在线话语由于数字划分进一步加剧了在线话语中的不平等,因此排除了边缘化社区。尽管具有变革性的潜力,但社交媒体充满了风险,包括网络欺凌,错误信息和有针对性的骚扰。妇女和达利特活动家经常成为在线虐待的受害者,沉默的声音并阻碍进步。此外,国家监视和审查制度对数字行动主义的真实性和可持续性构成了重大威胁。本文探讨了政策和法规如何在保留言论自由和民主参与原则的同时确保更安全的数字空间。使用混合方法方法,本研究整合了定性案例研究和定量数据分析,以评估社交媒体在放大性别和种姓叙事方面的有效性。批判性地评估了这些数字运动是否会导致切实的社会变化,还是仅限于现实世界影响有限的在线空间。本文结束了,强调需要一个包容性的数字生态系统,在这种生态系统中,不仅听到边缘化的声音,而且受到了保护。增强数字素养,实施强大的反骚扰政策以及确保公平的互联网访问对于维持有意义的话语至关重要。随着社交媒体的不断发展,其作为性别催化剂和种姓正义的潜力取决于优先考虑包容性,道德监管和民主参与的积极措施。
1,2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生,Peth,3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授,Peth摘要:脑电图(EEG)信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式,有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近,大脑信号对抑郁症,记忆力丧失,压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此,这项工作旨在研究OM冥想的重要性,这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中,对OM诵经信号进行分析,并进行分类,以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤:第一步是预处理或提取功能,第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标(例如准确性,灵敏度,精度)进行评估。 关键字:脑电信号,OM诵经,机器学习,大脑,DWTEEG是一种有效的方式,有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近,大脑信号对抑郁症,记忆力丧失,压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此,这项工作旨在研究OM冥想的重要性,这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中,对OM诵经信号进行分析,并进行分类,以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤:第一步是预处理或提取功能,第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标(例如准确性,灵敏度,精度)进行评估。关键字:脑电信号,OM诵经,机器学习,大脑,DWT
环境可持续性是一个紧迫的全球关注,能源节能和有效利用在其成就中起着关键作用。智能电网技术已成为一种有前途的解决方案,促进能源效率,促进可再生能源整合并促进消费者参与。但是,在这些网格中添加智能传感器有可能大大提高可持续性计划的水平。本文强调了智能网格传感器在解决诸如能源损失,需求响应限制和可再生能源整合之类的挑战中的作用。它说明了这些传感器如何实现实时监控,故障检测和最佳负载管理,以提高电网性能并减少环境影响。这项研究还研究了智能电网传感器的AI如何执行实时数据监视,最佳能量分配以及智能网格传感器的主动决策支持可能会改善环境可持续性。此外,它研究了印度传感器技术的进步,包括班加罗尔BESCOM倡议和塔塔Power-DDL在德里的可再生能源交易等试点项目,以展示其实际应用和结果。智能传感器可准确跟踪能源使用趋势,增强负载分布并推动可再生能源的明智应用。这些传感器通过与客户互动并实现需求响应系统来帮助减少能源浪费和碳排放。具有网格的系统,例如带有传感器的电热水器,可以节省高达29%的能源。这项研究解决了智能传感器在克服传统网格的缺点中的关键作用,并通过对文献进行广泛的分析来保证更具弹性,高效和可持续的能源未来。通过传感器整合可再生能源,可以提高系统效率,降低对化石燃料的依赖,并优化供应和需求。利用物联网(IoT)技术可以精确监视空气质量,用水和资源管理,从而大大改善环境监督。这种整合会导致温室气体排放量最多减少20%,并用水量减少30%。最后,本文讨论了将人工智能与智能网格传感器整合在一起如何增强预测性维护,能源管理和网络安全,从而进一步加强了其部署的案例。
4控制策略77 4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 4.1.1模型简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78 4.2超级隔离器子类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.2.1超级隔离器模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.2非最低相位问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 4.2.3控制诱导的时间尺度分离。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 4.2.4超级电容器控制应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86 4.2.5零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87 4.2.6参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 4.3电池子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91 4.3.1电池模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92 4.3.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。93 4.3.3零动力学分析。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 94 4.4 PV数组子系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 95 4.4.1 PV数组模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 96 4.4.2反馈线性化。 。 。 。 。 。93 4.3.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。94 4.4 PV数组子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 4.4.1 PV数组模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。96 4.4.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 4.5 DC负载子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.1 DC负载模型。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。98 4.5.1 DC负载模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98 4.5.2反向替代控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99 4.5.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 4.6再生制动子系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102 4.6.1再生制动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。103 4.6.2再生制动控制应用。。。。。。。。。。。。。。。。。104 4.6.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.6.4参考计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106 4.7 AC网格连接。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 107 4.7.1 AC网格模型。106 4.7 AC网格连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.1 AC网格模型。107 4.7.1 AC网格模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 4.7.2反馈线性化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.3零动力学分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 4.7.4 PLL同步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 4.8系统互连。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.1直流总线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111 4.8.2分层控制结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112 4.8.3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113 4.8.4稳定性分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
摘要 近年来,随着深度学习 (DL) 算法的广泛应用,例如用于检测 Android 恶意软件或易受攻击的源代码,人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在网络安全解决方案的开发中变得越来越重要。然而,与其他 DL 应用领域(例如计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP))具有相同的基本限制,基于 AI 的网络安全解决方案无法证明结果(从检测和预测到推理和决策)并使人类可以理解。因此,可解释人工智能 (XAI) 已成为解决使人工智能模型对人类用户可解释或可解释的相关挑战的重要主题。它在网络安全领域尤其重要,因为 XAI 可以让每天被数以万计的安全警报(其中大部分是误报)淹没的安全操作员更好地评估潜在威胁并减少警报疲劳。我们对 XAI 与网络安全之间的交集进行了广泛的文献综述。具体来说,我们从两个角度调查现有文献:XAI 在网络安全中的应用(例如,入侵检测、恶意软件分类)和 XAI 的安全性(例如,对 XAI 管道的攻击、潜在的对策)。我们用文献中讨论过的几种安全属性来描述 XAI 的安全性。我们还提出了文献中未解答或未充分解决的开放性问题,并讨论了未来的研究方向。
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