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基于蒙特卡罗的电力可靠性评估方法...
摘要 — 在基于任务概况的可靠性评估中，计算表示电力电子转换器热应力的静态参数是一种常用方法。这些参数随后用于蒙特卡罗 (MC) 模拟，以估计考虑到变化的电力转换器中组件的预期寿命。然而，静态参数并不总是代表电力转换器中组件的实际现场运行条件。为了克服这一限制，本文在 MC 模拟中使用的动态任务概况特性中实施了两种引入参数方差的方法。在两种不同的应用案例中，证明了使用静态参数会在 MC 模拟中引入显著误差。对于光伏 (PV) 逆变器应用，如果使用静态参数，半导体的寿命可能会被高估高达 30%，而对于不间断电源 (UPS) 系统应用，这种差异可能达到近 50%。索引术语 — 转换器可靠性、寿命预测、任务概况、蒙特卡罗方法。
优化分支机构：识别关键组件和管理财务稳定性
断裂点受到某些局限性的约束，这主要与参数的稳定性相关。为此，公司不应仅依靠静态参数，而应衡量公司稳定性的变化率。这种变化速率是未来风险的最有效指标，因为它允许财务经理根据风险水平评估是否为项目提供资金。本文考虑了潜在的风险因素，例如经济，政治和地理影响力，重点介绍了公司的均衡点。结果表明，固定成本的一单元变化导致价格相反的数量变化。此外，如果可变成本增加一个单位，则价格将增加同等金额。此外，量化的单一单位减少将导致价格上涨，等同于固定成本除以数量的平方。最后，提出了一个新的方程式，以表明价格如何响应所有组件的同时变化。
人工智能让codesys plc实现自我学习
传统系统基于一次性输入的静态参数。这些参数可以随时更改，但只能手动更改。WICKIE M 基于自学习 plc。相关数据通过传感器记录。然后，ki 算法根据记录的数据计算预测，并根据该预测控制执行器。这里的决定性因素是所有相关参数都通过 WICKIE M 相互通信和交互。 WICKIE M 可以通过建筑总线系统与空调、遮阳、灯光和房间内人员互动，在楼宇自动化中节省高达 25% 的能源。仅根据房间使用预测在必要时控制执行器。确保与房间内实际人员同步。以前的时间控制总是必须适应使用的变化 - WICKIE M 可以自我调整，并且还可以从单个房间控制扩展到完整的能源管理。WICKIE M 的智能基于使用神经网络的时间序列预测。lstm 技术（长短期记忆）使该神经网络非常强大。机器学习算法将记录的数据收集到数据库中，识别数据中的模式，不断更新计算模型并生成预测。
合并学习：一种特定领域的无模型优化策略，并在元基准上进行验证
摘要对于许多机器学习模型，超参数的选择是实现高性能的关键一步。普遍的元学习方法集中于根据从先前任务中获得的结果获得有限的计算预算，以有限的计算预算获得良好的高参数配置。本文提出了调整问题的新形式，称为合并学习，更适合于模型开发人员面临的实用挑战，其中在类似的数据集中对大量的预测模型进行了处理。在这种设置中，我们对总优化时间感兴趣，而不是为单个任务调整。我们表明，精心选择的静态参数配置的静态组合可为任何时间优化带来良好的结果，同时既可以易于使用和实现。此外，我们指出了如何为特定域构建这样的投资组合。由于相似任务之间的超参数配置更有效地传递了优化的改进。我们通过对Xgboost Algo-Rithm的经验研究以及从MIMIC-IV医学数据库中提取的预测任务的新创建的基准基准来揭示这种方法的有效性。在论文中，我们表明，由于与许多机器学习应用方案的兼容性，合并学习的潜力要大得多。
细菌生物电力的拍摄
Milano giuseppemaria.paterno@polimi.t Engineering Living Matter的目标是修改生物学属性以利用生物的独特能力。一种普遍的方法涉及通过合成生物学技术或功能材料对特定刺激有反应的生物，旨在调节细胞和生物的电生理学和活性。这种方法也适用于细菌，尽管它们的电生理学，生物电性，生物能学和行为之间的连接直到最近才开始阐明。最近的研究表明，细菌膜电位是动态的，而不是静态参数，并且起着重要的生物电信号传导作用。这种交流范式控制着它们在微生物群落中的新陈代谢，行为和功能。鉴于膜电位动力学介导了这种语言，因此操纵此参数代表了细菌工程的有前途且有趣的策略。在这里，我表明可以通过基于材料的方法来实现细菌膜电位的精确光学调节。具体而言，我们发现在膜位置的异构化反应在生物模拟机制内诱导电势的超极化或去极化，具体取决于激发态失活途径，从而重现了视网膜的初始命运。这可以触发神经元样的生物电信号传导，并可以突出以前未表征的离子通道在细菌电生理学中的作用。最后，我还展示了有关抗生素摄取的光调节的观点，以及在财团和多种种族生态系统中细菌运动和组装行为的光控制
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：