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对具有分配级别约束的可再生能源社区的多目标电池尺寸优化：posumer驱动的透视
可再生能源社区（REC）是一个合法实体，汇总了不同的用户共享自己的资源以减少电费和CO 2排放。本文介绍并分析了双目标策略的影响，以优化配备了光伏（PV）发电机的Rec sopumers的电池储能系统（BESS）的容量。通过自定义实施非主导的分类遗传算法-II（NSGA-II）来解决优化问题，并具有两个对比目标：从主要网格中最大化REC的自给自足，同时最大程度地减少所有REC成员的BESS容量。这项研究的关键新颖性是Prosumer驱动的观点，它允许排除不想通过线性优化约束安装BES的REC成员。此外，提出的方法确保过电压或底电压的概率符合分配系统运营商（DSOS）指定的限制。通过在OPENDS中执行的网格级仿真在优化循环中估算了这种概率以及线路和BES损失。分析了标准的对等网格（P2G）和更面向接收的对等（P2P）能量共享政策，并在不同季节中评估其性能，并考虑当前的能源需求和可能的未来情况，其中电气热泵被广泛使用。基于IEEE 906-BUS欧洲低压分配网格的修改版本的案例研究结果表明，如果分配给所有Recumumers的总Bess容量超过给定的阈值，则REC的收益将变得较小。假设选择与夏季阈值相对应的最佳BESS能力解决方案（即，当PV和BESS最多被利用时），P2G和P2P电池对照组的总能量损失均大约降低20％–40％。CO 2的排放量将P2P策略比P2G降低10％至50％。P2P能源共享政策在REC成员中更均匀地传播能源节省的经济利益，如果电力需求增加，投资回报率通常会更高。
对具有气体电力的综合能源系统的审查...
摘要 - 要节省多余的功率，需要大规模存储才能克服短期存储。对电力的需求不断增长和忽略过多的能源所表现出的电力概念（P2G），因为气体可以经济储存很长时间，而电力不能长期以来经济存储。P2G在增强能源领域的大规模综合能源系统中起着至关重要的作用。将盈余电能转换为气体的过程及其在综合能源系统中用于不同目的的计划对于开发技术而言至关重要。本文审查了与天然气技术的综合能源系统的研究。分析了集成能量系统中的转换技术，基础知识，存储容量和选址，以评估其适用于应用程序的建模。耦合，目标，应用和经济分析，以提高系统的性能，平衡系统并为消费者提供更好的设施。P2G系统的大容量可以提供长期的储能要求。P2G需要进一步的研究工作，以解决成本最小化问题，因为它是非常昂贵的技术，最佳位置，经济，能源效率提高和合适的整合方法。
对具有较高可再生能源份额的电力系统中的长期储能的好处分析
可变可再生能源的高股份集成为电力系统的可靠性和成本效益带来了挑战。长期储能的价值有助于解决几天和季节可再生能源供应的可变性，随着电力系统转移到诸如风和太阳能等可变发电的较大份额时，有望显着增长。本研究探讨了2050年西方互连（WI）上长期储能的系统级服务和相关的收益。使用两个阶段的生产成本模型模拟了85％可再生渗透的未来WI系统的运行。使用一系列与对应于四种不同的储能技术相对应的循环效率，对2050 WI系统进行了长时间持续储能对系统范围操作的影响。分析预测了储能调度文件，系统范围的生产成本节省（来自昼夜和季节性运营），以及对生成混合物的影响以及可再生生成缩减的变化。
我如何对具有侵入性真菌疾病史的患者进行造血干细胞移植
造血移植是许多血液恶性肿瘤患者的首选治疗方法。一些患者在初始化疗期间可能患有侵入性真菌疾病（IFD），在评估患者的移植和移植后治疗时，需要考虑这些疾病。鉴于造成造血干细胞移植（HSCT）时期相关的高复发和死亡率的高风险，IFD，尤其是侵入性霉菌疾病，历史上被认为是HSCT的禁忌症。在过去的三十年中，抗真菌药物和早期诊断的进展提高了IFD结果，而最近IFD患者的HSCT越来越普遍。然而，一种有组织的方法用于对先前IFD患者进行移植的方法很少，并且决策高度个性化。患者，恶性肿瘤，移植程序 - 抗真菌治疗 - 和真菌特异性问题会影响IFD复发的风险。有效的监测可检测HSCT后IFD复发和仔细的抗真菌预防药物选择至关重要。抗真菌药物具有其自身的毒性，并与免疫抑制药物（如钙调神经酶抑制剂）相互作用。免疫辅助细胞因子或细胞疗法和手术。在这篇综述中，我们对这些因素进行了批判性评估，并为这些患者的Peri-HSCT管理涉及的复杂决策提供了指导。（血液。2020; 136（24）：2741-2753）
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
针对具有感觉处理能力的儿童和青少年的学校策略
感觉处理：这是组织来自不同感觉系统的信息以便做出适当反应的能力。这是一种自动反应，有助于我们应对日常环境的所有需求。我们接收的有关世界的所有信息都来自味觉、嗅觉、视觉、听觉、触觉、运动、重力和身体位置。我们所有的感官都有受体，它们会接收信息，供大脑整合和理解。我们皮肤中的细胞会发送有关轻触、疼痛、温度和压力的信息。我们的内耳可以检测到头部运动和位置变化。我们肌肉、肌腱和关节中的受体让我们意识到自己的身体位置，内脏器官中的受体告诉我们我们的内部状态，例如我们是否饿了、渴了或需要上厕所。儿童和青少年对来自身体 8 种感觉系统的信息可能反应过度（过度反应）或反应不足（反应迟钝），这 8 种感觉系统包括：触觉、本体感觉、前庭、听觉、视觉、口腔、嗅觉、内感觉系统。儿童/青少年可能对一种或多种感觉反应不足，而对其他感觉反应过度。他们的体验会有所不同，如果他们焦虑或处于紧张状态，他们的敏感度可能会增加。感觉调节：这是大脑平衡传入感觉信息的能力，决定哪些感觉信息值得关注、响应和过滤。它帮助人们保持适当的警觉水平，以学习、控制行为和完成日常活动。大多数患有感觉处理障碍 (SPD) 的儿童，尤其是那些对来自触觉、听觉（声音）、视觉、嗅觉等感官的信息反应过度（过度反应）的儿童，可能难以适应学校生活，并可能经历感官超负荷或“关机”。有时，儿童/年轻人可能会做出负面反应，例如，如果儿童对来自触觉系统（触摸）的信息反应过度，他们可能会因自己的衣服、体验而感到烦躁
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
使用朴素贝叶斯和 n-gram 字符选择对具有人工智能相机技术的智能手机进行情绪分析评论
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要，每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户，而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中，n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果，Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%，那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2，准确率为 72.00%，n-gram = 3，准确率为 75.00%，n-gram = 4，准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验，以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论，n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。
通过量子自旋传感器对具有可变波矢的磁振子激发进行纳米级检测
摘要：我们报道了通过近距离氮空位 (NV) 单自旋传感器对磁性绝缘体 Y 3 Fe 5 O 12 薄膜中具有宽波矢范围的磁振子进行光学检测。通过多磁振子散射过程，激发的磁振子在 NV 电子自旋共振频率下产生波动磁场，从而加速 NV 自旋的弛豫。通过测量 NV 中心发射的自旋相关光致发光的变化，可以光学访问波矢可变至 ∼ 5 × 10 7 m − 1 的磁振子，从而为揭示磁系统中潜在的自旋行为提供了另一种视角。我们的结果凸显了 NV 单自旋量子传感器在探索新兴自旋电子材料的纳米级自旋动力学方面提供的重大机遇。关键词：量子传感、氮空位磁力仪、自旋波、磁绝缘体
灵活且针对具体情境的 AI 可解释性
摘要 近年来人们对人工智能 (AI) 的热情主要归功于深度学习的进步。深度学习方法非常准确，但也不太透明，这限制了它们在安全关键型应用中的潜在应用。为了获得信任和问责，机器学习算法的设计者和操作者必须能够向用户、监管者和公民解释算法的内部工作原理、结果以及失败的原因。本文的独创性在于结合可解释性的技术、法律和经济方面，开发一个框架来定义给定环境下可解释性的“正确”水平。我们提出了三个逻辑步骤：首先，定义主要的背景因素，例如解释的受众是谁、操作背景、系统可能造成的危害程度以及法律/监管框架。此步骤将有助于描述解释的操作和法律需求，以及相应的社会效益。第二步，检查可用的技术工具，包括事后方法（输入扰动、显著性图……）和混合 AI 方法。第三步，根据前两个步骤，选择正确的全局和局部解释输出级别，同时考虑所涉及的成本。我们确定了七种成本，并强调只有当总社会效益超过成本时，解释才具有社会意义。