Výsledky vyhledávání - "SCENARIO FAN"

Akademický článek

The methods of scenario designing for the development of regional systems of vocational education and training

Autor: V. I. Blinov, A. I. Satdykov, I. S. Sergeev, N. F. Rodichev

Publikováno v: Obrazovanie i Nauka, Vol 23, Iss 2, Pp 11-38 (2021)

Introduction. Despite the increasing importance of the vocational education and training systems in the developed countries, with rare exceptions, there are no strategic management tools adequate to the present context. The system of vocational educa

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f929ed576b94457b99ff25c6dd3a4c27

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Exploring the application of machine‐learning techniques in the next generation of long‐term hydropower‐thermal scheduling.

Autor: Wang, Jinghao, Yousefi, Mojtaba, Rajasekharan, Jayaprakash, Arghandeh, Reza, Farahmand, Hossein

Publikováno v: IET Renewable Power Generation (Wiley-Blackwell); Jun2024, Vol. 18 Issue 8, p1455-1467, 13p

Zobrazit plný text záznamu

The methods of scenario designing for the development of regional systems of vocational education and training

Autor: Blinov, V. V., Satdykov, A. I., Sergeev, I. S., Rodichev, N. F.

Publikováno v: Образование и наука

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3377::8dc83aa4cf7a40052c33ec7c922e8f56
https://elar.rsvpu.ru/handle/123456789/36190

Zobrazit plný text záznamu

Kniha

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Clean Energy and Carbon Emissions in Mexico's Electric Power Sector: Past Performance and Current Trend.

Autor: Probst, Oliver¹ (AUTHOR) oprobst@tec.mx

Publikováno v: Energies (19961073). Dec2024, Vol. 17 Issue 23, p5859. 29p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Exploring the application of machine‐learning techniques in the next generation of long‐term hydropower‐thermal scheduling

Autor: Jinghao Wang, Mojtaba Yousefi, Jayaprakash Rajasekharan, Reza Arghandeh, Hossein Farahmand

Publikováno v: IET Renewable Power Generation, Vol 18, Iss 8, Pp 1455-1467 (2024)

Abstract This paper introduces a shape‐based inflow scenarios reduction framework applied in long‐term hydro‐thermal scheduling. This scheduling problem involves strategically managing the limited stored hydro energy in coordination with the el

Externí odkaz: https://doaj.org/article/a83df5062ad148a4924f30516e2b1834

Zobrazit plný text záznamu