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World File Search System惯性
非惯性量子时钟帧会导致非热动力学
时间的操作方法是相对论理论的基石，正如适当的时间概念所证明的那样。在标准量子力学中，时间是外部阶段。最近，已经尝试了许多尝试在关系框架内延长适当时间的量子力学概念。在这里，我们使用类似的想法与相对论的质量能量等效性一起研究具有内部时钟系统的加速量量子粒子。我们表明，从粒子的内部时钟的角度来看，随之而来的演变是非热的。此结果不依赖于时钟的特定影响。是一个特别的结果，我们证明了两个重力相互作用粒子的有效哈密顿素体从任何一个粒子的时钟的角度都是非热的。
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
虚拟惯性单元在现代电力系统中的作用
现代电力系统正在从基于同步发电机的系统发展到高渗透率的可再生能源 (RES) 系统，例如光伏 (PV) 和风力发电机组，它们通过逆变器连接到电网。RES 机组将在不久的将来占据发电量的很大一部分；因此，将它们集成到电网中的传统方法可能会导致频率不稳定。许多研究人员建议使用具有虚拟惯性控制方法的逆变器作为电网中的同步发电机，并维持和提高频率稳定性。本文全面概述了虚拟惯性策略和电流控制策略，并在描述它们的特性的同时进行了全面的比较。然后，研究了所提出方法中的不同类型的稳定性分析，并给出了每种方法的示例。作为对该领域进行的回顾性研究的延续，本文仔细研究了旨在改进虚拟惯性控制的方法，并根据所用资源的数量、参数的自适应性、优化方法的使用、多种资源之间的协调问题和通信网络的类型研究了它们的特性。此外，还全面回顾了多虚拟同步发电机 (VSG) 方法，以开发和实施弱电网中的虚拟惯性概念。最后，讨论了挑战和研究方向，特别是指出了系统级多个虚拟惯性单元的集成。© 2017 Elsevier Inc. 保留所有权利。关键词：微电网；虚拟惯性；稳定性分析；虚拟同步发电机；协调；电力共享
激进创新与能源系统惯性
经过 30 多年的国际气候政策，全球能源相关的二氧化碳排放量持续增加。实际排放量与实现气候稳定目标（如 1.5°C 巴黎目标）的排放轨迹之间的差距正在扩大。自 1992 年《联合国气候变化框架公约》以来，欧洲的排放量减少了 30% 以上，但这一减少主要是由于东欧能源密集型经济体的崩溃以及西欧国家在资本周期结束时关闭过时的燃煤工业资产。绿色协议于 2019 年启动，但在 2014 年至 2018 年期间，欧盟与能源相关的二氧化碳总排放量减少了惊人的 1.1%……尽管在绿色协议之前的几年里，欧洲的排放量接近稳定，但 2019 年之后没有出台任何新的政策方案或手段来实现极具挑战性的脱碳目标。强化现有政策似乎就足够了。
lvi融合：强大的激光射击惯性大满贯方案
摘要：随着在自动驾驶领域的同时定位和映射技术的发展，当前的同时定位和映射方案不再是单个传感器，并且正在朝着多传感器融合的方向发展，以增强ro骨和准确性和准确性。在这项研究中，提出了一种基于相机，LIDAR和IMU的多传感器融合的定位和映射方案，称为LVI融合。不同的传感器具有不同的数据采集频率。为了解决异质传感器数据紧密耦合中时间不一致的问题，时间对齐模块用于对齐激光雷达，相机和IMU之间的时间戳。图像分割算法用于分割图像的动态目标并提取静态关键点。同时，进行了基于静态关键点的光流跟踪，并提出了强大的特征点深度恢复模型，以实现对特征点深度的强大估计。最后，LIDAR约束因子，IMU前综合约束因子和视觉约束因子共同构造使用基于滑动窗口的优化模块处理的误差方程。实验结果表明，所提出的算法具有竞争力和鲁棒性。
惯性、电网稳定性和大规模储能
研究概述 回顾了同步惯性减小对电力系统稳定性的影响，并研究了与惯性下降相关的近期电网事件案例研究。这包括对低惯性系统的技术解决方案的研究，包括全系统惯性要求和 RoCoF 限制、低碳 SIR 源（如同步储能 (ES) 和同步电容器 (SynCons)）以及 IBR 提供的快速频率响应 (FFR) 或电网形成 (GFM) 控制。还考虑了经济解决方案，包括惯性市场、关税和合同。本报告总结并介绍了研究结果。
引用：Carton de Tournai A，Herman E，Gathy E等。婴儿习惯性干预：婴儿年龄随机对照试验的研究方案
摘要介绍使用动物模型的研究表明，在2岁以下的脑瘫（CP）的婴儿中进行强化运动技能训练可能会大大减少，甚至可以预防脑损伤后不良适应性神经塑性变化。然而，这种干预措施对暂定预防继发神经系统损害的影响从未在CP婴儿中进行评估。与对照干预相比，本研究旨在确定婴儿手和双臂双重强化疗法的影响，包括下肢（婴儿习惯）（婴儿养生），与对照干预相比。方法和分析该随机对照试验将包括48名在第一次评估时6-18个月的单侧CP年龄（如果早产校正）的婴儿。它们将按年龄和CP的AETIology配对，并将其随机分为两组（立即和延迟）。评估将在基线和基线后1个月，3个月和6个月进行。直接小组将在第一次和第二次评估之间进行2周的婴儿习惯性干预，而延迟组将继续他们的通常活动。这最后一组将在3个月的评估后接受婴儿习惯干预。主要结果将是迷你辅助手工评估。次要结果将包括有关总体和罚款精神，视觉认知语言能力以及MRI和运动学指标的行为评估。此外，父母将确定并得分与儿童相关的目标，并填写参与，日常活动和流动性的问卷。试用注册号NCT04698395。伦理和传播已获得全面的道德批准，已由布鲁塞尔（2013/01MAR/069 B403201316810G）获得了comitéd'EthiqueHospitalo-Hospitalo-Hospitalo-Hosp和Universition catholique de Louvain（2013/01Mar/01MAR）。将遵循道德委员会的建议和2004年5月7日关于人类实验的建议。父母将在参与前签署书面知情同意书。调查结果将在同行评审的期刊和会议演讲中发表。于2020年12月2日在国际临床试验注册表（ICTRP）和NIH临床试验注册处注册。试用注册表记录：https：//clinicaltrials.gov/ct2/show/nct04698395?term= bleyenheuft＆draw＆draw = 1＆stark = 7。
惯性聚变实验中科学盈亏平衡的能量原理
首次实现了聚变“科学盈亏平衡”（即，目标增益 G 目标为 1，总聚变能量输出 > 激光能量输入）（此处，G 目标 ∼ 1.5）。本文报告了设计变更的物理原理，这些变更导致在国家点火装置上使用激光间接驱动进行首次受控聚变实验，以产生大于 1 的目标增益，并超过了之前根据劳森标准获得的点火所需的条件。成功的关键因素在于减少“滑行时间”（激光脉冲结束和内爆峰值压缩之间的持续时间）和最大化传递到“热点”（聚变燃料的产量产生部分）的内部能量。解释了滑行时间与动能向内能的最大效率转化之间的联系。不对称和流体动力学诱导混合的能量学后果是高产量大半径内爆设计实验和设计策略的一部分。本文展示了不对称和混合如何合并为一个关键关系。结果表明，混合会产生与内爆不对称影响类似的动能成本，从而将点火阈值转移到更高的内爆动能——这一因素通常不包含在广义劳森标准的大多数陈述中，但关键的必要修改显然已经显现出来。
旋转超流体中的量子涡旋和惯性波...
超流体是一种迷人而奇特的物质状态，源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体，与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此，低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风，具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中，量子涡旋表现为流体动力学涡旋，重新连接和重新排列其拓扑结构。