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多目标粒子群优化算法用于家庭微电网优化调度
应对低电价时期家庭负荷和电动汽车集中用电的挑战对于减轻对公用电网的影响至关重要。在本研究中，我们提出了一种基于多目标粒子群算法的家庭微电网优化调度方法。建立了一个家庭微电网优化模型，考虑了分时电价和用户电动汽车出行模式。该模型专注于优化家庭日常用电成本并最小化电网侧能源供应差异。具体而言，该数学模型将微电网内每个分布式能源的实际输入和输出功率作为优化变量。此外，它还整合了对储能电池和电动汽车电池容量变化的分析。通过在帕累托最优解集内的算术模拟，该模型确定了有效缓解公用事业侧能源输入和输出波动的最优解。模拟结果证实了该策略在降低家庭日常用电成本方面的有效性。所提出的优化方法不仅提高了电力消费的整体质量，而且证明了其经济和实际可行性，凸显了其更广泛的应用和影响的潜力。
逆湖疏浚排水口监测计划 WRS 水资源解决方案
在 1、4、5 和 6 英尺深处收集了四个样本。其余四个测试坑 - S-1 至 5-4 - 是手工挖掘的，深度为 1 英尺。收集后，对样品进行了筛分和比重计测试。筛分试验是一种通过将土壤样品通过网眼逐渐变小的筛子来分析颗粒分布的方法。然后称重这些分类后的样品，以确定粗粒到细粒沉积物的变化（Hossain 等人2021）。除了筛分试验外，还使用比重计试验来确定筛分试验难以分类的细粒样品的成分。它是通过测量颗粒在液体中从悬浮液中沉降所需的时间来实现的（Hossian 等人2021）。这些方法的组合给出了从粗颗粒到细颗粒的综合粒度分布。Terracon 进行的粒度测试结果显示在表 1 至表 3 中。它们表明康特拉里湖床的土壤主要由淤泥和粘土组成。除了一个位置（样本位置 T-1）之外，深度为
支持信息富含硫的纳米多孔
摘要：提出了一种多尺度计算方法，用于预测具有高玻璃过渡温度的纠缠均聚物熔体的粘弹性特性。从聚合物的原子模型开始，引入了两个更粗糙的表示粗粒模型和一个滑弹性表示，该模型在更长的时间和长度尺度上连续运行。三个模型通过重新归一化的时间和模量尺度来统一，这是通过分别匹配其归一化链平方平方和应力松弛模量来实现的。为了促进纠缠链的松弛，在比实验中可访问的链条上进行模拟。时间 - 温度叠加施加以推断在高温下计算出的粘弹性特性，以实验可及的较低温度。这种提出的方法可以从原子模型开始预测熔体的线性流变性，并且不需要实验参数作为输入。在这里，这是针对集团和静态聚苯乙烯的证明，与实验测量相吻合。■简介
从地面到对象：与地面接触的动态物体的粗到细节自我监督的单眼估计
自我监督的单眼深度估计（DE）是一种学习深度的方法，没有昂贵的深度地面真理。但是，它经常在移动物体上挣扎，这些物体违反了训练期间的静态场景假设。为了结束这个问题，我们介绍了一个粗到最新的训练策略，该策略利用了地面与先验接触的地面，该期望是在户外场景中大多数移动物体在地面上造成的。在粗糙的训练阶段，我们将动态类中的对象排除在再投入损失计算中，以避免深度学习不准确。为了对物体的深度进行精确的监督，我们提出了一种新颖的接地式差异平滑度损失（GDS-loss），该损失（GDS-loss）鼓励DE网络将物体的深度与其接地接触点保持一致。随后，在精细的训练阶段，我们完善了DE网络，以了解重新投影损失中对象的详细深度，同时通过使用基于成本量的加权因素利用我们的正则化损失来确保对移动对象区域的准确DE。我们的整体粗表表训练策略可以轻松地与无需修改的方法集成，从而显着提高了挑战性的城市景观和KITTI数据集的DE性能，尤其是在移动对象区域中。
使用Linux功能实施至少特权的原则：挑战和观点
摘要 - 在历史性和默认情况下，Linux不尊重最少特权的原则，因为它授予了所有特权，以执行其任务。有了新的个人数据保护或出口控制法规，最低特权的原则是强制性的，即使是系统管理员也必须适用。Linux操作系统（由于版本2.2）将与超级用户相关的特权分为称为功能的不同单元。Linux功能允许粗粒访问控制受到限制的系统功能。“ rootasrole”项目被引入，作为在匹配必要功能的同时委派管理任务的解决方案。但是，用户体验的限制和Linux功能的映射构成了重大障碍。本文提出了增强功能，以平衡可用性和最少特权的原则，强调需要精确的能力定义。未来的工作涉及增强根质访问控制模型，并为有效管理Linux功能的管理访问控制框架解决。索引术语 - 访问控制，最小特权原理，Linux内核，功能
使用令牌级的加固学习，用于可控文本生成
为了满足现实世界应用的要求，控制几代大语言模型（LLMS）至关重要。先前的研究试图将强化学习（RL）引入可控制的文本生成中，而大多数现有的方法都遭受了过度拟合问题（基于芬太尼的方法）或半崩溃（后处理方法）。但是，当前的RL方法通常由粗粒（句子/段落级）的反馈引导，这可能导致由于语义曲折或句子中的序言而导致次优的表现。为了解决这个问题，我们提供了一种新颖的增强学习算法，名为Tole，该算法为Kenle Vel Rewards制定了可控的文本生成，并采用了“首次量化 - 涉及的”范式来增强RL算法的鲁棒性。此外，TOLE可以灵活地扩展到多个约束，而计算费用很少。实验结果表明，我们的算法可以在单属性和多属性控制任务上实现出色的性能。我们已在https://github.com/windylee0822/ctg上发布了代码。
使用粒子群优化算法进行可再生能源系统中的储能优化
1 莫斯科国立土木工程大学，129337，Yaroslavskoe shosse, 26，莫斯科，俄罗斯 2 电子工程系，GRIET，Bachupally，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度。 3 机械工程系，KG Reddy 工程技术学院，Chilkur(Vil)，Moinabad(M)，Ranga Reddy(Dist)，海得拉巴，500075，特伦甘纳邦，印度。 4 奇特卡拉大学研究影响与成果中心，拉贾普拉- 140417，旁遮普，印度 5 北阿坎德邦大学，德拉敦 - 248007，印度 6 洛夫利专业大学，帕格瓦拉，旁遮普，印度 7 奇特卡拉研究与发展中心，奇特卡拉大学，喜马偕尔邦 - 174103，印度 8 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉-281406（UP），印度 9 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 通讯作者：nidziyen@mgsu.ru
CXCL12/HMGB1杂粒的有效非肽抑制剂：一种计算和实验方法
杂膜复合物，而红线代表仅响应CXCL12的迁移。（c）在存在或不存在HBP08-2肽的情况下，单核细胞迁移，响应CXCL12的浓度增加。（A-C）在5个高功率场中计数迁移的细胞，显示为进行四个独立实验的平均值 + SEM。（d）在存在HBP08-2肽存在下用HMGB1处理的单核细胞上清液中IL-6的浓度或通过细胞因子珠阵列测量了针对TLR4（αTLR4）的中和抗体的中和抗体。数据显示为执行三个独立实验的平均值 + SEM。** p <0.01;通过未配对的t测试。
使用遗传算法，粒子群优化的综合方法的设计，用于优化电子束光刻，
摘要：随着先进制造对精确微型和纳米级图案的不断增长的要求，迫切需要对EBL过程的优化。当前的优化方法涉及GA与GWO或PSO与GWO等组合，而GWO与不良的探索 - 探索折衷折衷相困难，因此融合到次优溶液或溶液的不足。通过创新的自适应狼驱动的蜂群进化方法克服了上述挑战，使GA，PSO和GWO的优势协同以进行EBL的优化过程。从GA中产生多样化的解决方案人群是AWDSE的开始，以确保搜索空间中的广泛探索。此外，使用GWO的基于角色的分类将解决方案分层分类为不同的角色：Alpha，Beta，Gamma，Delta。的解决方案（Alpha，beta）通过基于PSO的更新来完善，这些更新通过更新解决方案来利用搜索空间，而解决方案排名较低（Gamma，delta）则受到GA驱动的交叉和突变操作，以维持多样性和探索。GA的进化操作与PSO粒子更新之间的自适应切换肯定是由GWO的领导动力驱动的，GWO的领导动力可以使多样化强化的更密集平衡，从而可以提高收敛精度和速度。实验结果证明，AWDSE能够提高约18％的临界维度，而延迟时间的收缩率达到12％，效果超过了GA-GWO和PSO-GWO的传统方法。这一进步强调了AWDSE可以显着提高EBL效率和准确性的可能性，而远离纳米制造过程的景色却越来越快。
经典物理学的三个非局部定理
本文始于对传统因果关系和地区概念的调查。本文介绍了特殊相对论和计算机科学的第一个非平凡综合，详细介绍了[EPS]中包含三个定理的工作，证明了古典物理学本身是非本地的。因此，第2和第3节中详细介绍的局部因果关系的概念不再适用于古典物理学。再次，这是有经过验证的定理，而不是假设或猜想的。具有动力学非局部性，我们将详细介绍算法熵是非局部性的半度性定义的算法。所有闭合和孤立的系统随着时间的流逝而在整个宇宙中演变而来，具有未同步的算法熵。具有统一的非局部性，存在算法时，如果可以访问停止序列，则可以推断出具有类似空间分离的系统的算法熵分数。具有相关性非局部性，我们表明，在宇宙中的所有系统中，熵的第二种算法定义是粗粒熵的。