【调剂】黑龙江大学数据科学与技术学院(网安,信息统计)招调剂

点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

基本要求:
(1)网络空间安全专业:
第一志愿报考网络空间安全专业(工科)考生,参加学硕考试,数学考试是国家统考数学一;
根据学校政策,优先调剂第一志愿报考网络空间安全专业(工科)考生,依次调剂报考计算机科学与技术等相近专业考生。
(2)信息统计技术专业:
第一志愿报考统计学专业(理科)考生,参加学硕考试,专业课考试是数学分析和高等代数。
根据学校政策,优先调剂第一志愿报考统计学专业(理科)考生,依次调剂报考数学等相近专业考生。


联系方式如下:
email:jialiangpeng@hlju.edu.cn
电子邮件请附上个人简介,包括以下内容
本科就读院校与专业,初始成绩,一志愿报考院校,本科成绩单。

信息来源网址:

http://muchong.com/t-14245664-1

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q络(DQN)等深度强化学习算法对微能源中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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