XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最累
火力电厂净零转型为碳捕存电厂发展无碳电力凭证以支持全球
‧‧‧jx Nippon石油和天然气勘探公公全球最大规模燃煤电厂营运的，2017年〜2021年累计捕捉380万吨co 2，皆用于eor
多目标贝叶斯优化共聚合和揭示帕累托前沿的化学机制
a。奈良科学技术学院科学技术研究生院，8916-5高山 - 哥，马萨诸塞州伊科马，奈良630-0192，日本。b。数据科学中心，奈良科学技术学院，8916-5高山 - 俄罗斯州，伊科马，奈良630-0192，日本。c。材料信息学计划，RD技术与数字化转型中心，JSR Corporation，3-103-9 TOMAN-ACHI，KAWASAKI-KU，KAWASAKI，KANAGAWA，KANAGAWA 210-0821，日本。d。精细的化学工艺部，JSR Corporation，100 Kawajiri-Cho，Yokkaichi，MIE 510-8552，日本。e。 Keio大学科学技术学院化学系，日本Kohoku-Ku 3-14-1 Hiyoshi，Kohoku-Ku，Kanagawa，Kanagawa 223-8522，日本。f。奈良科学技术学院材料研究平台中心，8916-5高山 - 俄罗斯州，伊科马，纳拉，日本，伊科马630-0192。关键词聚合物，流量合成，自由基聚合，贝叶斯优化，多物镜贝叶斯优化，苯乙烯，苯乙烯，甲基丙烯酸甲酯
组合游行沿指数尾巴向下
新想法通常是现有商品或思想的组合，Romer（1993）和Weitzman（1998）强调了这一点。单独的文献强调了指数增长与帕累托分布之间的联系：Gabaix（1999）展示了指数增长如何产生帕累托分布，而Kortum（1997）则显示了帕累托分布如何产生指数级增长。但这提出了一个“鸡肉和鸡蛋”问题：哪个是第一个是指数级的增长或帕累托分布？，无论如何，Romer和Weitzman的见解发生了什么，Combinatorics应该很重要？本文通过证明从标准薄尾分配的抽取数量的组合增长会导致指数级经济增长来回答这些问题；无需帕累托假设。更一般地，它提供了一个定理，将最大极端值的行为与抽奖数和尾巴的形状联系起来，以进行任何连续的概率分布。
草地碳汇监测与核算技术规程
涡度相关法直接测定的是净生态系统碳交换（Net Ecosystem Exchange, NEE）。监测样地的碳汇 为一定时期净生态系统碳交换（NEE）累加值的负值，即净生态系统生产力（NEP）。当NEP为正值时， 表示监测区域为碳汇；当NEP为负值时，表示监测区域为碳源。
强度帕累托进化算法，用于融合风电场和储能系统的动态经济发射问题
I。由于能量短缺和保护环境的增加压力，风能引起了人们的注意。风被认为是清洁能源，可以减轻对化石燃料的依赖。但是，风速的随机特征导致风能输出的波动性和不确定性。因此，风能的高渗透可能会对系统稳定性产生负面影响，并导致侵犯能量平衡约束[1]。实际上，一旦风力渗透成为总能源产量的5％以上，功率质量将受风力发电的不确定性的影响[2]。因此，在风热系统中，重要的是要完美地分配包括风能在内的所有单元的产生，以减轻风力降低。此问题称为功率调度问题。几项研究工作已处理了风热系统的最佳调度。此类问题的解决方案是基于二次编程，遗传算法（GA）[3]，粒子群优化（PSO）[4]，模拟退火[5]，Harmony Search [6]，Firefly AlgorithM [7]，化学反应[8]等，等等。风的不确定性
利用仿射变换扩大树形结构的帕累托优化：评估亚马逊地区的混合浮动太阳能水电系统
可持续性挑战本质上涉及对多个相互竞争的目标的考虑。帕累托边界（即所有最优解的集合，这些解不能针对一个目标进行改进，否则会对另一个目标产生负面影响）是应对可持续性挑战的关键决策工具，因为它强调了相互冲突的目标之间的内在权衡。我们的研究动机是亚马逊河流域水电战略规划，亚马逊河流域是地球上最大、生物多样性最丰富的河流系统之一，增加能源生产的需求与最大限度地减少有害环境影响的迫切要求不谋而合。我们研究了一种将水电与浮动光伏太阳能电池板 (FPV) 配对的创新战略。我们提供了一种新的扩展多树网络公式，可以考虑多种水坝配置。为了应对扩大帕累托优化框架以解决整个亚马逊河流域的多个目标的计算挑战，我们通过两项改进进一步增强了树形结构网络中帕累托边界的最先进的算法。我们引入了由子边界引起的仿射变换来计算帕累托优势，并提供了合并子树的策略，从而显著提高了优势解决方案的修剪率。我们的实验表明，在保持最优性保证的同时，速度显著提高，在某些情况下甚至提高了一个数量级以上，从而使我们能够更有效地近似帕累托边界。此外，我们的研究结果表明，当将混合水电与 FPV 解决方案配对时，帕累托边界的能量值会显著向更高的方向转变，从而有可能在减轻不利影响的同时扩大能源生产。
使用ROS 4支持机器人自主运动的系统建设技术...
图1在上述过程中，MAP构造的概述，机器人需要在环境中移动以获取要构建地图的环境的数据。在这种情况下，人类经常驾驶机器人。可以说上述过程是将新的传感器数据添加到上一个地图中的过程。在这种情况下，如果传感器数据或机器人的估计位置发生错误，则会累积效果。因此，SLAM通过合并统计方法和其他方法来降低累积错误的影响。使用的大满贯和传感器的类型
第三方物流服务供应商案例研究
摘要：本研究旨在分析第三方物流 (3PL) 服务提供商的仓库增值服务 (VAS) 数据，从而使用帕累托分析作为质量工具，确定为客户执行 VAS 时的服务改进和成本削减机会。采用案例研究方法，从比利时一家领先的 3PL 公司收集了定性和定量数据。该方法通过应用帕累托分析的主要步骤进行。根据医学一般分类分析了两种药品，即麻醉性镇痛药 (NA) 和眼用抗组胺药和减充血剂 (OAD)。结果表明，帕累托原则在 NA — 售票案例中得到证实，五项活动消耗了 VAS 操作总时间的 83.3%。此外，在 OAD — 展示案例中，帕累托原则得到证实，六项活动得到验证，因为它们占主要 VAS 操作总时间的 81.26%。该研究针对造成延误的四个原因提出了解决方案，包括缺乏培训/最佳实践、空间利用率低、自动化程度低以及缺乏凝聚力和规划。尽管避免仓库运营效率低下的重要性已得到公认，但文献中缺乏应用于实践的研究，而且关于分析 3PL 服务提供商的仓储增值服务运营数据的贡献也很少。本研究确定了温控药品的所有增值服务活动。此外，该研究还提出了非自动化 3PL 仓库的仓库运营改进框架，并通过帕累托分析指导管理人员降低成本并提高服务水平。
指数尾部的组合行进
观察到儿童化学套装中的成分可以创造出比宇宙中原子更多的不同组合。基于这一见解，Weitzman (1998) 构建了一个增长模型，其中新想法是旧想法的组合。然而，由于组合增长如此之快，他发现增长受到我们处理爆炸式增长的想法数量的限制，而组合学在确定增长率方面基本上没有发挥任何正式作用：有如此多的潜在组合，以至于数量不是限制因素。组合过程没有发挥更核心的作用，这有点令人失望和困惑。另一篇文献强调了指数增长和帕累托分布之间的联系。具体来说，Kortum (1997) 引入了一种建模经济增长的新方法，并认为帕累托分布至关重要：如果生产率是在从某个分布中抽取的多个样本中取的最大值（只使用最好的想法），那么在他的设置中，生产率的指数增长要求抽取的次数呈指数增长，并且所抽取的分布是帕累托分布，至少在上尾是这样。有趣的是，似乎需要如此强的分布假设。也许提取想法的底层分布是帕累托分布，但为什么会这样呢？毕竟，在经济学的许多其他应用中，帕累托分布是推导出来的，而不是假设的。例如，Gabaix (1999)、Luttmer (2007) 以及 Jones 和 Kim (2018) 强调，城市规模、公司就业、收入和财富都具有帕累托分布的特征。但是，该文献显示了这些帕累托分布是如何作为内生结果出现的。这就引发了一个问题：帕累托分布在 Kortum 方法中是否真的是必要的。而且，Romer 和 Weitzman 认为组合学应该是理解增长的核心，那么他们的观点又怎么了？本文结合 Kortum (1997) 和 Weitzman (1998) 的观点来回答这些问题。假设创意是现有成分的组合，就像菜谱一样。每个菜谱的生产率都是从概率分布中得出的。与 Romer 和 Weitzman 的观点一样，我们可以从现有成分中创造出的组合数量大到本质上是无限的，而我们受限于处理这些组合的能力。令 N t 表示截至日期 t 已经评估过的菜谱成分数量。换句话说，我们的“食谱”包括了所有可能由 N t 种原料组成的食谱：如果每种原料都可以加入或排除在食谱之外，那么食谱中总共有 2 N t 种食谱。最后，研究包括将新食谱添加到食谱中，即评估它们并了解它们的生产力。特别是，假设研究人员在食谱中添加新配料，并了解其生产率，使得 N t 呈指数增长。我们称一个包含 2 N t 个食谱的设置