XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分层
基于计算智能的分层虚拟发电厂优化
摘要 在可再生能源的背景下，虚拟发电厂 (VPP) 被视为智能控制复杂、分散、分布式和异构发电过程的关键技术。然而，VPP 的经济和生态控制是一项非常关键的任务：由于 VPP 在复杂性、技术组合、环境条件和运行期间需要优化的目标方面具有很大的变化性，单个 VPP 的控制需要能够有效地考虑所有这些单独的约束条件。因此，我们在本文中提出了一种结合计算智能 (CI) 元启发式的 VPP 抽象控制方法，该方法旨在灵活适用于不同的 VPP 规模、目标和发电厂类型。此外，该方法还提供了构建分层 VPP 的可能性，因为这通常是系统运营商的要求。为了证明该控制方法的有效性，考虑了三个示例性优化目标，并将其应用于不同组合的扁平/分层 VPP：最小化运行储备需求、最小化 CO 2 排放量和最大化发电厂灵活性。此外，该方法与三个示例性 CI 元启发式方法相结合并进行评估：模拟退火 (SA)、粒子群优化 (PSO) 和蚁群优化 (ACO)。为了使这种先进的 CI 元启发式方法在优化问题中的使用合法化，梯度下降优化 (GDO) 作为一种传统的优化技术也被考虑在内。基于具体的示例场景以及广泛的汇总测试运行，结果表明该控制方法能够有效地优化各种 VPP 组合以实现给定的目标。
单介质温跃层储罐中稳定热分层的优化流量分配器：数值和实验研究
符合可持续发展目标的能源转型要求在大多数能源需求领域迅速采用可再生能源 [1,2] 。热能存储 (TES) 具有在发电、工业和建筑等不同领域实现可再生能源高份额的巨大潜力 [3,4] 。TES 的优势特性包括可变的存储容量和持续时间、灵活的供需脱钩、灵活的集成方式 [5] 和生命周期优势，引起了各个能源市场的特别关注。根据 IRENA 的符合《巴黎协定》的能源转型情景 [6] ，预计未来 10 年安装的 TES 容量将增加三倍，从 2019 年的 234 GWh 增加到 2030 年的至少 800 GWh。
利用遗传区块相互作用研究的分层结构1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.18.24317486 doi：medrxiv preprint
在分层大气中与瑞利散射的极化光的数值模拟
摘要。辐射传递方程是在大气温度温度上的温室气体效应的建模的核心和模拟的核心。为了处理云的逼真散射，我们需要处理极化并与向量辐射式跨方程式一起工作。在本文中，我们提出了一种基于积分数量和一种迭代方法的公式，该方法的收敛性和单音性被证明是雷利（Rayleigh）散射和极化的散射，即具有2个偏差方程的非线性系统，该方程与2个变量，an- gle and gle and glete and-Gle and flasile coulial coupl and频繁及其频繁的等方程式，并具有频繁的方程式。 ture。的存在和解决方案的唯一性被证明，并使用从卫星测量中获取的参数给出了现实的数值模拟。
基于碳化硅的分层结构
这项研究研究了在声学应用中使用基于碳化硅的分层表面声波（SAW）设备的可行性。通过理论分析研究了温度稳定的层状结构TEO 3 /SIC /128 O Y-X Linbo 3的声学特性。此分析包括对关键参数的评估，例如重叠积分，功绩图和衍射效率。使用SAW软件获得了这些计算所需的SAW传播特性和字段填充。结果表明，分层结构具有近96％的较高衍射效率，并且值得良好的声学数字有希望的值，这表明在低驱动功率声音器件设备中的潜在用途。该研究得出结论，基于3C E的分层结构具有出色的声学特性，并且具有可以承受恶劣环境条件的声学设备中使用的潜力。
分层聚类与可解释的患者分层的原理成分集合
摘要。患者分层通过基于其分子和/或临床特征鉴定出不同的亚组，在个性化医学中起着至关重要的作用。但是，许多基于机器学习的分层技术无法识别与每个患者组相关的本质生物标志物特征。在本文中，我们提出了一种使用分层集合聚类来解释的患者分层的新方法。我们的方法利用具有与主成分分析（PCA）结合的采样，以捕获最重要的模式和贡献生物标志物。我们使用机器学习基准数据集和来自癌症基因组地图集（TCGA）的现实世界数据的方法的有效性，展示了检测到的患者簇的可解释性。
分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。
早期诊断、早期分层、早期干预，实现 IBD 精准医疗
来自 * 英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部 † 英国伦敦大学学院医学研究委员会临床试验部 ‡ 葡萄牙维塞乌 3504-509 Tondela-Viseu 医院中心维塞乌科胃肠病学部 § 法国圣艾蒂安医学院圣艾蒂安大学医院免疫学部，CIC INSERM 1408 ¶ 法国圣艾蒂安圣艾蒂安大学医院胃肠病学部 ‖ 以上作者贡献相同。联系方式：Nurulamin Noor 博士，英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部（noorn@doctors.org.uk）。尽管在理解 IBD 的分子基础方面取得了巨大进展，但临床管理仍然依赖于“反复试验”的方法。此外，治疗上限已经出现，即使最有效的干预措施也仅对大约 30% 的患者有益。因此，已经开发了几种工具来帮助分层和指导治疗决策。我们回顾了许多这些精准医疗方法的潜在应用，这些方法现在几乎触手可及。我们强调了早期行动（避免不作为）的重要性，以确保患者获得最佳结果，以及如何将早期行动与精准工具相结合，以确保在正确的时间和地点为每个患有 IBD 的人提供正确的治疗。尽管精准医疗被大肆宣传和投入，但迄今为止它缺乏临床影响，应该认识到临床转化可能需要很长时间，许多有希望的突破可能在不久的将来就可以投入临床实施。我们讨论了一些临床应用尚待克服的挑战和障碍。我们还强调，早期识别、早期诊断、早期分层和早期干预与精准医疗工具密不可分。这些方法的结合为最终实现 IBD 精准医疗的承诺提供了最大的机会。关键词：精准医疗、分层医疗、生物标志物、早期诊断、早期干预
脱莫普拉金基因变异载体中心律失常风险分层的新颖工具
Cannie 4，Nisha A.Glotra 1，Chary Cappeletto 6，Christian Medo 7，Ardan M. Saguner 8，Firat Duru 8，Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11，Maddalena 12，Elena Biagini Giulio Count 17，Claudio Tondo 18:19，Momina Yazdani 20,21，James S. Ingres 24，Flavia Ader 25,26，Giovanni Perette 27，马修·泰勒（Matthew Taylor）7，路易莎（Luisa Master 7） 2.35‡2.35‡。您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶您Riele 3.35‡，Perry Elliott 4，Hugh Calkins 1，Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
知识经济中的社会投资：全球包容性、分层性和针对性改革的政治
14679515，2023，1，由 Cochrane France，Wiley Online Library 于 [09/01/2024] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/spol.12874 下载。有关使用规则，请参阅 Wiley Online Library 的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions)；OA 文章受适用的知识共享许可约束