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使用深度机器学习进行能源网格优化
能源网优化对于提高现代电力系统的效率、可靠性和可持续性至关重要。本文探讨了深度学习算法在能源网优化中的应用，强调使用 MATLAB 作为开发和测试这些先进方法的多功能工具。本研究首先概述了能源网当前面临的挑战，包括可再生能源的整合、需求预测和电网稳定性。然后，深入探讨深度学习带来的机遇，例如提高预测准确性、实时决策和自适应控制策略。通过利用 MATLAB 强大的计算能力和广泛的库，可以应用各种深度学习技术（包括神经网络、强化学习和深度强化学习）来优化电网性能。本文还讨论了实施这些算法的实际挑战，例如计算复杂性、数据要求和模型可解释性。通过详细的案例研究，证明了深度学习在解决特定电网优化问题方面的有效性，为研究人员和从业人员提供了宝贵的见解。这项研究凸显了将 MATLAB 与深度学习相结合以推进电网优化的潜力，为更智能、更具弹性的电力系统铺平了道路
引用为：Vasenska，I。P.（2024）。深度机器学习对旅游时间序列预测的经济影响，Ekonomicko-Manazerske Spektrum，1
收到：2024年3月10日；以修订的形式收到：2024年5月19日；接受：2024年6月6日；在线提供：2024年6月30日摘要：研究背景：准确地预测入站旅游的流动一直对参与该行业的所有各方构成重大挑战。旅游产品的复杂性质，直接和间接地受到各种风险，灾难和危机的影响，进一步凸显了其对破坏和波动的敏感性。因此，使用当代数据科学方法和人工神经网络（ANN）方法对预测入站旅游流的兴趣越来越大。因此，本文试图通过采用深度机器学习（DML）方法来探索AI预测技术，并比较jupyter笔记本计算环境中的时间序列预测的各种Python库。在2002年至2023年期间，国内和国际旅游的数据保留在保加利亚注册，已利用多个Python图书馆来构建先进的深层神经网络。本文的目的：当前论文的目的是确定哪种时间序列预测模型 - 指数平滑，TBAT，Auto Arima，Theta或LSTM具有更好的准确性估算，并可以通过研究和实践经济目的在未来使用类似的任务来应用于类似的任务。方法：应用方法基于经典科学方法。关于主要发现，他们可以帮助您进行日常运营计划，管理和搬迁微观和宏观水平的旅游资源，以及对与分析和新颖性有关的研究领域的缺点和局限性的见解。发现和值添加：此外，获得的结果重申，可以将ANN应用于准确的预测，尤其是在保加利亚的情况下，在保加利亚的情况下，与旅游业相关的学者，企业和政策制定者尚未应用此类模型。
人工智能聊天机器人：传统与深度机器学习技术的综述
摘要：人工智能 (AI) 使机器变得智能，最重要的是使用机器学习 (ML)，机器经过训练能够做出更好的决策和预测。特别是，基于 ML 的聊天机器人系统已经开发出来，使用自然语言处理 (NLP) 技术模拟与人的聊天。聊天机器人在许多领域的应用迅速增加，包括教育、医疗保健、文化遗产、支持系统和营销以及娱乐。聊天机器人有潜力改善人与机器的互动，而 NLP 可以帮助它们更清楚地理解人类语言，从而做出正确而智能的回应。除了经典的 ML 技术外，深度学习 (DL) 还吸引了许多研究人员使用更复杂、更准确的技术开发聊天机器人。然而，尽管研究已经为英语广泛开发了聊天机器人，但对阿拉伯语的研究相对较少，这主要是因为与英语相比，阿拉伯语的复杂性和缺乏适当的语料库。尽管已有多项调查研究回顾了聊天机器人系统的最新进展，但这些研究 (a) 并未全面概述阿拉伯语聊天机器人与英语聊天机器人所使用的技术有何不同；(b) 很少关注 ANN 在聊天机器人开发中的应用。因此，在本文中，我们对聊天机器人研究进行了文献调查，以突出 (1) 聊天机器人的经典和深度 ML 技术之间的差异；以及 (2) 阿拉伯语聊天机器人与其他语言聊天机器人所采用的技术之间的差异。为此，我们提出了各种技术比较标准，并从收集的研究中提取相应的数据，并就阿拉伯语聊天机器人开发的进展以及未来仍需做的事情提供见解。