1、2023计算科学国际会议:前沿探索与多元创新

2023计算科学国际会议:前沿探索与多元创新

1. 会议概述

2023年7月3 - 5日,第23届计算科学国际会议在捷克布拉格的捷克技术大学盛大举行。本次会议顺应时代新常态,采用了线下与线上相结合的混合模式。尽管这种模式面临诸多挑战,但主办方始终致力于保持会议社区的活力、创造力和高效性,最终呈现出了令人瞩目的会议成果。

会议由布拉格捷克技术大学、阿姆斯特丹大学、新加坡南洋理工大学和美国田纳西大学联合主办。布拉格作为中欧的政治、文化和经济中心,拥有悠久的历史和丰富的文化底蕴。而布拉格捷克技术大学更是欧洲最大、最古老的技术大学之一,在捷克技术大学中评级最高,提供350个经认证的学习项目,其中100个以外语授课。2022/2023学年,该校约有19,000名学生。会议的举办地——核科学与物理工程学院位于布拉格美丽的老城区河岸,是捷克唯一提供广泛核物理与工程相关领域研究的学院,拥有裂变(VR - 1)和聚变(GOLEM托卡马克)反应堆,并开展了多个前沿研究项目,与众多国际研究中心(如CERN、ITER、BNL - STAR、ELI)合作。

自2001年创办以来,计算科学国际会议吸引了越来越多高质量的参会者和论文。今年,会议吸引了超过300名参与者。会议系列成果已成为计算科学研究人员的主要知识资源,推动了该领域的技术发展。

2. 会议主题与亮点

2.1 会议主题

2023年会议主题为“科学前沿的计算”,强调了计算科学在跨学科研究中的重要作用。会议聚焦于可扩展科学算法、先进软件工具、计算网格、先进数值方法和新颖应用领域的最新发展。这些创新的模型、算法和工具通过在物理系统、计算与系统生物学、环境系统、金融等领域的高效应用,推动

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配模型调优,重点关注鲁棒性设计集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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