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人工智能课程概述 - 巴特那
课程概述：人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，旨在创建能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的智能机器。本课程全面介绍人工智能的基础知识，包括问题解决方法、知识表示、机器学习、自然语言处理和机器人技术。
2024 Deloitte全球劳动力管理调查
定义满意度：满意度的特征是无缝前线工人经验，较低的管理负担和轻型技术维护足迹。表达不满的组织通常会报告使用手动流程，解决方法和高技术债务/间接费用的用户体验差，这阻碍了提供新功能和解决方案的响应能力。
可再生动态虚拟发电厂的分散强化控制使其能够提供辅助服务：实现净零目标的尝试
摘要 本文介绍了基于内部模型控制 (IMC) 的可再生动态虚拟电厂 (DVPP) 的分散强化控制，以便将其集成到电力系统中，替代基于燃料的传统发电机。如果不为电力系统提供额外的辅助服务 (AS)，就不可能实现这种朝着净零目标发展的电网整合，因为传统的 AS 会随着传统发电机的退役/替换而失效。从技术角度 (即 TDVPP) 介绍 DVPP 的理论，包括为 DVPP 集成制定广义控制目标 (期望规范)。解决方法包括两个步骤：(1) 分解期望规范和 (2) 分散强化控制以匹配分解后的规范。DVPP 集成的理论和解决方法以广义的方式介绍，使 DVPP 能够提供多个 AS，但本文的案例研究仅限于频率控制 AS (FCAS)。该研究是在“西部系统协调委员会 (WSCC)”测试系统上进行的，该系统通过用可再生 DVPP 取代最大的火力发电机，尝试实现净零目标，确保电网的运行或动态安全。
人工智能时代的国际仲裁
随着人工智能技术的规模不断扩大和发展，法律界必须决定如何发挥其潜力。这包括确定适合自动化的任务、探索提高效率和效力的创新流程，以及确定何时采用新的争议解决方法可能更合适。选择很明确：法律界要么可以引领这一转变，要么被它引领。我们提倡积极参与，以确保国际仲裁的未来更加光明。
问题解决：计划-执行-检查-行动
有效的问题解决需要规划、测试、审查和改进解决方案。计划-执行-检查-行动 (PDCA) 循环是一种提供结构化流程来解决问题的工具。当您需要一个需要有条不紊但反复的过程的问题解决方法时，请遵循以下步骤。正如一个圆圈没有尽头一样，PDCA 循环应该一次又一次地重复，以持续改进。
农村电气化：优化方法概述
为了在可持续发展目标 7 (SDG7) 下到 2030 年为所有人提供“负担得起、可靠、可持续和现代化的能源”，农村电气化需要取得重大进展，因为大多数无法用电的人居住在农村地区。优化方法可以在此过程中发挥关键作用，提供一个分析框架来实现受预算、资源、当地人口和其他约束条件限制的各种经济、社会和环境目标。这篇综述论文首次概述了为农村电气化开发或应用的基于优化的解决方法。根据我们的综述，我们首先提出了农村电气化的四个原型问题，即 (i) 最佳系统配置和单位规模、(ii) 最佳电力调度策略、(iii) 最佳技术选择和 (iv) 最佳网络设计。我们讨论了每种问题类型，并根据问题目标、拟议的解决方法、组成部分、规模、区域以及它们与不同 SDG7 组成部分的关系提供了系统的分类。我们揭示了能源研究人员未来研究的差距和悬而未决的问题，旨在引起优化社区对这一关键领域需要紧急关注的挑战性和独特问题的关注。
管理电信公司的多电池存储系统，以减少总能源成本
在停电的情况下，将电池用作备用，是电信公司采用的一种常见做法，需要保持其服务始终活跃。此外，只要尊重安全使用规则，这些电池也可以用于其他目的，例如参与能源市场以减少电费。在这种情况下，当能源成本更高并在能源成本更低时充电时，可以使用电池，这被称为需求响应机制。我们在这项工作上的重点是优化安装备用电池以参与需求响应机制，以降低公司的总能源成本。我们正式陈述了相关的优化问题，并提出了两种解决方法的解决方法：一个混合企业计划和一种启发式程序来解决大型实例。基于法国电信运营商的真实数据的模拟证明了使用电池通过参与需求响应机制来降低公司的能源成本的相关性。所提出的启发式被证明在经济上是相关的，并且在计算上有效，是用于大规模问题的混合企业计划的良好替代方法。关键字：多电池储能系统，需求响应机制，优化，混合智能程序，启发式
APD 101/201 了解提前计划文件流程
在过去的十一年中，NOMADS 经过修改和修补以适应不断变化的业务规则，以支持联邦和州的授权，导致系统变得支离破碎，并产生了意想不到的后果，需要低效的解决方法才能满足项目要求。此外，为大型机 COBOL 环境招募和聘用熟练的应用程序人员变得越来越困难