XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System静态流量
2025常规会议20-24，30-31 1月3日和... -ECOSOC
议程列表的Commtite项目3（b）South 1.“总环境协会协会研究所”（INTEV）2。rocha ghana 3。AGHS法律援助单元4。塞内加尔融合的人类发展行动5。童年和女孩整体发展的集体行动6。非洲气候与环境基金会（ACEF）7。非洲救济委员会（ARC）8。al-aoun开发基金会9.亚太性健康与权利基金会10.亚洲土著国际网络11。asocijacijagraéanaza upravljanje rizicima azur 12。商业女性在商业和行业中的协会13。法律实体协会“哈萨克斯坦地区生态倡议协会”可持续发展协会15。对人口贩运的意识（HAART）16。北京静态流量协会17。非政府组织资本协会18。天主教卫生保健协会（CATHCA）19。尼日利亚的阿帕德（Apaid and Infmal）就业妇女支持中心20。中国协会堡垒促进健康科学技术21。中国渔业协会22。中国卫生慈善基金会23。干净的气候和环境活动计划24。粮食安全行动有限公司/GTE25。conectados pela vida 26。corporación积分para el fomento del recurso社交27dawadawa Impact计划28。民主青年基金会29.<阿根廷的埃斯普拉非洲Divo促进经济和社会的巩固与发展
基于变压器的交通拥护预测能量... -Dr -ntu
摘要 - 燃料电池电动汽车（FCEV）的能源经济在确定其实用性方面起着至关重要的作用，使能源管理策略（EMS）的优化必不可少。基于未来车辆速度预测的预测EMS（PEMS）为增强EMS性能提供了巨大的潜力。但是，当前的PEMS预测模型依赖于历史速度数据或静态流量信息，从而忽略了实时交通状况的影响。在本文中，我们引入了基于变压器的PEMS（TPEM），该PEMS（TPEM）结合了实时预测的周围交通信息，以改善FCEV的经济经济。通过考虑受控车辆和周围车辆之间的复杂相互作用来更好地预测车速，我们开发了一个基于变压器网络的预测器，该预测指标考虑了受控车辆周围六个车辆的速度和相对距离，从而在接下来的10秒内产生了速度预测。然后，我们将深度加固学习（DRL）方法作为下游优化器，创建完全数据驱动的PEM。为了培训TPEM，我们开发了一个来自NGSIM数据集的数据集，该数据集由许多驾驶轮廓段组成，其中包括受控VE-HICLE和周围流量的时间序列特征。此外，我们还利用Sumo模拟器生成支持流量信息的驾驶配置文件进行性能评估。实验结果揭示了我们基于变压器的预测器优于现有的预测因子，即经常性神经网络（RNN），在处理流量信息并实现改进的预测方面。相对于当前最新的长期记忆（LSTM）PEMS，TPEM将FCEV的经济效率提高了4.6％。