DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型,该模型由风力涡轮发电机,储能系统,恒温控制负载,价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源,直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法,并进行了实证比较。 数值结果表明,不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中,我们获得了更好的性能,并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息,访问: :
2022-08-25 22:54:53 22.94MB HTML
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comita:集成趋势分析(ITA)通常用于总结近几十年来在生态系统中发生的变化。 当前,有多种用于ITA的方法,这引起了人们的疑问,哪种方法是用于ITA的最佳方法。 该应用程序的目的是提供一种工具,可以轻松地比较不同的ITA方法,并测试数据预处理和变量选择对​​最终结果的影响。 希望该软件包将提高生态学家对不同降维技术的认识,并根据其数据集的特征为选择ITA方法提供理由和信心
2022-08-25 15:26:09 329KB HTML
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Appium代理 Python 代理将 Appium 会话请求转发到不同的 Appium 服务器实例(因此客户端配置单个端点) 介绍 目前只支持一个会话。 即,如果您连接了多个设备,则无法使用相同的服务器实例同时对它们运行测试。 一种解决方法是在不同的端口上启动多个 appium 服务器,并使您的测试引用这些不同的实例。 但是,根据您的测试项目的设置方式,必须配置不同的端点可能很麻烦。 那么这个简单的工具可能会派上用场。 AppiumProxy 是一个 python 脚本,它启动一个 web 服务器,挂钩 appium 会话创建请求,并将该会话的处理委托给特定的 appium 服务器实例。 因此,您可以在测试中配置单个端点。 请记住,这只是一个概念证明,可能有问题。 目前它对我来说效果很好。 依赖关系 我最初的意图是只使用标准库来编写这个工具。 但是,httplib 和 urllib
2022-08-23 10:33:26 6KB Python
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自考 不同自考阶段的替换考科目 早期考的科目在 现在阶段换成其他考的科目了 这里可以看到 互相换考的科目 自考 很多专业都可以
2022-08-18 17:03:49 1.13MB 自考 换考
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Microsoft Edge浏览器功能很全面,不仅内置微软Contana,可以为用户带来更多人xing化的服务,而且Microsoft Edge浏览器还有着支持插件扩展、网页阅读注释等特色功能,为用户带来高效便捷的网页浏览体验。 Edge for macOS还支持guest客人使用模式,该模式下浏览器不会保存用户浏览历史记录、下载记录以及Cookies和网站的其他数据。
2022-08-18 10:00:40 191.78MB Edge Mac
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2022-08-18 10:00:39 307.7MB Edge Mac M1
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armv8 armv9不同特权程序之间的跳转模型
2022-08-17 16:00:52 530KB arm arm8 arm9
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应用Lv(34)正交设计对不同施肥配比下灯盏花进行大田试验,观测了其生长情况、产量和灯盏乙素含量。结果表明:N,P,K三个因素对灯盏花产量影响的主次关系为K>N>P,其最佳组合为N2P3K3,比例为N:P:K=3:2:1;对灯盏乙素含量影响的主次关系为N>P>K,最佳组合为N3P3K3,比例为N:P:K=4:2:1;公顷含灯盏乙素量的主次关系为K>P>N1N2P3K1是最佳组合,比例为N:P:K=3:2:l。在灯盏花栽培中,增施氮肥,适当施用磷肥,控制钾肥施用量能提高其产量和灯盏乙素含量。
2022-08-14 22:14:07 2.58MB 自然科学 论文
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通信网络与IP网络底层传输技术梳理(SONET/SDH/OTN/ATM/Ethernet/MPLS/PTN...)
2022-08-12 10:59:43 179KB SDH OTN ATM
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devexpress控件库之所以被大家所喜爱,是因为它将许多常用的东西都封装成了属性。可以通过一些简单的配置,将以前某些需要大篇幅代码才可实现的效果展示出来。这里是一个实现了将【第二列数据在表格000010和表格000015间的数据行标红】
2022-08-11 13:40:59 55KB 单元格样式 gridcontrol gridview 字体
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