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火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
需要事先授权的医疗服务
*医疗服务事先授权网页显示日期镜像2024年7月1日之前所有医疗服务的有效日期。需要在此处找到需要BCBSM的医疗处方药。需要在此处找到需要州健康计划的医疗处方药。需要事先授权的处方药是特定成员/福利计划，并且需要会员/患者的姓名和ID才能开始搜索。会员可以在MyBlue成员中搜索，网络提供商可以在MyBlue提供商中搜索，而非网络提供商可以在此处搜索。涵盖的住院服务不是通过先前的授权过程来解决的，而是通过护理协调来解决。医院的专业提供者和员工以及BCBSMS的临床团队通过制定和促进成员的护理计划来协调该成员的住院护理。护理计划包括协调利用管理需求和出院计划，包括继续进行住宿评估和出院后服务，例如家庭健康和家庭输液。通过医院的可用病历和相关护理计划对住院服务的覆盖范围进行评估和管理。删除了事先授权要求：
使用深度实时语音情感识别...
在人与人之间的互动中，检测情绪通常很容易，因为它可以通过面部表情、肢体动作或言语来感知。然而，在人机交互中，检测人类情绪可能是一个挑战。为了改善这种互动，出现了“语音情绪识别”一词，其目标是仅通过语音语调来识别情绪。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习方法和两种高效数据增强技术（噪声添加和频谱图移位）的语音情绪识别系统。为了评估所提出的系统，我们使用了三个不同的数据集：TESS、EmoDB 和 RAVDESS。我们采用了多种算法，例如梅尔频率倒谱系数 (MFCC)、零交叉率 (ZCR)、梅尔频谱图、均方根值 (RMS) 和色度，以选择最合适的代表语音情感的声音特征。为了开发我们的语音情感识别系统，我们使用了三种不同的深度学习模型，包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和结合 CNN 与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 的混合模型。通过探索这些不同的方法，我们能够确定最有效的模型，用于在实时情况下从语音信号中准确识别情绪状态。总体而言，我们的工作证明了所提出的深度学习模型的有效性，
UOHI 公共事务副总裁 - 职位描述
副总裁在组织战略计划的制定中发挥着核心作用，负责领导和监督战略沟通计划的制定和实施，以支持公司战略。该职位负责为总裁兼首席执行官以及执行领导团队提供咨询和密切合作，以确定短期和长期优先事项，并制定可行的战略以实现预期目标。副总裁负责与内部和外部受众以及包括政府官员在内的主要利益相关者建立和维持牢固的关系，并为医院、其高层领导、首席执行官和董事会提供见解和建议。副总裁负责通过将社区和利益相关者关系活动与组织的使命和目标进行战略性协调来维护和提高 UOHI 的声誉。您可以根据需要担任 UOHI 重大问题的发言人之一，或向其他 UOHI 领导人介绍或培训他们担任特定问题的发言人。您要确保在主要临床、运营和研究职能之间沟通的一致性。副总裁在加强媒体关系、社区和利益相关者关系、声誉管理、应急响应沟通以及医院内部关系（包括变革管理和员工参与）方面发挥战略领导作用。法语服务公共事务副总裁兼首席通讯官负责法语服务，包括翻译服务、法语培训和
动态用户聚类，以提供高效和隐私权...
摘要 - 随着机器学习的更广泛采用以及对数据隐私的越来越关注，联邦学习（FL）受到了极大的关注。FL计划通常使一组参与者（即数据所有者）使用其本地数据单独训练机器学习模型，然后将其通过中央服务器的协调来汇总以构建全局FL模型。对标准FL的改进包括（i）通过利用梯度稀疏和（ii）通过采用隐私性汇总（PPAGG）协议来增强聚合的安全性，从而减少梯度传输的通信开销。但是，由于用户稀疏梯度向量的异质性，最新的PPAGG协议并不能轻易与梯度稀疏相互互操作。为了解决此问题，我们提出了一种动态用户聚类（DUC）方法，并采用一组支持协议，根据PPAGG协议和梯度稀疏技术的性质将用户分配到集群中，提供安全性的质量和通信效率。实验结果表明，与基准相比，DUC-FL显着降低了通信开销，并实现了相似的模型精度。所提出的协议的简单性使其对实施和进一步的改进都具有吸引力。
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 NGS方法可以提供更高的测试（5），识别和创建
军事和全球健康重要性疾病（3，4）。 ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。 （7）。 使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。 随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。 随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。 2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。 新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。 建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。 以及军事和全球健康重要性疾病（3，4）。ngs方法可以提供更高直通的测试（5），对新型或意外生物的新分类单元的鉴定和创建（6），以及分子表征，例如对新兴病原体的遗传研究；例如，在Bennett等人中。（7）。使用测序进行病原体监测和爆发调查的GEIS资助监视计划的一些早期例子是DOD全球呼吸监测计划（8）和多种耐药的有机体reposito-ry和监测网络（9，10）。随着时间的流逝，GEIS资金用于购买和维护测序平台，生物信息学软件以及用于基因组数据收集和分析的计算基础架构。随着NGS技术变得越来越成熟且普遍使用，GEIS组合的不断增长的部分包含了测序和生物启发性工作，因此需要更好的协调来设定监视优先级，并发展和实施病原体基因组测序努力的战略方向。2017年，GEIS创建了一个NGS Laboratories的财团，以更好地管理有限的资源，并合作由GEIS资助的NGS和生物信息学活动。新成立的联盟的主要目的是开发一个可持续可靠的实验室网络，能够完全使用测序技术进行传染病监测和流行病反应活动。建议包括指定的合作伙伴提供技术支持和培训。以及在GEIS NGSBC（下一代测序和生物信息学联盟）战略计划的第一次迭代中，财团的领导层制造了用于在DOD内建立和维持病原体基因组监测能力的程序推荐。
多机构灾难事件统一指挥简介
2003 年 3 月 1 日，联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成为美国国土安全部的一部分。FEMA 在新部门中的持续使命是领导全国为所有灾害做好准备，并在任何国家事件发生后有效管理联邦响应和恢复工作。FEMA 还发起主动减灾活动，培训急救人员，并管理国家洪水保险计划和美国消防局。FEMA 的美国消防局 (USFA) 是该机构的消防和应急响应社区专家。它位于马里兰州埃米茨堡的国家应急培训中心，包括国家消防学院和应急管理研究所。USFA 的使命是通过研究和培训、公众教育以及与其他联邦机构和消防及应急服务人员的协调来拯救生命并减少因火灾和相关紧急情况造成的经济损失。为了实现美国消防局的法定职责（根据 1974 年 10 月 29 日颁布的公共法 93-498），即“促进消防人员和其他从事火灾预防和控制活动的人员的专业发展”，美国消防局的国家消防学院提供了多样化的授课系统。课程在埃米茨堡校区和全国各地与州和地方消防培训组织合作授课。
网络安全网格 - 研究存储库
在当今世界中，采取强有力的网络安全措施至关重要。为了应对不断发展的威胁，必须采用诸如网络安全网格之类的先进模型来增强我们的保护。网络安全网格是一种架构可扩展，灵活，可组合，健壮和弹性的，允许智能系统之间的互操作性和协调来提供安全服务。设计网络安全网格面临三个主要挑战：可伸缩性，分布式或联合系统以及技术集成。对于设计，有必要应用支持可扩展性的安全工具，因为存储，处理和分析数百万个数据。需要联合系统来改善分散的网络安全网格中的互操作性。但是，很难整合不同的安全工具和通信协议。加密算法和AI模型（例如联合学习，蜂群智能和区块链技术）对安全服务有用。必须研究现有方法的整合以确定最佳技术。我们对智能系统进行了全面的分析，包括联合学习，区块链技术和群体智能，特别关注它们的状况和可用于增强网络安全性。我们研究了这些技术的最新趋势，探索它们的联系，并权衡每种方法的利弊。为了进行此审查，我们利用了科学和Scopus数据库的网络，并遵循了PRISMA指南。
优化使用混合能源存储系统的电动汽车中的能源管理的低通滤波器截止频率
减轻运输部门的污染需要部署零排放解决方案，例如电动汽车（EV）。电动汽车的一个重大挑战是电池的寿命有限，一个钥匙和昂贵的组件。为了避免此问题，潜在的解决方案在于电池与超级电容器的整合以创建混合储能系统（HESS）。这种组合显然可以降低电池的峰值电流，从而延长其寿命，并最终导致电动汽车的长期成本效益。HESS的关键组成部分是能源管理策略（EMS），其任务是优化能量分布。低通滤波器（LPF）用作简单的实时EMS。当前的研究介绍了一种新的方法，用于确定LPF的最佳截止频率，该方法用微调（RPFT）称为Ragone图。Ragone图为电池和驱动周期提供了一般的截止频率，同时采用微调来优化它。仿真结果表明，RPFT方法的表现优于快速傅立叶变换（FFT）方法，从而证明了其功效。RPFT的应用导致电池峰值电流和电池电流均方根（BCRMS）的降低分别减少了29.80％和9.99％。本研究提供了改善电动汽车能源管理的宝贵见解，并强调了RPFT方法在延长电池寿命并提高电动汽车的成本效益方面的潜力。