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考虑排放的储能调度，打造更绿色的电网
减少对碳密集型能源的依赖对于减少电网的碳足迹至关重要。尽管电网中清洁、可再生能源的部署越来越多，但仍有相当一部分电网需求是通过传统的碳密集型能源来满足的。在本文中，我们研究了使用部署在电网中的储能来减少电网碳排放的问题。虽然储能以前曾用于电网优化，例如削峰和平滑间歇性能源，但我们的见解是使用分布式存储使公用事业公司能够减少对效率较低、碳密集度最高的发电厂的依赖，从而减少其总体排放足迹。我们将分布式储能的排放感知调度问题表述为优化问题，并使用一种强大的优化方法，该方法非常适合处理负载预测中的不确定性，尤其是在存在太阳能和风能等间歇性可再生能源的情况下。我们使用最先进的神经网络负载预测技术和来自 1,341 户家庭的配电网的实际负载轨迹来评估我们的方法。我们的结果表明，每年的碳排放量减少了 50 多万公斤，相当于电网排放量下降了 23.3%。
保融机器翻译评估
最近已经提出了几种不确定性估计方法，以用于机器翻译评估。尽管这些方法可以提供不信任模型预测的有用指示，但我们在本文中表明，大多数人倾向于低估模型的不确定性，因此，它们通常会产生不涵盖地面真理的误导性置信区间。我们建议使用保形预测，这是一种无分布的方法，可以在覆盖范围内获得具有理论上确定的固定性的置信区间。首先，我们证明了拆分的保形预测可以“正确”以前方法的置信区间，以产生所需的覆盖水平，并且我们在多个机器翻译评估指标和不确定性量化方法中揭示了这些发现。此外，我们以估计的置信区间重点介绍了偏见，并以不同属性（例如语言和翻译质量）的不平衡覆盖范围重新介绍了偏见。我们通过应用条件保形预测技术来解决每个数据子组的校准子集，从而导致均等覆盖范围。总体而言，我们表明，提供了对校准集的访问，共形预测可以帮助识别最合适的不确定性量化方法并调整预测的置信区间，以确保与不同属性有关。1
人工智能（AI）在教育领域应用的机遇与挑战：文献
摘要 — 本文的主要目标是研究人工智能（AI）在教育中应用的机遇和挑战。人工智能是最先进的技术。它给教育界带来了翻天覆地的变化。本报告中的问题研究人工智能的问题和问题带来了一系列障碍，同时也为人工智能教育开辟了新的潜力。本研究考察了人工智能系统在教育领域的吸收和交流，以及人工智能技术的障碍和潜在发展模式。此外，本文还评估了研究目标和问题。此外，文献表明，各种研究方法设计都是可行的。为了开发研究方法，分层模型有三个基本层次。本章介绍了主要研究中使用的研究设计和抽样程序。它还简要介绍了主要研究的研究分析程序所使用的工具。它还解释了数据分析的方法。使用过去的销售，该技术可以预测未来趋势，同时排除季节性影响和不一致性。这种预测技术得到了更准确的销售数据的辅助，这些数据表明某些消费者和类型的客户未来将如何购买。这些数据可以帮助分析师发现营销和销售产品的新方法。关键词——人工智能、教育、应用、挑战、系统、开发和挑战。
使用机器学习建模能源消耗
电气、金属、塑料和食品制造业是美国的主要能源消耗行业。自 1981 年以来，美国能源部工业评估中心 (IAC) 一直对多个行业的能源数据进行审计，并提出提高能源效率的建议。在本文中，我们使用统计和机器学习技术从 IAC 数据集中获取见解，该数据集收集了 1981 年至 2013 年收集的 15,000 多个样本。我们使用机器学习技术（例如多元线性回归、随机森林回归器、决策树回归器和极梯度提升回归器）开发了能源消耗预测模型。我们还使用支持向量机、随机森林、K 最近邻 (KNN) 和深度学习开发了分类器模型。使用该数据集的结果表明，随机森林回归器是最佳预测技术，R2 为 0.869，随机森林分类器是最佳技术，精度、召回率、F1 分数和准确率分别为 0.818、0.884、0.844 和 0.883。深度学习在 10 个周期后的训练和测试中也表现出色，准确率约为 0.88。机器学习模型可用于对工厂的能源消耗进行基准测试并发现提高能源效率的机会。
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。
人工智能在需求预测中的应用
人工智能 (AI) 为各个行业和产业的发展做出了重大贡献。人工智能应用最重要的贡献之一是预测。由于经济增长、技术进步和客户期望的提高，消费者需求波动的速度比以往任何时候都快，这使得预测未来需求更加困难。需求预测是供应链管理的一项重要操作，有助于实现供需的最佳匹配。因此，提高需求预测准确性对公司和供应链至关重要。借助人工智能，企业可以准确预测客户行为。该研究旨在全面回顾过去十年人工智能如何应用于预测需求。这项研究收集了 2013 年至 2023 年期间发表的文章。根据研究结果，近年来，人工智能越来越多地用于需求预测。能源和水需求预测最受关注。长期短期记忆因其优势而备受瞩目。此外，本研究将强调采用人工智能的挑战。这些挑战之一是为每种人工智能方法选择不同的可靠和合适的预测输入。本评论将帮助供应链经理和分析师选择和实施合适的预测方法。此外，本研究还将提出一些未来的研究方向。关键词：人工智能、需求预测、预测技术、供应链管理
数控机床中的机器学习和人工智能，综述
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表了计算机科学和数据处理系统的重要发展，可用于增强几乎所有技术支持的服务、产品和工业应用。人工智能和计算机科学的一个子领域称为机器学习，其专注于使用数据和算法来模拟机器的学习过程并提高系统的准确性。机器学习系统可应用于 CNC 机床的切削力和切削刀具磨损预测，以延长加工操作期间的切削刀具寿命。可以使用先进的机器学习系统获得 CNC 加工操作的优化加工参数，以提高零件制造过程的效率。此外，可以使用先进的机器学习系统预测和改进加工部件的表面质量，以提高加工零件的质量。为了分析和最小化 CNC 加工操作期间的功耗，机器学习被应用于 CNC 机床能耗的预测技术。本文回顾了机器学习和人工智能系统在数控机床中的应用，并推荐了未来的研究工作，以概述当前在数控加工过程中机器学习和人工智能方法的研究。因此，可以通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动研究领域的发展，从而为人工智能和机器学习在数控机床中的应用提供创新的概念和方法。
Advanced Survival Technology, LLC 是... 的领导者
Advanced Survival Technology, LLC 是生存能力 SME、多灾害设计、工程、咨询和施工管理领域的领导者。凭借超过 100 年的综合经验，我们提供业界领先的生存能力、可持续性、弹性、连续性和保护方面的技术和专业知识。我们继续寻求并提供全球最先进的生存技术、预测技术和建筑系统，为任何和所有必要的应用（包括地上/地下或水下）提供灾害缓解和连续性策略。我们很自豪能够成为多灾害威胁缓解领域的领导者，我们的主要重点是保护、生存能力、弹性、可持续性、自力更生、预测和创新能源资源。我们的团队由专门签约和专门培训的工程师、建筑师、安全专家、前海豹突击队和特种部队、项目/项目经理、行星风险专家和科学家组成。我们自豪地成为美国和世界上最有经验和最多才多艺的公司之一，专门从事预制和定制庇护系统、加固和加固设施（私人、商业和军事/政府应用）、CBRNE 威胁评估和缓解、地下和地上庇护系统、自给自足社区发展的机密规划、设计和秘密施工管理，
AI驱动的混合太阳能预测网格稳定性和...
1独立研究人员，苏格拉，雅克，班加罗尔摘要：高级太阳预测已成为将可再生能源整合到现代电网中的关键因素。本理论综述研究了一系列AI驱动的混合模型 - 将深度学习体系结构（例如CNN-LSTM）与统计或基于物理的方法相结合，以证明改进的预测如何提高网格可靠性和效率。通过利用各种数据源，例如卫星图像和基于地面的测量，这些方法提供了更准确的短期和长期预测，从而使网格操作员能够更好地平衡供应和需求，最大程度地减少削减，并降低运营成本。本文还讨论了可靠的太阳预测，从鼓励透明和确切的预测到市场机制的监管框架来奖励准确的生成计划。此外，包括能源公司，太阳能经理和系统运营商在内的行业专业人员可以利用先进的预测来优化维护，存储集成和财务计划。未来的研究可以从AI预测技术中融合了气候模型的整合，为能够处理不断发展的天气模式的可扩展和自适应系统铺平了道路，并加速了全球过渡到可再生能源。索引 - 摩尔预测，混合AI模型，网格稳定性，可再生能源整合，能源政策，深度学习，气候变化
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2019年 - 当前。在乌拉圭大学Ort大学的大数据（Masters）的经济预测。2016-2018。计量经济学II（本科生），乌拉圭大学。2016。金融计量经济学（Masters）（Masters），乌拉圭大学，2012 - 2016年。计量经济学II（本科生，TA）在马德里大学（Carlos III de Madrid）上。2014-2014。统计I（本科生，TA）在Madrid大学上。2009-2010。财务分析技术（TA）管理研究生院金融与社会科学学院，乌拉圭奥尔特大学。2009-2010。乌拉圭奥尔特大学管理金融与社会科学研究生院的统计和定量方法（TA）。2007-2010。时间序列研讨会（TA），Ort University Uruguay2009。讲师在更新模块中的金融系列研究生院金融与社会科学学院分析，ORT University，2006- 2009年。经济学I（ta），位于cienciaseconómicasy deAdvisionación，乌拉圭的“ de la pepublica大学”。2007-2008宏观经济预测技术（TA），在Centro de Investioneseconómicas（Cinve -Uruguay）。2008。用于财务风险测量的定量方法（TA），在Centro deEversivationeseconómicas（Cinve -Uruguay）。2007。ta定量方法适用于Centro de evestivacioneseconómicas（Cinve -Uruguay）的业务。g rants，a wards and h onors