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PV-GEMS：光伏供电、电网增强型机械解决方案
• 不使用电池时光伏利用率约为 50%。 • 使用电池时光伏利用率约为 75%。 • 使用更先进的电池集成软件/硬件提高光伏利用率，并提高负载与太阳能可用性的匹配度。
P 沟道增强型 MOSFET
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人工智能（增强型超分辨率生成对抗网络）用于冠状动脉计算机断层扫描血管造影中的钙化消散：可行性研究
摘要：背景：冠状动脉中存在严重钙化始终对冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 评估冠状动脉狭窄程度构成挑战，因为钙化斑块会产生晕影伪影。我们的研究目的是使用先进的人工智能（增强型超分辨率生成对抗网络 [ESRGAN]）模型来抑制 CCTA 中的晕影伪影，并确定其对改善 CCTA 对钙化斑块的诊断性能的影响。方法：对接受 CCTA 和侵入性冠状动脉造影 (ICA) 的 50 名患者的 184 个钙化斑块进行分析，测量原始 CCTA 上的冠状动脉管腔，以及三组 ESRGAN 处理的图像，包括 ESRGAN-高分辨率 (ESRGAN-HR)、ESRGAN-平均值和 ESRGAN-中值，以 ICA 为参考方法确定灵敏度、特异性、阳性预测值 (PPV) 和阴性预测值 (NPV)。结果：与使用 ESRGAN 中位数的原始 CCTA 相比，ESRGAN 处理的图像提高了所有三条冠状动脉（LAD-左前降支、LCx-左回旋支和 RCA-右冠状动脉）的特异性和 PPV，导致 LAD 的最高值为 41.0%（95% 置信区间 [CI]：30%，52.7%）和 26.9%（95% CI：22.9%，31.4%）；LCx 为 41.7%（95% CI：22.1%，63.4%）和 36.4%（95% CI：28.9%，44.5%）；RCA 为 55%（95% CI：38.5%，70.7%）和 47.1%（95% CI：38.7%，55.6%）；而原始 CCTA 的相应值分别为 21.8% (95% CI: 13.2%、32.6%) 和 22.8% (95% CI: 20.8%、24.9%)；12.5% (95% CI: 2.6%、32.4%) 和 27.6% (95% CI: 24.7%、30.7%)；LAD、LCx 和 RCA 分别为 17.5% (95% CI: 7.3%、32.8%) 和 32.7% (95% CI: 29.6%、35.9%)。在所有三条冠状动脉中，原始 CCTA 和 ESRGAN 处理的图像对灵敏度和 NPV 没有显著影响。在 RCA 水平上，ESRGAN 中值图像的受试者工作特征曲线下面积最高，原始 CCTA 和 ESRGAN-HR、平均值和中值图像对应的值分别为 0.76（95% CI：0.64, 0.89）、0.81（95% CI：0.69, 0.93）、0.82（95% CI：0.71, 0.94）和 0.86（95% CI：0.76, 0.96）。结论：这项可行性研究表明，ESRGAN 处理的图像在提高 CCTA 对钙化斑块患者的诊断价值方面具有潜在价值。
T 型栅极增强型 AlGaN/GaN MIS-HEMT 中寄生电容的不稳定性
AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMT）或金属绝缘体半导体HEMT（MIS-HEMT），凭借优越的极化诱导高迁移率二维电子气（2DEG），因其高开关速度、低寄生参数和低导通电阻而受到广泛关注，并在高频射频和功率开关应用方面都取得了公认的成功[1-4]。通常在厚钝化电介质（如SiNx）上设置栅极和/或源极场板，以减轻栅极漏极区域的高电场并获得更高的击穿电压[5-7]。它们也有助于抑制表面态引入的电流崩塌[5，8]。然而，场板结构将引入额外的寄生电容，导致更高的VDS×IDS功率损耗和更长的开关持续时间。此外，钝化层还会引入钝化电介质/(Al)GaN界面态，甚至电介质本身的体态，它们的捕获/去捕获过程会引起寄生电容的动态漂移，导致实际应用中开关转换紊乱，dV/dt控制失效[9-11]。
设计人工智能增强型医疗保健交付系统，以获得医生认可和患者接受
人工智能 (AI) 在增强医疗保健方面的作用预计在未来几十年将大幅增长。目前医疗 AI 的研究重点是以临时方式开发、验证和实施点级 AI 应用程序。然而，要充分利用 AI 的全部功能来改善社会范围内的患者体验和结果，需要进行格式塔转变——在医疗保健背景下系统地理解 AI——从而实现其广泛采用。这意味着将 AI 纳入医疗保健工作流程的四大支柱，包括医生认可、患者接受、提供者投资和付款人支持（“4P”）。为了实现这 4P，必须从以下角度设计 AI 增强型医疗保健交付系统：(1) 医生如何将 AI 融入临床实践以及 (2) 患者如何看待 AI 在医疗保健交付中的作用。这反过来会促进提供者投资和付款人支持。在本文中，我们借鉴文献讨论了一系列研究问题，包括医生认可和患者接受的障碍、透明度和披露、服务设计以及增加 AI 采用的策略。我们阐明了人工智能增强医疗保健交付系统的目的性设计原则，并提出了运营管理学者在继续加强与医疗保健专业人员和人工智能开发人员的合作时需要考虑的研究议程。
针对孤岛微电网的增强型预测分层电源管理框架
摘要 本文提出了一种增强型三层预测分级电源管理框架，以实现孤岛微电网的安全经济运行。保证微电网经济运行的三级控制建立在基于半定规划的交流最优潮流模型之上，该模型定期向二级控制发送功率参考。为减轻可再生能源发电和负荷带来的不确定性，提出并实施了一种集中式线性模型预测控制 (MPC) 控制器用于二级控制。MPC 控制器可以通过密切跟踪来自三级控制器的参考信号来有效地调节微电网系统频率，并且计算复杂度较低。实施基于下垂的初级控制器来与次级 MPC 控制器协调，以实时平衡系统。微电网电源管理框架中模拟了同步发电机 (SG) 和太阳能光伏 (PV)。提出了一种统一线性输入状态估计器 (ULISE)，用于 SG 状态变量估计和由于网络物理系统组件受损等而导致的控制异常检测。仿真结果表明，可以准确估计 SG 状态，同时可以有效检测控制信号的不一致性，以实现增强型 MPC。此外，与传统的比例积分 (PI) 控制相比，所提出的分层电源管理方案表现出卓越的频率调节能力，同时保持较低的系统运行成本。
在时间紧迫的环境中设计人工智能增强型操作员信息人体工程学
决策依赖于准确的信息以实现良好的态势感知 (SA)。良好的态势感知是指个体在考虑整个任务范围时拥有关于正在发生的事情的所有相关信息的状态。它涉及正在发生的事情以及所考虑因素的状态，即对环境中因素的感知、对其含义的理解以及对其在不久的将来的状态的感知。从信息工效学的角度来看，信息的质量比数量更重要，即只应呈现关键信息，因为过多的信息会给信息处理带来不必要的负担 [1]。与决策相关的信息应以易于使用的信息产品的形式呈现，以避免分心。信息处理滞后或额外的处理周期很容易导致分心。在信息驱动的运营管理环境中，关键问题是集中精力于最相关的信息并获得和保持良好的态势感知。添加时间压力作为一个因素，提出了一个全维信息处理优化问题。优化是根据
增强型战术计算机 (ETC) - Elbit 系统
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TBSS123 N 沟道增强型 MOSFET
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