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World File Search System被忽略了
滚动预测的储能 - 城堡
滚动预测几乎在可再生能源存储文献中几乎被忽略了。在本文中，我们提供了一种新的方法来处理不确定性，而不仅仅是预测的准确性，而且是随着时间的推移的预测的演变。我们的方法将焦点从建模looka-Head模型中的不确定性转变为随机基本模型中的准确模拟。我们通过创建一个参数修改的lookahead模型来制定强大的策略，以制定存储决策，其中参数在随机基本模型中调整。由于计算无偏的随机梯度相对于参数需要限制性假设，因此我们根据数值导数提出了一种基于模拟的随机近似算法，以优化这些参数。虽然基于嘈杂函数评估的数值衍生物提供了偏见的梯度估计值，但在我们提出的算法的框架内建立的一种在线差异降低技术将使我们能够控制累积的偏置错误并建立算法算法的算法利率。我们的数值实验表明，该算法中的性能超过了确定性基准策略。
技术杂志
在互联网时代，用户中有许多图像在用户中流传，其中一些图像包含需要机密性的财务或个人信息。加密算法长期存在，并且所使用的数据集中在文本数据上，而多媒体数据长期以来被忽略了。此外，在3D图像编码技术中存在明显的缺点。本文提出了一种使用洛伦兹混乱系统（通过使用洛伦兹系统的三个方程式）开发的图像的方法，以电子方式加密和解密，在此之前，图像像素是使用可逆的转移和旋转过程来增加了cixels cixels cix cip cip cip cip cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking的图像像素的破坏。然后，他假设的技术给出了以下结果：图像加密之前的平均熵计算为（7.285），图像加密后（7.9974）的平均NPCR为（99.65％），UACI为（30.35％），这证实了所提出的方法是可靠的和适用的。此外，与其他类似作品相比，建议的技术可以提供最佳的结果。
欧盟委员会不应失去指南针...
欧盟燃料制造业对欧洲的能源安全，负担得起的流动性和竞争性工业价值链至关重要，为所有运输模式和原料提供了用于石化和其他用途的燃料。FuelSeurope很高兴看到在移动范围内向可持续和竞争性经济的过渡到可持续和竞争性经济的关键组件中对可再生和低碳燃料的认可。这一承认标志着建立创新和技术中性能源解决方案在实现欧盟雄心勃勃的气候中立和工业竞争目标方面的作用方面迈出的一步。令人遗憾的是，在2035年的汽车气候目标的背景下，真正的技术中性方法被忽略了，限制了目标修正案仅是为了认识到电子燃料，并忽略了可持续的生物燃料以及其他低碳和其他可再生解决方案。总的来说，FuelSeurope担心在列出的行业中竞争性指南针中没有专门的战略行动计划。我们的部门在实现欧盟的目标中起着至关重要的作用；不仅在运输脱碳中，而且在创造就业，创新和能源安全方面。透明和
通过用于逆分子设计的机器学习增强遗传算法
催化，5 - 10和电池研究。11 - 13实际上，化学空间的nite尺寸中的大小使详尽的搜索变得不可能，并决定了使用有效的优化方法，这些方法通过利用有关感兴趣域的现有知识来提示候选化合物。这些发电模型解决了逆设计问题，其中目的是最佳满足给定规格施加的一组要求的解决方案。尤其是进化方法，尤其是受到达尔文人进化的启发，并在进化的解决方案中运作，以逐步产生更好的解决方案。在化学和材料科学方面，已经在1990年代初已经采用了进化方法，例如15种在聚合物的从头设计中，16种蛋白质17和制冷剂。18，随着2010年代（深）机器学习的爆炸爆炸，这些努力被忽略了，而不是基于基于人工神经网络（ANN）的其他生成方法（例如复发性神经网络，19 - 21个变量自动编码器），22 - 22 - 22 - 24正常化的24个变量自动化器模型，25 - 27 - 27-27-27-27-27和di and Inion and Inion and Inion模型。28 - 30尽管如
对生产和物流中数字助手的审查
摘要本研究提出了一项系统的文献综述，以了解数字助手（DAS）在生产和物流任务中的应用，收益和挑战。我们的概念框架涵盖了三个维度：信息管理，协作操作和知识转移。我们在产品设计，生产，维护，质量管理和物流领域中评估Human-DA协作任务。这使我们能够扩展不同类型的DA，并揭示它们如何提高生产和物流工作的速度和便捷性，这在先前的研究中被忽略了。我们的结果表明，DAS可以提高工人与机器/信息系统搜索，处理和演示的速度和易于互动。现有的研究描述了differentlevelsofautonyIndecision制作；但是，大多数Dasperformtask按照指示或工人的同意。此外，我们观察到，工人发现执行任务和获取知识时更直观（例如，听觉和视觉提示）。因此，未来的研究可以探索如何将DA与其他技术集成，以进行强大的多模式援助，例如眼睛跟踪和增强现实。这可以为残疾人或条件的工人提供自定义的DA支持，以促进更具包容性的生产和物流。
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。
气候变化，生物多样性丧失和传染病
全球温度上升，物种下降的速度和发病率以及传染病的出现的同时压力代表了前所未有的行星危机。政府间报告已将重点放在升级的气候和生物多样性危机以及它们之间的联系上，但是这三个压力之间的相互作用在很大程度上被忽略了。非线性以及压力之间的衰减和加强相互作用使考虑预测行星挑战必不可少的互连。在这篇综述中，我们定义和体现了将气候变化，生物多样性丧失和传染病的三个全球压力联系起来的因果途径。文献评估和案例研究表明，某些压力之间的机制比其他压力更好，并且很少考虑整个相互作用的三合会。尽管评估这些相互作用的挑战（包括量表，数据可用性和方法不匹配）是实质性的，但是当前的方法将受益于扩大科学文化以拥抱跨学科性以及整合动物，人类和环境的角度。考虑到完整的连接套件将通过确定共同效果和互惠互利的情况来改变行星健康，并突出显示对一种压力解决方案的狭窄关注可能会加剧另一种压力。
可解释的手性感知的图形神经网络用于药物发现中的定量结构活动关系建模
在计算机辅助药物发现中，训练定量结构的实力关系模型，以预测化学结构的生物学活性。尽管媒体图神经网络最近成功地完成了这项任务，但重要的化学信息（例如分子手性）被忽略了。为了填补这一关键差距，我们提出了用于分子表示学习的分子内核图神经网络（MOLKGNN），其中具有SE（3） - /构象不变性，手性 - 意识和解释性。对于我们的molkgnn，我们首先设计了分子图卷积，以通过比较原子的相似性与学习分子核来捕获化学图案。此外，我们传播相似得分以捕获高阶化学模式。为了评估该方法，我们对跨越众多重要药物靶标的九个精心策划的数据集进行了全面的评估，这些数据集具有现实的高级失衡，并且证明了Molkgnn在计算机辅助药物发现中比其他图神经网络的优越性。的意思是，学识渊博的内核确定了与主要知识一致的模式，从而确认了这种方法的务实解释性。我们的代码和补充材料可在https://github.com/meilerlab/molkgnn上提供。
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
在时间图上的异常检测，以抑制多代理强化学习中对抗性通信
多代理增强学习（MARL）系统中的对抗沟通可能会对其性能产生重大的负面影响。这可能导致系统的次级优势，这是由于不正确或误导性信息引起的决策不良。以前的消除或减少对抗性交流的方法表明，在特定情况下，多代理通信的空间特征可用于检测。但是，它们的有效性是有限的，并且没有很好的文档，尤其是在复杂的场景和针对具有国防策略知识的恶意代理商中。此外，尽管许多先前的作品都集中在代理到代理交流的规范上，但其时间的性质和特征已在很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们基于在时间图上的异常检测技术来测试许多不同的假设，以检测MARL系统中对抗性通信的检测和抑制。此外，我们提出了一种新颖的方法，并系统地评估了其在两个复杂的合作场景上使用各种不同的对手剂的有效性。最后，我们开发了一个框架，用于通过对抗性通信进行MARL实验，该实验可以为设计一致且可重现的实验提供统一的方法。