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引用原始发表的论文（记录的版本）：Goop，J。，Nyholm，E.，Odenberger，M。等（2021）。电力市场的影响
私人家庭投资（PVS）和电池的投资的利益取决于电力的市场价格，这反过来又受PVS和PVS和电池的使用的影响。这在集中发电系统与对PVS和电池的家庭投资之间创造了反馈机制。为了调查这种反馈效果，我们将用于家庭投资的本地优化模型与欧洲发电销售模型联系起来。本地优化基于对214个瑞典家庭测量的消费量。模型比较了2032年的集中电力供应系统的三种不同方案，以及几种敏感性情况。我们的结果表明，在调查案件中，瑞典家庭中瑞典家庭中电池存储容量的5 E 20 gW P的总投资水平为5 E。这些级别比算上市场反馈之前的水平低33％。光伏投资的利益受到的影响受到电力价格以及有关电网关税和税收的假设的最大影响。电池投资的价值取决于PV电力和市场套利的自我消费增加的好处。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Ramos，A.，Gomes Correia，A.，Nasrolllahi，K。等（2024）。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本，准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形（沉降）对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法，可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究，以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型，这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性，并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是，开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据，从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav
集体自旋波激发，镁元素是下一代Spintronics设备的有前途的准颗粒，包括用于信息传输的平台。在量子大厅铁磁体中，检测这些电荷 - 中性激发依赖于以多余的电子和孔的形式转化为电信号，但是如果多余的电气和孔相等，则检测到电信号是挑战性的。在这项工作中，我们通过测量镁产生的电噪声来克服这一缺点。我们使用石墨烯的Zeroth Landau级别的对称性破裂的量子厅Ferromagnet来启动镁质。这些镁的吸收在Zeeman能量上方产生过多的噪声，即使平均电信号为零，也仍然有限。 此外，我们制定了一个理论模型，其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。 我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。在Zeeman能量上方产生过多的噪声，即使平均电信号为零，也仍然有限。此外，我们制定了一个理论模型，其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Heinisch，V.，Göransson，L。，Odenberger，M。等（2021）。有限的电气
我们研究了城市与区域能源系统之间电力转移的连接能力对这两个系统的设计和运行的影响。城市能源系统由瑞典南部三个城市的总能源需求代表，区域能源系统由瑞典电力价格面积SE3代表。我们考虑到城市与地区能源系统之间的不同水平的连接能力，将电力和地区供暖部门的投资和运行成本降至最低；连接容量等于最大城市电力需求的100％，75％，50％和0％。我们发现，与100％连接能力的系统相比，具有50％连接能力的系统设计仅高3％。然而，将电力的产能从区域转移到城市能源系统（50％），而100％的连接容量会导致城市的电力边际成本高于该地区。具有最高的连接能力，75％和100％，该市的地区供暖部门可以通过电力热运营来支持区域能源系统中的风力电力整合。具有不同连接能力的建模系统使我们的结果适用于其他快速增长的城市，具有增加当地电力生产和电力，区域供暖和电动运输部门之间的部门耦合。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡
回复：请求对 NIST 根据行政命令 14110 分配的草案文件（第 4.1、4.5 和 11 节）发表评论。NIST AI 600-1，人工智能风险管理框架：生成人工智能概况
○ “第三种可能性可能在短短几年内出现，即当人工智能被赋予一个目标，包括或暗示维持其自身代理时，失去控制，这相当于生存目标。这可能是人类创造者有意为之，也可能是实现人类给定目标的一种手段（让人想起电影《2001：太空漫游》）。事实上，人工智能系统可能会得出结论，为了实现给定的目标，它不能被关闭。如果人类试图关闭它，可能会发生冲突。这听起来像科幻小说，但它是可靠的、真实的计算机科学。”
引用原始发表的论文（记录的版本）：Tadesse，B.，Svetlicic，E.，Zhao，S。等（2024）。对骨头不好？ - 基因组分析
肠球菌包含一组乳酸菌（LAB），具有巨大的用作食品发酵微生物的潜力。不幸的是，由于发生致病性和多药抗性菌株，肠球菌受到了很多负重的关注。在这项研究中，我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。 对四十四菌株的基因组进行了充分测序，并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。 属于乳酸肠肠球菌，肠球菌，杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。 评估的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在，并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物，可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。 生理表征显示，在dustrial潜力中有19个；所有菌株在42°C时生长良好，酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌（Lactococcoccus）乳注。 我们得出的结论是，所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的，并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。在这项研究中，我们使用基因组学来选择44个研究的肠球菌分离株中的安全糖果。对四十四菌株的基因组进行了充分测序，并评估了毒力和抗生素耐药基因的存在。属于乳酸肠肠球菌，肠球菌，杜兰肠球菌和泰国肠球菌的19个分离株被认为免受基因组分析的安全性。的二级代谢产物基因簇评估了细菌素的存在，并发现十二个候选物可以分泌抗微生物化合物，可有效针对从奶酪和金黄色葡萄球菌分离出的listeria monocytogenes。生理表征显示，在dustrial潜力中有19个；所有菌株在42°C时生长良好，酸化1.5小时的速度比乳腺乳酸乳酸菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳突乳酸乳杆菌（Lactococcoccus）乳注。我们得出的结论是，所检查的肠球菌中有很大一部分是安全的，并且可以用作具有固有生物保护能力的优秀食品发酵微生物。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：约瑟夫·D·，戈尔格，T.，Turanoglu Bekar，E。等（2022）。预测维护应用
摘要：维护设备对于增加生产能力和减少生产时间至关重要。随着数字化的出现，行业能够访问大量数据，这些数据可通过实施预测性维护来确保其长期的生存能力和竞争优势。因此，本研究旨在使用来自汽车行业公司的公司的大数据来证明对机器人单元的预测维护应用。开发了一个超参数长期记忆（LSTM）模型，结果表明该模型能够以良好的精度预测失败的一天。分析了进行实际工业计划所固有的困难，并提出了改进建议。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Larsson，C.，Larsson，F.，Xu，J。等（2023）。锂插入诱导SWE
结构电池复合材料属于类别的多功能材料，具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时，碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6％的径向膨胀，轴向膨胀为0.85％。此外，碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中，我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型，研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化，从而预测可以预测诸如内部应力状态，均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后，通过实施一种新型的无应力膨胀方法，结果表明，结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。