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第 13 条 – 清洁能源方案 (CEP) 重新调度
采用可再生能源或高效热电联产 4 生产的电力，并尽量减少重新调度，这不应妨碍网络规划考虑有限的重新调度，前提是输电系统运营商或配电系统运营商能够以透明的方式证明这样做更具经济效率，并且不超过使用可再生能源并直接连接到各自电网的装置年发电量的 5%，除非监管机构另有规定，其中使用可再生能源或高效热电联产的发电设施所产的电力占年度最终电力消费总量的 50% 以上；
关于拟议的CCUS可调度电力协议业务模型计划
虽然我们进一步减少了汽车实用的等待时间，但我们还将将重点转移到受驾驶员测试措施影响的服务中，我们采取了解决需求增加的服务。要在2023/24年获得145,000次测试，我们必须动员来自业务各个领域的同事以提高我们的考试能力。在整个代理机构中都感受到了这种影响，今年，我们将寻求恢复这些受影响的地区，并将代理机构返回“照常”运营模式。
利用人工智能实现弹性项目调度
根据项目管理知识体系 (PMBoK)，项目管理包含各种知识领域，是不同研究学科中一个日益增长的课题。提高项目管理的有效性，特别是制定进度计划，仍然是一个挑战[1]。变化是项目流程的一部分。适应变化并能够快速调整项目计划以适应不可预见的破坏性事件，是项目管理能力的一部分。相关文献已在项目管理的弹性部分对此进行了探讨。项目风险管理和处理项目计划中的不确定性是工程导向项目管理文献中的一个重要领域。最新文献趋势证实了促进变化比试图阻止变化更有效[2]。对于项目组织而言，培养应对不可预测事件的能力比信任灾难规划的能力更为重要。与此同时，我们见证了工业 4.0 驱动技术在组织中的相关传播，通过在组织内部集成信息和通信技术 [3]。这些技术通过大数据和人工智能 (AI) 的联合部署实现了自主和动态流程。同样，可以提取过去项目的历史数据和当前项目的实时数据来为 AI 模型提供动力，并及时得出调度决策。特别是，
使用人工智能预测患者住院时间，协助医疗专业人员进行资源规划和调度决策
人工智能 (AI) 通过改善结果、提高效率和提高资源利用率，极大地改变了全球医疗保健行业。人工智能的应用影响着医疗保健运营的各个方面，尤其是资源分配和容量规划。本研究提出了一个基于人工智能的多步骤框架，并将其应用于真实数据集，以预测住院患者的住院时间 (LOS)。结果表明，所提出的框架可以预测 AUC 为 0.85 的 LOS 类别，预测其实际 LOS，平均绝对误差为 0.85 天。该框架可以支持提供住院护理的医疗机构的决策者做出更好的前端运营决策，例如资源容量规划和调度决策。预测 LOS 在当今的医疗保健供应链 (HSC) 系统中至关重要，因为资源稀缺，而由于各种全球危机和流行病，需求旺盛。因此，本研究的结果对人工智能和 HSC 管理具有实际和理论意义。
2025 年调度指南
安排校内单元的一般原则是，安排中的至少一种活动类型必须是在校内进行的面对面活动，并适用于单元中的每位学生，尽管在大多数情况下，大部分教学都将在校园内面对面进行。校内单元活动的安排必须确保符合 ESOS 国家代码标准 8 和“内部”政府代码，即单元中至少一种活动类型有面对面出勤的要求。对于 CRICOS 注册课程（即对国际学生签证持有人开放的课程），课程中至少三分之二的单元必须是面对面的（政府代码为内部，对应于校内、强化、实习或研究单元的授课模式），每个学习期间至少有一个内部单元。
工业无线传感器网络中无电池 6TiSCH 路由器的节能自适应调度
摘要 使用 6TiSCH 标准的工业无线传感器网络 (IWSN) 为工业环境中的有线解决方案提供了一种可扩展且经济高效的替代方案，尤其是在难以到达的区域。主电源供电设备面临高昂的安装成本和电缆漏洞，而电池供电设备则受到使用寿命和维护挑战的限制。能量收集和超级电容器提供了有前途的替代方案，具有更长的使用寿命和更少的维护。但是，通常只考虑无电池终端设备。由于无电池设备的间歇性能源可用性和苛刻的网络要求，路由器被假定为持续供电。因此，据我们所知，本文提出了第一个将无电池路由器集成到 6TiSCH 网络中的解决方案，该解决方案基于以前使用实时流量预测模型的工作。我们通过开发能耗和存储预测机制来扩展这一点，实现基于节点可用能量的自适应调度。所提出的自适应算法动态修改了时隙信道跳变 (TSCH) 调度函数，以降低无电池路由器的能耗，同时触发拓扑变化以确保网络可靠性并根据动态能源可用性自适应地路由数据。在小型和大型拓扑中对该算法的评估表明，该算法通过动态调整时间表，可以有效地降低能耗并提高网络性能。这种方法虽然会带来延迟，但显著提高了无电池网络的可靠性和正常运行时间。总体而言，该解决方案推动了完全能源自主的 IWSN 的发展，适用于非关键楼宇自动化和类似应用。
报告调度程序中的报告
国防旅行系统 (DTS) 允许您生成报告，该报告汇集了旅行证件和个人资料内容中各种类别的数据。报告调度程序是监控和管理组织的旅行计划以及支持旅行合规性审计的重要工具。数据下载在完成后最多可保存 7 天。7 天后，DTS 会从请求的报告列表中删除该报告。如果您仍然需要这些信息，只需重新运行报告即可。
电池调度中的位置分配方法......
对于日益增长的电池电动公交车 (BEB) 车队市场而言，制定稳健的充电计划对于成功采用至关重要。在本文中，我们提出了一个 BEB 充电调度框架，该框架考虑了时空调度约束、路线调度、快速和慢速充电选项以及电池动态，并以混合整数线性规划 (MILP) 建模。MILP 基于泊位分配问题 (BAP)，这是一种以最佳方式分配服务船只的方法，并采用称为位置分配问题 (PAP) 的修改形式进行调整，该问题分配电动汽车 (EV) 进行充电。包括线性电池动态以模拟公交车在车站的充电情况。为了考虑 BEB 在各自路线上的放电，我们假设每个 BEB 在运输过程中都会经历平均 kWh 的电量损失。优化协调 BEB 充电，以确保每辆车的充电状态 (SOC) 保持在指定水平以上。该模型还最大限度地减少了使用的充电器总数，并优先考虑慢速充电以保证电池健康。使用从犹他州交通局 (UTA) 采样的 35 辆公交车和 338 次充电站访问的一组路线来证明该模型的有效性。该模型还与基于充电阈值的启发式算法（称为 Qin 改进方法）进行了比较。结果表明，MILP 框架通过比 Qin 改进方法更容易地为 BEB 分配慢速充电器来促进电池健康。MILP 使用一个快速充电器和六个慢速充电器，而 Qin 改进方法使用四个快速充电器和六个慢速充电器。此外，MILP 全天保持指定的最低 SOC 25%，并在工作日结束时达到所需的最低 SOC 70%，而 Qin 改进方法在没有任何约束的情况下无法将 SOC 保持在 0% 以上。此外，结果表明，在考虑电池动态并最小化充电器数量和消耗成本的同时，时空约束得到满足。
重新访问循环：分析，优化和对未来的经典调度算法
一般而言，可以将调度视为CPU处理任务的处理时间的分配。由于CPU通常在大多数系统中一次仅执行一个过程，因此必须在其几个任务之间共享其可用时间。在计算中可以找到的最简单但公平的调度算法之一是循环robin（RR）。例如，如果您曾经见过孩子在玩游戏，玩家必须在其中等待轮流等待，那么您可以理解Round Robin的基本思想。就像游戏一样，Round Robin计划算法中的每个“玩家”都会有一定时间使用CPU。也就是说，如果在回合结束时没有完成这样的任务，则将其放置在队列的背面；它允许执行下一个任务。这一直持续到所有任务完成为止。