XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机模型
Energy and Ai -I Iris -Invorsità校园Bio -Medico
在这项研究中，我们提出了一种混合AI最佳方法，以提高智能网格（例如可再生能源社区）的能源管理效率。此方法采用时间延迟神经网络，以预测社区能量特征的未来价值。然后，这些预测由随机模型预测控制使用，以通过电池能量存储系统的适当控制策略来优化社区运营。在公共数据集上进行的预测结果分别为24小时，返回的平均绝对误差为1.60 kW，2.15 kW和0.30 kW，分别用于光伏生成，总能量消耗和普通服务。与竞争对手相比，使用此类预测的模型预测控制产生了最大收入。与使用相同的管理系统相比，总收入增加了18.72％，而无需从预测方法中进行预测。
投资的影响 - 人工智能
每天，世界各地的司机都依赖 GPS 系统中的交通模型来引导他们找到最快的路线。同样，互联网用户也会绕过服务器拥塞的区域，让互联网为所有人提供顺畅的服务。为这两个系统提供支持的技术是随机建模，即对随机现象的数学理解。随机建模最初是在 20 世纪 30 年代和 40 年代开发的，用于了解细菌种群增长或气体分子运动等现象。在 20 世纪 70 年代和 80 年代，由 NSF 资助的研究人员（如 Monroe Donsker、Srinivasa Varadhan 和 Daniel Stroock）为强大而灵活的模型铺平了道路，这些模型可以预测如何以及何时使用此类资源。如今，随机模型是语音识别系统的重要组成部分，使人们能够向计算机系统传达命令和信息。
初始翼盒结构中的随机建模...
本文介绍了一种利用自动化工具在概念设计过程早期考虑机翼结构刚度和气动弹性的方法。由于机翼非结构质量（如燃油负荷和控制面）的不确定性和可变性很高，因此在概念设计过程中，可以用随机模型很好地表示刚度和气动弹性。为了实现这一点，我们改进了现有的设计工具，利用基于规则的自动化设计从特定的机翼外模线生成机翼扭矩盒几何形状。对挠度和推断刚度的简单分析表明，早期概念设计选择会极大地影响结构刚度。本文讨论了设计选择的影响以及屈曲约束如何在特定示例中驱动结构重量。本文为模型的进一步研究做准备，包括有限元模型 (FEM)，以分析用于气动弹性分析的所得模态形状和频率。
阿卡迪亚大学数学与统计学系
必须至少选修以下两门课程*：以下任何 2 学期的入门统计学课程序列，带实验室**：• MATH 1253 统计学 1 + MATH 2243 生命科学统计学 2 • MATH 1253 统计学 1 + MATH 2253 科学统计学 2 • MATH 2213 科学与工程应用概率 + MATH 2223 科学应用统计学 MATH 3233/5133 回归 MATH 3253/5153 非参数统计推断 MATH 3263/5163 抽样理论 MATH 3273/5173 实验设计与分析 MATH 3283/5183 时间序列 MATH 3293/5193 统计学习 MATH 3633 运筹学 2：随机模型 MATH 4223/5223 广义线性模型 MATH 4233/5233 统计咨询 BIOL 4253/5253 生态学数据科学 BIOL 5023 生物学研究方法 2
建模和优化癌症治疗的计算方法
可以应用计算模型来优化癌症治疗中的治疗时间表和模型治疗反应。在这篇综述中，我们提供了此类计算方法的概述，包括确定性模型，例如基于普通和部分微分方程的模型，随机模型，基于空间的基于代理的方法以及控制理论和机器学习方法。我们在不同情况下讨论他们的优势和当前局限性。我们概述了如何通过数学和计算方法来帮助治疗决策，以及如何评估患者特定的反应并将其纳入此类方法。我们还调查可以在整个治疗过程中结合自适应变化并讨论数据和参数估计方法的模型。最后，我们强调了这些方法如何导致鉴定单个癌症和治疗类型的最佳治疗方案，并研究尚待解决的挑战，以实现癌症治疗中计算模型的临床翻译。
数字PCR - Qiacuity One 5plex
保险公司必须准确衡量风险才能设定保费，银行必须了解其在金融市场中发生冲击的风险，并且公共当局在确定规划法规时必须估算洪水和其他灾难的可能规模。准确的风险估计涉及从观察到的事件向未来发生的事件推断，并使用统计模型拟合适合适合罕见事件的随机模型。这样的模型涉及泊松点过程，常规变化，一般空间和随机集的随机过程，其估计需要现代统计数据中的高级思想。最近的应用包括估计未来热浪或冷扣的大小和程度，极端降雨和降雪的时空建模，河流网络点的关节洪水的概率，风暴和闪电袭击的电站风险以及财务应用。
人工智能在行动发展中的实施路线图以及天气变量对 UH-60 性能的影响
摘要：美国军事飞行员领导者被迫以有限的情报做出具有挑战性的战术决策。我们的顶点团队创建了 AI 技术路线图，该技术可以帮助飞行员做出合理的战术决策。这项研究探讨了人类的局限性以及 AI 系统为何有益，以及实施该技术所需的概念，例如多层神经网络 (MLNN)、多智能体强化学习 (MARL)、随机模型和 AI 团队。具体来说，它研究了如何使用多层神经网络和多智能体强化学习为行动方案 (CoA) 的成功提供最佳路径。该路线图包括一个实验设计，它将有助于开发一个随机环境，帮助飞行员开发驾驶 UH-60 黑鹰的 CoA，这将为进一步将人工智能应用于军事战术决策奠定基础。
远程太阳能发电系统的存储和传输能力要求
在过去的十年中，风和太阳能产生在电力系统中的渗透见证了巨大的增长。但是，太阳能是间歇性的。夜间无法产生任何动力，要求备份能力减轻内部 /每日爆发的能力。能源存储可以迅速改变其输入 /输出功率，并随着时间的推移而转移需求，从而在支持可再生能源整合方面具有巨大的潜力[1]。atthecurrentstage，nunitcapacityCostostofenergyStorageisStillrel（尽管它一直在不断减少）。必须仔细确定储能的大小。根据系统量表，可以将现有作品分为两类。在生成方面，在[2]和[3]中通过随机单位承诺和随机模型预测性控制在Multiperiod经济调度框架下研究了储能选址和尺寸问题。在[4]中，使用在市场环境中使用双重随机混合构成优化来讨论了储能和传输连接器的联合能力优化。在上述作品中，
自主驾驶处理交通参与者的意外行为的安全和非保守轨迹计划
摘要 - 自主驾驶的轨迹计划是具有挑战性的，因为必须考虑交通参与者的未来未来运动，从而产生巨大的不确定性。随机模型预测控制（SMPC）的计划者提供了非保守计划，但不排除碰撞的（小）概率。我们提出了一种控制方案，该方案在交通情况允许时基于SMPC产生有效的轨迹，如果后者根据预测假设移动，则避免车辆与交通参与者相撞。如果某些交通参与者的行为不预期，则无法提供安全保证。然后，我们的方法产生了一种轨迹，该轨迹使用约束违规概率最小化技术最小化碰撞的概率。我们的算法也可以适应以最大程度地减少碰撞造成的预期伤害。我们对新型控制方案的好处进行了详尽的讨论，并通过CommonRoad数据库的数值模拟将其与先前的方法进行了比较。
初步翼盒结构设计中刚性的随机建模
本文介绍了一种利用自动化工具在概念设计过程早期考虑机翼结构刚度和气动弹性的方法。由于机翼非结构质量（如燃油负荷和控制面）的不确定性和可变性很高，因此在概念设计过程中，可以用随机模型很好地表示刚度和气动弹性。为了实现这一点，我们改进了现有的设计工具，利用基于规则的自动化设计从特定的机翼外模线生成机翼扭矩盒几何形状。对挠度和推断刚度的简单分析表明，早期概念设计选择会强烈影响结构刚度。本文讨论了设计选择的影响以及屈曲约束如何在特定示例中驱动结构重量。本文为未来进一步研究的模型做准备，包括有限元模型 (FEM)，用于分析所得的模态形状和频率，以用于气动弹性分析。