XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System且鲁棒
考虑可再生能源出力不确定性及电力市场机组有效备用计算的多阶段鲁棒清算模型
随着我国碳政策的推进，以风电、太阳能为主的可再生能源比重不断提高，给电力系统备用带来更大挑战。由于我国电力系统的复杂性，采用分区备用的方法保证系统稳定运行难度很大。现有的备用计算结果中，机组备用会受到电网安全约束的制约，导致系统运行风险。为了在不突破安全约束的情况下高效获取机组备用，本文提出了一种可供工程实施的有效备用计算方法。该方法进一步利用箱式稳健优化算法进行安全约束机组组合，保证可再生能源的消纳，确保电力系统的稳定性和备用效率。此外，安全约束经济调度采用数据驱动的稳健随机优化算法，优化电力系统的经济性。该多阶段稳健优化模型具有良好的可扩展性，符合我国电力系统备用调度的进程。基于中国某省实际运行数据和IEEE 300节点系统的仿真分析，验证了所提模型和理论的正确性和可行性。
脑启发的方法用于在异质混合信号神经形态处理系统中实现鲁棒计算
抽象的神经形态处理系统实施具有混合信号模拟/数字电子电路和/或熟悉设备的混合信号神经网络代表了一种有希望的技术，用于需要低功率，低延迟，并且由于缺乏连接性或隐私问题而无法连接到离线处理的云，并且无法连接到离线处理。但是，这些电路通常嘈杂且不精确，因为它们受设备之间的变化影响，并且以极小的电流运行。因此，在这种方法之后，实现可靠的计算和高精度仍然是一个公开挑战，一方面阻碍了进度，另一方面有限地采用了这项技术的广泛采用。通过构造，这些硬件处理系统具有许多在生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非同质性。越来越多的证据表明，将这种限制应用于人工神经网络，包括在人工智能中使用的限制，可以促进学习方面的鲁棒性并提高其可靠性。我们认为，这些策略对于指导设计可靠且可靠的超低功率电子神经处理系统，该系统使用嘈杂和不精确的计算基板（例如阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实施。Here we delve even more into neuroscience and present network-level brain-inspired strategies that further improve reliability and robustness in these neuromorphic systems: we quantify, with chip measurements, to what extent population averaging is effective in reducing variability in neural responses, we demonstrate experimentally how the neural coding strategies of cortical models allow silicon neurons to produce reliable signal representations, and show how to强有力地实施基本的计算基础，例如选择性放大，信号恢复，工作记忆和关系网络，从而利用此类策略。
在计算机/单元内控制器中设计混合动力，以鲁棒为与动态调节酶过表达相关的过程模型不匹配
模型预测与实际过程之间的差异，称为过程 - 模型不匹配18（PMM）仍然是生物过程优化的严重挑战。以前，我们提出了19个硅/电池内控制器（HISICC）概念的混合动力，将基于模型的优化与基于细胞的20反馈相结合，以解决PMM问题。在此，采用了这种方法来调节细胞内21浓度限制酶。使用工程化的22大肠杆菌菌株（FA3）证明了高级HISICC（FA3）。该菌株具有一个内部反馈控制器，23，它响应感测到该酶形成的24个丙6Lonyl-COA浓度，从而减速了乙酰辅酶A羧化酶（ACC）过表达。FA3的数学模型构建了25，并使用实验数据进行了验证。假设各种PMM的模拟显示，使用FA3的HISICC 26可以通过鲁棒制动其27的过表达来有效地减轻过度ACC的毒性，从而最大程度地减少了产量损失。这项研究证实了HISICC是提高28种生物处理效率的可行策略，尤其是在平衡瓶颈酶水平方面。29
能力测试食品微生物学 - 2023年1月
强大的统计方法用于确定平均值和标准偏差。ISO 13528：2022 [1]中所述的具有迭代量表的算法A用于确定参与者结果的鲁棒平均值（M pt）和鲁棒标准偏差（S PT）。 在确定m pt和s pt之前排除了明显错误的结果（错误删除）。 对于评估参数，分配的值由m pt组成。 它被认为是真实的规范价值。 对于未经统计评估的参数，参与者结果的中位数（MED）被用作分配的值。 通常也是报道结果少于20个参数的情况。算法A用于确定参与者结果的鲁棒平均值（M pt）和鲁棒标准偏差（S PT）。在确定m pt和s pt之前排除了明显错误的结果（错误删除）。对于评估参数，分配的值由m pt组成。它被认为是真实的规范价值。对于未经统计评估的参数，参与者结果的中位数（MED）被用作分配的值。通常也是报道结果少于20个参数的情况。
应用机器学习技术在校准和数据减少多孔探针
1。treaster，A。L.和Yocum，A。M.，1978。五孔探针的校准和应用。技术。REP。 2。 Yasa，T。和Paniagua，G.，2012。 \多孔探测数据处理的鲁棒过程。 流量测量和仪器，26，pp。 46-54。REP。 2。Yasa，T。和Paniagua，G.，2012。\多孔探测数据处理的鲁棒过程。流量测量和仪器，26，pp。46-54。
定量多参数MRI分析平台，用于估计临床肿瘤学中鲁棒成像生物标志物
1医学物理部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，10065，美国； locastre@mskcc.org（E.L。）; paudyalr@mskcc.org（R.P.）; amareshks@gmail.com（A.S.K。）2威斯康星州医学院放射学系，密尔沃基，威斯康星州53226，美国； plaviole@mcw.edu 3放射科，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，10065，美国； akino@mskcc.org（O.A.）; hatzoglv@mskcc.org（v.h。）; schwartzl@mskcc.org（L.H.S.）4外科部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，10065，美国； goha@mskcc.org（a.c.g. ）; bochnerb@mskcc.org（B.H.B. ）; wongr@mskcc.org（R.J.W.） 5医学系，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，美国纽约10065； rosenbj1@mskcc.org 6辐射肿瘤学系，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，纽约，10065，美国； leen2@mskcc.org *通信：davea@mskcc.org;电话。 ： +1-（212）-639-3184;传真： +1-（212）-717-3010†这些作者对这项工作也同样贡献。4外科部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，10065，美国； goha@mskcc.org（a.c.g.）; bochnerb@mskcc.org（B.H.B.）; wongr@mskcc.org（R.J.W.）5医学系，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，美国纽约10065； rosenbj1@mskcc.org 6辐射肿瘤学系，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，纽约，纽约，10065，美国； leen2@mskcc.org *通信：davea@mskcc.org;电话。： +1-（212）-639-3184;传真： +1-（212）-717-3010†这些作者对这项工作也同样贡献。
Ai-Dongle LAN/WLAN/ Wi-Fi 棒
Ai-Dongle LAN/WLAN/Wi-Fi Stick 允许 Solplanet 逆变器连接到 Solplanet Cloud 和 App。逆变器和仪表数据通过互联网收集并发送到 Solplanet Cloud，以便轻松监控光伏电站。
实施PV棒储存涡轮机
摘要该系统旨在促进可再生能源的使用，并减少对不可再生能源（例如化石燃料）的依赖。该系统包括多个组件，包括光伏（PV）面板，风力涡轮机，电池存储，负载管理和主网格。这些组件的整合为家庭和企业提供了可靠且稳定的电力来源，尤其是在容易停电的地区。电池存储系统有助于平衡可再生能源的间歇性质，从而提供了更一致的电力。此外，该系统可以减少发电过程的碳足迹，并有助于减轻气候变化的影响。总的来说，实施PV式储存涡轮机载荷 - 货网系统有可能改变我们的生产方式和消耗电力，从而为子孙后代创造了更可持续和弹性的能源系统。
