通过连续体(BICS)中的结合状态构建高度局部的波场,可促进增强的波浪互动,并为高灵敏设备提供方法。弹性波可以携带复杂的极化,因此与BIC形成中的电磁波和其他标量机械波的不同,尚未充分探索和利用。在这里,我们报告了对羔羊波导侧支支撑的局部共振模式的研究,该模式由两对共振支柱支撑,并显示了两组具有不同极化或对称性的弹性BIC的出现。,两组BIC对外部扰动表现出明显的反应,基于该反应,提出了具有增强敏感性的无标签感应方案。我们的研究揭示了弹性介质中复杂的波动力学引起的BIC的丰富特性,并证明了它们在传感和检测中的独特功能。
近年来,已经出现了一系列互补的弹性水管理工具和方法,以评估和解决气候和非气候不确定性,这些工具可以更容易地集成到现有的计划,设计和操作决策过程中。这些自下而上的方法,从对当地水资源挑战的透彻理解开始,并积极吸引利益相关者定义成功和不可接受的情况,以避免作为气候风险评估的基础。在下一步中,设计适应道路可以系统地增强弹性并保持可接受的性能。底部方法在利益相关者和决策者之间建立共识特别有效。
运动伪影降低了脑电图(EEG)信号中信息质量。在这项研究中,我们开发了一种有效的方法来通过使用经验小波变换(EWT)技术来减轻脑电图信号中的运动伪像。首先,我们将EEG信号分解为称为固有模式函数(IMFS)的窄带信号。这些IMF进一步处理以抑制工件。在我们的第一种方法中,主成分分析(PCA)用于抑制这些分解的IMF中的噪声。在第二种方法中,使用方差度量识别具有嘈杂成分的IMF,然后将其删除以获得伪影抑制的脑电图信号。我们的实验是在EEG信号的公开生理学数据集上进行的,以证明我们方法在抑制运动伪像的有效性。更重要的是,基于IMF的基于IMF的方法比基于EWT-PCA的方法提供了明显更好的性能。此外,基于IMF的方法的方法比基于EWT-PCA的方法更有效。我们提出的基于IMF变量的方法达到了28.26 dB的平均信号与噪声比(𝛥 snR),并超过了用于移动伪像的现有方法。
运动伪影会降低脑电图 (EEG) 信号中的信息质量。在本研究中,我们开发了一种有效的方法,通过使用经验小波变换 (EWT) 技术来减轻 EEG 信号中的运动伪影。首先,我们将 EEG 信号分解为称为固有模式函数 (IMF) 的窄带信号。这些 IMF 经过进一步处理以抑制伪影。在我们的第一种方法中,采用主成分分析 (PCA) 来抑制这些分解后的 IMF 中的噪声。在第二种方法中,使用方差测量识别具有噪声成分的 IMF,然后将其去除以获得伪影抑制的 EEG 信号。我们的实验是在公开的 Physionet EEG 信号数据集上进行的,以证明我们的方法在抑制运动伪影方面的有效性。更重要的是,基于 IMF 方差的方法比基于 EWT-PCA 的方法提供了更好的性能。此外,基于 IMF 方差的方法在计算上比基于 EWT-PCA 的方法更有效。我们提出的基于 IMF 方差的方法实现了 28.26 dB 的平均信噪比 (𝛥 SNR),并且超越了现有的运动伪影去除方法。
REopt 可确定系统规模和调度,以最大限度地降低电网连接操作的生命周期能源成本并经受住指定的电网中断。然后,它会评估数千次随机电网中断事件和持续时间,以确定生存概率。
本文中表达的观点是作者的观点,并且不反映美国空军,国防部或美国政府的官方政策或立场。该材料被宣布为美国政府的工作,在美国不受版权保护。
作为充满活力的电子商务领域的重要参与者,Shopee 印度尼西亚分公司利用创新数字解决方案的力量来接触和服务多样化的客户群。尽管取得了成功,但 Shopee 仍面临着独特的挑战和机遇,这些挑战和机遇会影响其战略决策和市场地位,就像任何其他竞争激烈的行业参与者一样。Shopee 受益于印度尼西亚互联网和电子商务普及率的快速发展以及全国微型、小型和中型企业 (MSME) 参与度的提高。然而,Shopee 面临着来自 Tiktok Shop 等新兴平台的激烈竞争,尤其是在时尚和美容类别。Shopee 广泛的库存单位 (SKU) 覆盖范围和全面的产品选择是其显著特点,可为客户提供广泛的选择。此外,Shopee 的营销策略和免费送货促销活动使其在市场上脱颖而出。值得注意的是,Shopee 广泛的支付方式,如货到付款,增加了广大消费者的可访问性。然而,用户界面和用户体验 (UI/UX)、忠诚度和奖励计划、客户服务质量、个性化购买体验以及 Shopee 游戏、Shopee Live 和 Shopee 视频等引人入胜的功能被确定为需要改进的关键领域。在增强 UI/UX、提供引人入胜的忠诚度计划、提供卓越的客户服务以及利用创新技术来策划个性化购买体验方面的战略投资可以提升 Shopee 在电子商务行业的地位。Shopee 准备利用其优势,解决其弱点,并利用现有机会保持其在不断发展的印度尼西亚电子商务市场的领导地位。
摘要:针对高级和复杂的决策场景,本研究提出了一种广泛的方法,用于序数向量表达的偏好简单聚合-多决策方法(SAPEVO-M)。在此背景下,建模提案名为 SAPEVO-混合和分层(SAPEVO-H 2 ),本研究的目标基于多标准分析的概念,根据多种标准和看法对替代方案进行评估,从而能够整合问题的目标,将其转录为属性并在分层模型中构建,分别通过序数和基数条目分析定性和定量数据。作为案例研究,对巴西海军针对反遥控飞机系统 (RPAS) 战略的防御战略进行了决策分析。使用基于战略选项开发和分析 (SODA) 方法的因果图方法,构建问题情况以供数值实施,展示目标和层次结构元素的表现。因此,基于主观信息的处理,对目标和反 RPAS 技术进行了排名。最后,讨论了研究的主要贡献及其局限性,以及结论和对未来研究的一些建议。
摘要:针对高级和复杂的决策场景,本研究提出了一种广泛的方法,即用序数向量表达的偏好简单聚合-多决策方法 (SAPEVO-M)。在此背景下,建模提案名为 SAPEVO-混合和分层 (SAPEVO-H 2 ),本研究的目标基于多标准分析的概念,根据多种标准和看法对替代方案进行评估,从而能够整合问题的目标,将其转录为属性并在分层模型中构建,分别通过序数和基数条目分析定性和定量数据。作为案例研究,对巴西海军针对反遥控飞机系统 (RPAS) 战略的防御战略进行了决策分析。使用基于战略选项开发与分析 (SODA) 方法的因果图方法,构建了问题情况以供数值实施,展示了目标和层次结构元素的绩效。结果,基于主观信息的处理,对目标和反 RPAS 技术进行了排名。最后,讨论了研究的主要贡献及其局限性,以及结论和对未来研究的一些建议。
• 随着成本下降,可再生能源部署在全球范围内不断增长。 • 发电越来越分散,31% 的新容量来自电表后。 • 分布式能源技术可以节省成本、提高弹性并减少排放。 • 随着系统日益集成和复杂,简单的计算已不足以确定分布式能源项目的潜力。