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糖尿病中治疗惯性的概述：患病率，原因和后果
自本世纪初以来，就使用了“临床惯性”一词。Allen等。 （9）提出临床惯性包括三个因素：医师因素，患者因素和办公室系统因素。 临床惯性表示，尽管有大量证据表明这些疗法的好处，但仍未使用有效的疗法来防止严重的临床终点。 在2015年，REACH（10）提供了包括以下临床惯性的描述：“有一个隐式或专家指南，医生意识到该准则，医生认为该指南适用于患者，医师有资源可以应用准则，但所有这些状况都符合所有这些状况，但请遵守该指南，但Dive dive n dive n dive neve neve in Condece 但是，已经注意到，在某些情况下，临床惯性可能代表临床保障措施，如果准则不适用于特定患者（4,11），则可以认为是合适的（4,11）。 这被称为“亲本临床惯性”（4）。 由于缺乏适当的护理知识，也可能发生临床医生无所作为，这也可以被视为临床惯性。 此外，临床惯性不应被称为“临床医生惯性”Allen等。（9）提出临床惯性包括三个因素：医师因素，患者因素和办公室系统因素。临床惯性表示，尽管有大量证据表明这些疗法的好处，但仍未使用有效的疗法来防止严重的临床终点。在2015年，REACH（10）提供了包括以下临床惯性的描述：“有一个隐式或专家指南，医生意识到该准则，医生认为该指南适用于患者，医师有资源可以应用准则，但所有这些状况都符合所有这些状况，但请遵守该指南，但Dive dive n dive n dive neve neve in Condece 但是，已经注意到，在某些情况下，临床惯性可能代表临床保障措施，如果准则不适用于特定患者（4,11），则可以认为是合适的（4,11）。 这被称为“亲本临床惯性”（4）。 由于缺乏适当的护理知识，也可能发生临床医生无所作为，这也可以被视为临床惯性。 此外，临床惯性不应被称为“临床医生惯性”但是，已经注意到，在某些情况下，临床惯性可能代表临床保障措施，如果准则不适用于特定患者（4,11），则可以认为是合适的（4,11）。这被称为“亲本临床惯性”（4）。由于缺乏适当的护理知识，也可能发生临床医生无所作为，这也可以被视为临床惯性。此外，临床惯性不应被称为“临床医生惯性”
重新评估惯性静电约束推力器的喷射模式及其在空间推进中的应用
惯性静电约束 (IEC) 利用强电场来产生和约束等离子体。它已广泛用于进行核聚变反应，并在商业上用作活化分析的中子源。本研究调查了 IEC 推进器的两种不同放电模式，即“喷射”模式和“喷雾”模式。本文比较了 IEC 系统在各种初步设计方案下的放电特性，例如阴极网格设计和阴极网格尺寸。高分辨率图像用于在多个操作点进行强度分析。基本法拉第探针用于定性记录等离子体电流密度的变化。结果表明，在更负的电位下偏置阴极会导致网格吸收的电流和可见等离子体的可见强度增加。电流和光强度逐渐增加，直到发生从“喷射”到“喷雾”的模式转变。换句话说，“喷射”模式始终先于“喷雾”模式。此外，背景压力和施加的阴极电位被证明是 IEC 设备的两个主要操作变量。最后，当设备以“喷雾”模式运行时，记录到更高的电流密度，然而，在“喷射”模式下，喷出的等离子体更加准直。
基于深度学习的惯性里程计使用注意力机制和 Res2Net 模块进行行人跟踪
摘要 — 由于低成本惯性传感器误差积累，行人航位推算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法在处理这一问题上可以取得令人印象深刻的效果。在本信中，我们提出了一种基于深度学习的速度估计方法的惯性里程计。利用基于 Res2Net 模块和两个卷积块注意模块的深度神经网络来恢复水平速度矢量和来自智能手机的原始惯性数据之间的潜在联系。我们的网络仅使用公共惯性里程计数据集 (RoNIN) 数据的 50% 进行训练。然后，在 RoNIN 测试数据集和另一个公共惯性里程计数据集 (OXIOD) 上进行验证。与传统的基于步长和航向系统的算法相比，我们的方法将绝对平移误差 (ATE) 降低了 76%-86%。此外，与最先进的深度学习方法（RoNIN）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。
2025 年 2 月 6 日澳大利亚能源市场委员会......
Hydro Tasmania 支持通过运营模式采购额外的惯性。我们倾向于建立一个独立的惯性现货市场，该市场能够识别同步和异步发电机提供的惯性价值。我们认为，这种机制将通过单独评估和定价惯性来提供更大的透明度和灵活性，从而允许更精确的市场信号，并可能促进提供惯性服务的竞争和创新。如果通过分阶段的方法实施，我们认为将这种方法编入规则将是有益的，为投资者和利益相关者提供确定性，同时避免后续规则更改的需要。然而，这种偏好是在没有 AEMO 提供的全部实施成本的情况下做出的，我们欢迎提供有关成本的进一步信息，以确定未来最合适的采购机制。
军事系统的 INS/GPS 技术趋势 - NATO STO
乔治 T. 施密特 麻省理工学院 10 Goffe Road 列克星敦，MA 02421 摘要 本文重点介绍惯性传感器、全球定位系统 (GPS) 和集成惯性导航系统 (INS)/GPS 系统的精度和其他技术趋势，包括干扰考虑，这些趋势将使未来导航系统的精度优于 1 米。对于惯性传感器，将描述引领潮流的传感器技术。给出了未来惯性传感器仪器领域和捷联惯性系统的愿景。介绍了 GPS 的计划精度改进。介绍了 INS/GPS 深度集成的趋势，并探讨了协同优势。介绍了一些干扰影响的示例，并提出了预期的提高系统稳健性的技术趋势。
结合惯性传感和预测模型进行特定物料处理工作中的生物力学暴露评估
最重要的是，我要向我的导师 Clive D'Souza 博士表示最深切的谢意，感谢他一路以来的建议、支持和耐心。如果没有他的支持，这项工作就不可能完成。他的卓越和对研究的热情帮助我培养了对研究的兴趣，并让我决定从事人体工程学研究。最重要的是，他一直相信我和我作为研究人员的潜力，这激励我在困难时期也能专注于研究。我还要感谢我的论文委员会成员 Thomas Armstrong 博士、Judy Jin 博士和 Albert Shih 博士在整个过程中对我的支持，以及提供他们的时间、专业知识和建设性反馈来改进这篇论文。我还要感谢 Bernard Martin 博士、Sheryl Ulin 博士、Nadine Sarter 博士和 Paul Green 博士的指导和支持。我还要感谢工业与运营工程系 (IOE) 和人体工程学中心的优秀员工和管理人员。我感谢 Eyvind Claxton、Charles Wolley、Christopher Konrad、Olof (Mint) Minto 和 Rodney Capps 在我的研究项目各个阶段提供的慷慨技术援助，还要感谢 Teresa Maldonado 的慷慨支持。我要感谢在我研究生学习期间一直支持我的朋友和同事。首先，我的午餐伙伴 Justin Haney 博士，感谢他过去四年来一直坚持陪伴我。我很自豪我们能够同时顺利完成学业。我还要感谢人体工程学中心大家庭 - 刘柯博士、万玉芝博士、罗岳、Yadrianna Acosta-Sojo、陆一都、Albert Fu、杜娜、Kevin Lieberman、李一帆、Kamolnat Tabattanon 和我所有的学生 - 感谢他们的支持和鼓励。这项工作由美国国家职业安全与健康研究所、疾病控制与预防中心（培训拨款 T42-OH008455）和美国国家残疾、独立生活与康复研究所（拨款 90IF0094-01-00）以及 Rackham 研究生研究拨款资助。最后，也是我最想感谢的，我要感谢我的父母和家人对我无条件的爱和支持。与我的小爱人 Jason Lee 一起完成我的论文有点困难。在父母和丈夫 Sang Won Lee 的帮助下，我能够在整个过程中保持微笑。我特别感谢 Sang，他一直是我最好的朋友和导师。
使用TSCOPF和惯性仿真的稳定性提高具有较高可再生能源的变速器网格
摘要 - 本文提出了一种瞬态稳定性约束最佳功率流（TSCOPF）公式，该公式对配备了合成惯性的非同步可再生能源产生建模。提出的优化问题计算了系统的最佳工作点，可容纳非同步可再生生成的高股票，同时确保在发生重大事件的情况下进行瞬时稳定性。合成惯性控制器用于在可再生生成份额很高的情况下提高系统的动态稳定性。提出的工具在西北西班牙系统中进行了测试，西班牙西北系统具有较高的风能渗透率，导致总系统惯性减少。研究结果表明，1）可再生电厂中的合成惯性可以减少严重的意外情况后的机电振荡，从而降低了确保瞬时稳定性的成本； 2）使用合成惯性，当脱碳和可再生促进策略退役时，系统会变得更加稳定； 3）所提出的模型可用于计算合成惯性控制的参数。
用于聚合惯性下垂控制和新型频率相关充电状态恢复的电池储能系统
摘要：为了应对可再生能源渗透的技术挑战，本文重点研究了在负载和发电意外事件发生后，混合可再生能源综合电力系统中电网电压和频率响应的改善。提出了一种综合方法，利用电池储能系统 (BESS) 通过下垂型控制来调节电压，通过同化惯性模拟 (IE) 和下垂型控制来调节频率。此外，提出了一种新颖的频率相关充电状态 (SOC) 恢复 (FDSR)，以在 FDSR 约束内调节 BESS 功耗，并在需要时在空闲期间为电池充电。所提出的 BESS 控制器的有效性在 IEEE-9 总线系统中得到证明，该系统具有 22.5% 的光伏 (PV) 和风能渗透水平。获得的仿真结果表明，所提出的控制器在调节电压和频率的同时性能令人满意，频率变化率较低，频率最低点更好。此外，与传统方法相比，所提出的 FDSR 在 SOC 恢复时表现出优势。
可再生能源渗透对电力系统的挑战
– 随着风力涡轮机（由于其机械部件而具有少量惯性）和太阳能光伏 (PV) 等更多可再生异步发电的投入使用，系统惯性正在下降。 – PV 没有旋转质量，因此没有储存的能量。 – 系统惯性越小，频率变化率 (ROCOF，Hz/s) 就越大，因此，我们需要在更快的时间内采取行动。