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World File Search System性能分析
MW级EAP系统的尺寸和性能分析...
飞机电气化已成为21世纪的关注和发展的关注，成为了国际势头，作为一种削减民航部门的燃油消耗和排放的战略方法。通过电气化动力总成飞行演示（EPFD）项目，NASA正在与行业合作伙伴合作，以提高技术准备，应对集成挑战，并收集数据，以获取兆瓦（MW）类电气化飞机推进（EAP）系统示威者的未来标准和法规，该系统由区域性涡轮机或单次涡轮涡轮机商业运输公司使用。随着新型EAP概念的快速出现，当前的努力集中在开发评估电气化对车辆水平性能的影响的能力上。这需要在概念设计阶段进行参数建模，使用不确定性传播技术来说明EAP系统体系结构的高变异性。本文详细介绍了具有并行混合配置的大型涡轮螺旋桨飞机概念中多MW EAP系统参数变化的综合方法。主要目标是评估车辆水平的性能敏感性，例如范围和燃料燃烧量的降低，以根据近期EAP技术水平，包括特定功率，效率，效率和能量密度，包括特定功率，效率和能量密度。
Fe3O4/氧化石墨烯的电性能分析...
在这个全球化时代，社会的需求随着技术进步而继续增加。技术越复杂，对电力和能源存储的需求就越高。当今广泛使用的储能介质是锂电池。但是，由于锂电池的价格很高，因此克服锂电池高价的解决方案是用碳基材料（例如氧化石墨烯）代替锂电池电极。氧化石墨烯可以由生物量废物制成，其中之一是玉米棒垃圾。是使用修改后的鹰嘴豆法合成的，并与Fe 3 O 4纳米颗粒合成，该纳米颗粒由三种组成变化组成，即20％：80％； 30％：70％；和40％：60％。fe 3 O 4 /使用LCR计对氧化石墨烯纳米复合材料进行表征。使用LCR计的表征数据结果获得了每次比较Fe 3 O 4 /氧化石墨烯氧化物纳米复合材料的电阻率值，即1.65 x 105Ω.m，1.25 x 105Ω.m和5.85 x 104Ω.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.m.Fe 3 O 4/氧化石墨烯纳米复合材料的电导率值分别为6.09 x 10 -6 s/m，8.07 x 10 -5 s/m和1.72 x 10 -5 s/m。Fe 3 O 4 /氧化石墨烯纳米复合材料的电容值分别为1.96 x 10 -7 F，2.55 x 10 -7 F和4.30 x 10 -7 f。在20％的比例中发现了Fe 3 O 4 /石墨烯氧化物纳米复合材料的最大电阻率值：80％组成变化，Fe 3 O 4 /氧化石墨烯氧化物纳米复合材料的电导率和电容值的比例为40％：60％组成的比率。随着Fe 3 O 4组成的增加，电导率和电导值增加，但电阻率值降低。
后量子密码数字签名算法性能分析
摘要：面对日益发展的量子计算能力对当前加密协议构成重大威胁，对后量子加密的需求日益迫切。本文对专门应用于数字签名的各种后量子加密算法的性能进行了全面分析。本文重点介绍了使用 liboqs 库对选定算法（包括 CRYSTALS-Dilithium、Falcon 和 SPHINCS+）进行实现和性能分析。性能测试揭示了密钥对生成、文件签名和签名验证过程的见解。与著名且流行的 RSA 算法的比较测试突出了安全性和时间效率之间的权衡。结果有助于为特定的 5G/6G 服务选择安全高效的密码。
基于机器学习的南印度作物产量预测：各种模型的性能分析
摘要：农业是最重要的活动之一，它生产对人类生存至关重要的农作物和食物。如今，农产品和农作物不仅用于满足当地需求，而且全球化使我们能够将农产品出口到其他国家并从其他国家进口。印度是一个农业国家，很大程度上依赖其农业活动。预测作物产量和单产是一项必要的活动，它使农民能够估算储存量、优化资源、提高效率和降低成本。然而，农民通常根据经验和估计，根据地区、土壤、天气条件和作物本身来预测作物，这可能不太准确，尤其是在当今不断变化和不可预测的气候条件下。为了解决这个问题，我们的目标是使用机器学习 (ML) 模型来预测各种作物（如大米、高粱、棉花、甘蔗和拉比）的产量和单产。我们用天气、土壤和作物数据训练这些模型，以预测这些作物未来的产量和单产。我们汇编了影响印度特定邦农作物生产和产量的属性数据集，并对各种 ML 回归模型在预测农作物生产和产量方面的表现进行了全面研究。结果表明，在所考察的模型中，Extra Trees 回归器取得了最高的性能。它的 R 平方得分为 0.9615，平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 最低，分别为 21.06 和 33.99。紧随其后的是随机森林回归器和 LGBM 回归器，它们的 R 平方得分分别为 0.9437 和 0.9398。此外，进一步的分析表明，基于树的模型的 R 平方得分为 0.9353，与线性和基于邻居的模型相比表现出更好的性能，后两者的 R 平方得分分别为 0.8568 和 0.9002。
新的联合吸收的性能分析 -
在这项研究中，在各种各种操作条件下都对新的级联吸收吸附制冷周期（ABS-ADS）进行了侵害。结合吸收和吸收冷藏周期可以提高整体能量性能。ABS循环的冷凝器由ADS循环的蒸发器冷却。以这种方式，可以提供低温冷却在低度热源温度下，并且可以利用每个循环的好处。此外，还进行了比较，在拟合的ABS-ADS的性能与独立ABS和ADS周期的表现之间以及文献中获得的其他研究之间进行了比较。结果表明，在75 O C的热源温度下，所提出的级联ABS-ADS（25.5 kW）的冷却能力分别大于ABS和ADS的冷却能力，分别为16.8和177％，分别为0.644、0.69和0.36系统COP。此外，它分别优于ABS和AD的ADS，分别高出8.39％和44％。热源的质量流量的影响在低于1.0 kg/s的范围内；但是，当质量流量大于1.0 kg/s时，对冷却效果的影响和COP仅是边缘的。当解决方案泵的流速从0.06增加到0.16 kg/s时，冷却的速度将从16 kW线性增长到44 kW，而COP从0.61增加到0.63。将冷水的温度从8到16 O C增加到16 O C，将冷却能力从20.6-36 kW线性提高，COP从0.58提高到0.622。总而言之，建议的级联ABS-ADS周期的性能可以在低级热源下有效运行，并且与其他以前的研究相比，可以产生良好的热性能。
45 nm CMOS中的环振荡器和电流饥饿VCO的比较和性能分析
因此，随着时钟速度的增加，需要更加间隔的多相时钟。常规的CMOS环振荡器已被普遍用于这些应用程序，因为它们由于高速操作和简单的结构而可以提供多相时钟信号。在常规环振荡器中，振荡频率取决于单个延迟之和的两倍的倒数。此外，传统环振荡器中的最小龙头间距不能小于两个逆变器延迟。在这里，我们必须添加更多的逆变器才能获得更多的输出阶段，从而降低了最大工作频率。要获得一个较小的间距，由一系列耦合环振荡器组成的阵列振荡器，可以将延迟分辨率延迟到逆变器延迟，从而提出了将逆变器延迟除以除以环的数量。因为该电路基于阵列结构，但是，多相输出的数量仅限于环中阶段的倍数。
多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
PQC KEM 算法性能分析
专家预测，在未来二十年左右的时间里，我们将拥有量子计算机，这将使我们所依赖的某些加密方式变得无效，并容易受到恶意实体的攻击。后量子计算 (PQC) 算法填补了传统加密算法无法填补的安全漏洞。PQC 算法的一个特殊类别是密钥交换机制 (KEM) 算法。这些算法的目标是安全地生成共享对称密钥，可用于加密主机之间未来的通信。这些算法的一个重要用例是保护传输层安全协议 (TLS) 免受量子对手的攻击。由于 TLS 的广泛使用，任何新标准都必须使用既高效又安全的 PQC 算法。为此，我们测试了 oqs-provider 库提供的每个 PQC KEM 算法，以比较它们对 TLS 握手的性能影响。
燃料电池成本和性能分析
•对专利文献的审查提出了FC模块和BOP的不同架构，但是，没有提及HDV和ORM FC堆栈之间的差异。•与OEM/BOP组件供应商进行讨论，建议HDV和ORM卡车之间的FC堆栈设计和操作条件相同，但是使用调整BOP组件，以确保堆栈经历相同的条件
电力锂离子电池的性能分析...
[1] E. Salmeron-Manzano和F. Manzano-Agugliaro，“电动自行车：全球研究趋势”，Energies，第1卷。11，否。7，p。 1894年7月2018，doi：10.3390/en11071894。[2] A. Raj，S。Paitandi和M. Sengupta，“商用电动自行车BLDC的设计验证和性能评估及其与不同可能设计的性能比较”，2019年国家电力电子会议（NPEC），Tiruchirappalli，印度Tiruchirappalli，印度IEEE：IEEE，2019年12月，PP。1-6。doi：10.1109/npec47332.2019.9034747。[3] N. Azizi和R. K. Moghaddam，“永久磁铁无刷直流电动机的最佳设计和最佳PID Controler参数的确定，以使用TLBO优化算法，以实现速度控制的目的”，第1卷。1。[4] R. Rakhmawati，Irianto，F。DwiMurdianto和G. T. Ilman Syah，“使用模糊逻辑控制系统中速度控制器永久性直流电动机的性能评估，2018年在信息和通信应用程序上的国际研讨会，Semarang：IEEE，Semarang：IEEE，IEE，sep.2018，sep.c.110–115。 doi：10.1109/isemantic.2018.8549813。 [5] J. Larminie和J. Lowry，《电动汽车技术》，第二版。 奇切斯特，西萨塞克斯郡，英国：威利（Wiley），约翰·威利（John Wiley＆Sons）有限公司，出版物，2012年。 [6] S. J. Chapman，《电气机械基础》，第5版。 美国：McGraw-Hill，2012年。 1-7。 doi：10.1109/edpc.2013.6689736。 [9] L. Lu，X。Han，J。Li，J。Hua和M. Ouyang，“电动汽车中锂离子电池管理的关键问题的审查”，《电源杂志》，第1卷。110–115。doi：10.1109/isemantic.2018.8549813。[5] J. Larminie和J. Lowry，《电动汽车技术》，第二版。奇切斯特，西萨塞克斯郡，英国：威利（Wiley），约翰·威利（John Wiley＆Sons）有限公司，出版物，2012年。[6] S. J. Chapman，《电气机械基础》，第5版。美国：McGraw-Hill，2012年。1-7。doi：10.1109/edpc.2013.6689736。[9] L. Lu，X。Han，J。Li，J。Hua和M. Ouyang，“电动汽车中锂离子电池管理的关键问题的审查”，《电源杂志》，第1卷。[7] A. Sinuraya，D。HaryantoSinaga和Y. Simamora，“对具有BLDC电动机驱动器的电动汽车的LifePo4电池大小，容量和充电分析”，在第四届教育，科学和文化创新国际创新会议上10.4108/eai.11-10-2022.2325395。[8] G. Freitag，M。Klopzig，K。Schleicher，M。Wilke和M. Schramm，“汽车设计中的高效率和高效的电动轮毂驱动器”，2013年第三次国际电动驱动器生产会议（EDPC），德国，纽伯格，2013年10月：IEEE：IEEE：IEEE，IEEE，IEEE，IEEE，PP。226，pp。272–288，3月2013，doi：10.1016/j.jpowsour.2012.10.060。[10] G. L. Plett，电池管理系统：电池建模。第1卷。波士顿：伦敦：Artech