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在 模型預測控制產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過172萬的網紅Schneider Electric，也在其Facebook貼文中提到， #最新活動 啟動轉型！數位孿生佈局未來系列線上研討會 Day 2 將帶您一探製程與控制優化。 製程數位孿生透過嚴格的基理模型所建置的虛擬工廠上，實時讀取在線的儀錶資訊，能檢測不可靠儀錶，配合物料與操作成本的異動，更新優化的操作目標。高階製程控制以多變數模型預測控制為基礎，配合操作條件的限制管理，穩...
同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過5,220的網紅Mark Sir 教室，也在其Youtube影片中提到，#武漢肺炎 SIR 模型 (易感—感染—恢復模型) 是最簡單的流行病數學模型，許多進階的模型都是派生自此基本形式。 該模型由三個部分組成 - S 表示易感 susceptible，I 表示傳染 infected，R 表示恢復（或免疫）recovered 的人數 此模型可以合理地預測人與人之間傳播...
模型預測控制 在 火力創新｜創新實驗室 FIL? Instagram 的精選貼文
2021-09-03 21:27:47
#你得知道 【03.27~04.02科技新聞】 --------------------------- 1️⃣Google Meet 服務免費延長至6月 Google在去年5月初起，首次宣布為Google註冊用戶提供免費版Google Meet服務，並將會在去年9月底完結。 為應對新冠疫情的常態...
模型預測控制 在 胡金倫 Instagram 的精選貼文
2021-04-04 16:48:41
有些通路已建好檔了，讀者們可以點進去看內容。雖然距離上市時間還有19天，但還是非常期待。所以封面可以曝光了。大家可以先去按讚，然後點擊「可訂購時通知我」。重點是，您可以考慮用「振興券」買這套書！ 這本書要說的是：「如果有什麼東西免費，那真正的商品其實是你」這句話已經過時了，你才不是商品，你是被捨棄...
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模型預測控制 在 Mark Sir 教室 Youtube 的精選貼文
2020-02-14 16:54:06#武漢肺炎
SIR 模型 (易感—感染—恢復模型) 是最簡單的流行病數學模型，許多進階的模型都是派生自此基本形式。 該模型由三個部分組成 - S 表示易感 susceptible，I 表示傳染 infected，R 表示恢復（或免疫）recovered 的人數
此模型可以合理地預測人與人之間傳播的傳染性疾病發展，包括麻疹，腮腺炎和風疹。S(t)、I(t)、R(t)表示了第 t 個周期 易感、感染、康復個體的數量。 透過理解這些變量，我們可以對特定疾病，預測其爆發的可能性，並使其得到控制
延伸資料：
即使採用最新方法 Rapid Response Platforms，疫苗開發仍然需要四個月時間：
https://youtu.be/7SuKywEZ5AM![post-title]()
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模型預測控制 在 SHIN LI Youtube 的最讚貼文
2019-12-04 19:30:03#信用分數 #聯徵中心 #信用卡
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#信用分數是什麼
運用統計分析理論及方法，將聯徵中心所蒐集在揭露期限內的資料，以客觀、量化演算而得的分數，用以預測當事人未來一年能否履行還款義務的信用風險。
📌影響信用分數的事
#信用卡帳單遲繳
- 全額未繳 / 未繳足最低 / 繳足最低 且遲繳時間越長扣分越重。
#信用卡預借現金
- 預借現金對信用分數扣分非常嚴重，1年內只要有2次預借現金的紀錄，基本上就很難申請相關信用產品。
#刷爆信用卡 #信用卡使用額度高達90%
- 刷卡金額過高會讓信用卡額度使用率（即應繳金額加上未到期金額÷信用卡額度）上升，導致信用評分降低
#信用卡循環利息
- 拖越久分數被扣得越嚴重
#信用卡未繳款招強制停卡
- 只要卡費三個月未繳銀行便會強制停卡，且信用紀錄將揭露長達7年
#剪卡
- 剪卡幾乎影響不到信用分數
- 建議保留目前使用最久的信用卡，可讓信用歷史長度維持在一定之水準。
＃揭露期限
- 當事人若於償付貸款前有授信異常紀錄，因該授信異常紀錄有三至五年之揭露期限，在揭露期限尚未屆滿前，即使貸款已償付，個人信用評分仍會受到該授信異常紀錄之影響。
#信用小白
- 若當事人過去並沒有和金融機構有借貸往來紀錄，或是往來期間少於三個月，評分系統無從判斷其信用好壞，就會產生評分結果為「此次暫時無法評分」
- 申辦貸款或信用卡就很容易被退件
#提升信用分數
- 正常還款、控制負債程度，並持續維持此狀況一段時間後，信用評分便會逐漸提升。
- 聯徵中心之信用評分係根據過去一段時間的信用資料統計而得，若當事人與金融機構之往來均為正常繳款，並合理使用各項消費性金融商品，經過一段時間之後，信用評分自會逐步提升。
🔺聯徵中心信用評分針對金融機構查詢聯徵中心資料之查詢目的，如：存款開戶、申請信用卡、舊客戶信用複審等因素，皆不納入評分模型；此外，當事人本人查詢信用報告的紀錄亦不納入評分模型，故皆不會影響其評分。
聯徵中心詳細說明｜https://pse.is/MHJ9J
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模型預測控制 在 Schneider Electric Facebook 的精選貼文
#最新活動
啟動轉型！數位孿生佈局未來系列線上研討會 Day 2 將帶您一探製程與控制優化。
製程數位孿生透過嚴格的基理模型所建置的虛擬工廠上，實時讀取在線的儀錶資訊，能檢測不可靠儀錶，配合物料與操作成本的異動，更新優化的操作目標。高階製程控制以多變數模型預測控制為基礎，配合操作條件的限制管理，穩定地朝向優化的操作目標移動，減少品質變異。製程操作優化與穩定控制的搭配，以經濟且快速建置的解決方案，創造更高獲利。
歡迎您報名參加，進一步瞭解製程數位孿生的優勢與特性。
活動時間：2021年9月29日(三) 上午10點 - 12點
報名網址：http://spr.ly/6182yfHE8
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模型預測控制 在 媽媽監督核電廠聯盟 Facebook 的最佳貼文
你知道嗎，再生能源技術持續向前推進ing..... 透過尾流轉向技術，讓風機彼此「攜手合作」提高整體風場發電量 (07/01/2021 TechNews科技新報)
作者 Daisy Chuang
為了減少風機尾流效應、提高風力發電場電廠整體發電量，現在已有科學家將目標瞄準控制前排風機角度，讓風機能作為一個成熟產業、聰明地調整偏航角與俯仰角，讓尾流順利避開下游的風機。
幾乎所有風力發電場都會面臨到風機尾流（wake effect）難題，當風吹過風機時，風機會攔截部分風並轉化為機械能，因此後方的風強度跟風速都會減弱，使後排風機發電效率下降，衝擊整體發電場的表現，對此美國伊利諾大學厄巴納－香檳分校（U of I）研究人員認為，如果我們把風場當成耦合網路（coupling network）來設計，能更有效地將風轉換成電力。
U of I 工業與企業系統工程系研究生顧問 Lucas Buccafusca 表示，設想風場裡面的每一支風機都貪婪地、試圖捕獲更多的風能資源，那麼這就不是理想的風電系統，風電場設計應該要讓每支風機「攜手合作」，最終提高整體性能。
對此團隊首先針對不同風速設定模型預測控制（Model predictive control）框架，再結合風機尾流轉向技術，證明這些方法的可行性。其中尾流轉向技術是調整風機和葉片的角度，使尾流具有偏移效應，不會干擾到後方順風的渦輪機，雖然減少正向風向該有的產量，但也有效減少了尾流所帶來的發電損失。Buccafusca表示，團隊發現即使是小型風機陣列，僅僅透過尾流轉向技術，也能獲得高收益。
研究人員發現，若控制算法有考量到下游效應，風場表現可明顯提高。該控制系統透過軸向誘導係數（induction factors ）和偏航誤差控制（yaw misalignment），以尾流轉向模擬技術來驗證結果。
研究人員未來還計劃擴大應用，將類似的方法套用在分散式風電問題，打算在每支風機內設置電池，儲存風力發電產出的過多電力、然後當風速過低發電量下降時，就可將電池儲存起來的電力供給電網。團隊雖然主要關注是風電功率追踪問題，但這種多目標模型預測控制框架也可以用於各種分散式最佳化或共識控制問題。
參考資料：
Steering Wind Turbines Creates Greater Energy Potential（06/29/2021 JOURNAL OF RENEWABLE AND SUSTAINABLE ENERGY）
https://publishing.aip.org/publications/latest-content/steering-wind-turbines-creates-greater-energy-potential/
完整內容請見：
https://technews.tw/2021/07/01/wake-effect
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