Notice bibliographique
Résumé
In the southwestern United States, Lakes Powell and Lake Mead are taking the responsibility of supplying water and generating electricity to the surrounding five states of Arizona (AZ), California (CA), Wyoming (WY), New Mexico (NM), and Colorado (CO). Accordingly, we have established three models, and have established them and conducted sensitivity analysis combined with changes of various conditions in reality. In combination with multiple water supply needs, Model 1 optimizes the economic benefits from water and power supply of the five states as objective functions. In setting the constraints, the model takes into account such factors as water balance, minimum demand for water and power supplies, lake level requirements, and issues of sovereignty in downstream Mexico. Considering the influence of seasons on various factors, the decision variables are the water supply flow and power supply flow of each state on a quarterly basis. When solving the model, IA-PSO is used for optimization, reducing the possibility of local optimal solution.The optimization result is the optimal distribution of the power and water supply flows provided by the two lakes to the states over the four quarters of a year. In the case of CO,when the supply exceeds the demand, the time to provide the optimized water supply flow to meet its one-quarter water consumption demand is calculated to be 57.5 days; while when the supply fails to meet the demand, the additional water supplement required is 0.8×109m3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».