《系统工程理论与实践》期刊征稿_月刊投稿邮箱
标题:基于多层利益共享的虚拟电厂参与电碳市场分布鲁棒优化模型作者:樊伟范英谭忠富鞠立伟姚星标题:注册制改革下的市场反应——基于科创板与创业板的分析作者:边江泽余湄汪寿阳顾孟轩标题:高维数据最优划分聚类的k-Fermat算法研究作者:李彤翟永南华英凡《系统工程理论与实践》收稿方向:非...
同济大学经济与管理学院8项成果荣获上海市第十六届哲学社会科学...
以刻画模型不确定性;其次,基于以上模糊集构建了分布鲁棒离散仿真优化的理论框架,该框架采用鲁棒优化的想法,定义了模型不确定性下的“最优”方案;然后,由于鲁棒模型是双层优化问题,申请人为其设计了双层分布鲁棒离散仿真优化算法,以选择最优方案;最后,通过丰富的数值实验验证了分布鲁棒离散仿真优化理论框架的合理性和算法...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
一些值得注意的方法包括使用步长采样以减少反向步骤[64,68,94],用常微分方程(ODE)或DDIM(去噪扩散隐式模型)替换反向SDE(3)[65,70,71],使用预训练的VAE提取低维数据表示,然后实施扩散过程——称为潜在扩散[66],训练蒸馏和一致性模型[67,69,97],以及修正流[73]。这些方法在高度微调的扩散模型中得到...
抢鲜看|《电工技术学报》2024年第11期目次及摘要
提出了计及多重差异的MEMG多时间尺度优化调度策略,明确了日前-日内-实时三时间尺度调度的协调机制,其中,多重差异包含需求响应资源、系统调度目标和源荷预测精度在时间尺度上的差异,以及不同能量的响应特性差异;再次,建立了对应的多时间尺度优化调度模型,包括日前鲁棒机会约束优化模型、日内随机优化模型和...
AI对齐全面综述!北大等从800+文献中总结出四万字,多位知名学者挂帅
AI对齐是一个庞大的领域,既包括RLHF/RLAIF等成熟的基础方法,也包括可扩展监督、机制可解释性等诸多前沿研究方向。AI对齐的宏观目标可以总结为RICE原则:鲁棒性(Robustness)、可解释性(Interpretability)、可控性(Controllability)和道德性(Ethicality)。从反馈学习(LearningfromFeedback)、在分布偏移下学习(Learning...
四万字详解AI对齐:北大联合多高校团队发布对齐全面性综述
AI对齐是一个庞大的领域,既包括RLHF/RLAIF等成熟的基础方法,也包括可扩展监督、机制可解释性等诸多前沿研究方向(www.e993.com)2024年10月18日。AI对齐的宏观目标可以总结为RICE原则鲁棒性(Robustness)、可解释性(Interpretability)、可控性(Controllability)和道德性(Ethicality)。
热烈庆贺我会提名的复杂约束下结构优化设计理论与方法研究项目...
“复杂约束下结构优化设计理论与方法研究”针对考虑可制造性、强鲁棒性、多功能性等复杂约束的结构优化,这一具有广泛工程应用背景、且具有很大挑战性的公认难题,在基本理论和关键算法方面开展系统性研究,取得了系列创新成果。该项目突破传统结构拓扑优化理论框架,建立了基于可移动变形组件的显式拓扑优化新框架;提出了可置...
2023年东南大学研究生先进控制理论与应用学术创新论坛在四牌楼...
本次论坛的主题涵盖了非线性控制理论与方法、机器学习、智能群系统感知与决策、分布式优化理论方法与应用等多个研究方向。东南大学自动化学院李世华教授、陈从颜教授、杨俊教授、王翔宇副教授、夏金辉博士、王佐博士和北京交通大学朱广宇教授分别主持了报告。论坛上,各位专家作了精彩报告,并与在场的老师及同学们展开了深入...
数据驱动的优化理论与实践国际研讨会:算法、大数据、人工智能结合...
接下来是冯??诺依曼理论奖得主、斯坦福大学管理科学与工程系、杉数科技首席科学家顾问叶荫宇教授的精彩分享。众所周知,在决策的时候存在不确定性,人们过去提出了很多方法,比如说基于数据等,但效果不是很好,叶荫宇教授表示,使用鲁棒优化的方法,即使在决策时存在不确定性,仍然有比较好的效果。之后他介绍了自己这些年在分...
UC 伯克利优化理论教授谈深度学习:为了可解释性,我们可能需要牺牲...
雷锋网AI科技评论按:在人工智能的浪潮之下,以深度学习为首的机器学习方法迅速席卷了各个领域,给许多问题带来了全新的解决方案(当然同时也带来了新的问题等待解决)。除了我们熟悉的CV、NLP之外,优化理论、运筹学也和深度学习之间互相产生着联系和影响。近日我们就采访了来自UC伯克利大学电子工程和计算机学院以及...