XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排序
NaxNiyMn1-yO2 阴极中氧阴离子氧化还原活性与平面蜂窝状阳离子排序的相关性
此外，当 TMO 充电至更高电压时，晶格氧可以参与阴离子氧化还原以补偿电荷。[15,16] 因此，氧化还原反应会在首次充电时贡献额外的容量。由于晶格结构内的氧损失，相关容量在接下来的循环中通常可逆性要低得多。[17-19] 此外，过渡金属离子可以在晶格氧氧化还原反应过程中迁移到钠离子层，导致层状 TMO 的结构变形。[20,21] 因此，高能量密度 SIB 正极设计需要了解层状 TMO 中的氧阴离子氧化还原活性，以更好地设计正极材料，提高氧化还原活性的可逆性，从而稳定循环性能。层状钠 TMO 的晶格氧氧化还原活性已通过多种原位或非原位技术进行了表征，例如拉曼光谱、X 射线光电子光谱和 X 射线吸收光谱。[22 – 24] 结果通常揭示有关充电或放电时表面氧局部电子态变化的信息。[18,25,26] 此外，了解本体（晶格）氧氧化还原活性对于解释相关的晶格结构变化和电化学过程的可逆性至关重要。
2023 年的太空活动内容
1 (a) 轨道发射尝试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 6 3 商业发射与政府发射 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 6 按所有者国家和类别发射的 2023 有效载荷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 11 2014 年至 2023 年年底在轨碎片物体数量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 12 2014 年至 2023 年年底在轨物体质量（吨） . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 13 2023 年轨道发射及发射相关地球轨道碎片数量 . . . . . . . . . . . . . . . . 32 14 2023 年不受控制的再入 . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 44 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 45 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 46 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 47 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 48 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 49 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 50 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 51 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 52 20 2023 年发射的地球静止卫星，按经度排序 . . . . . . . . . . . . . .53 21 GEO 数量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... 56
2023 年的太空活动
1 (a) 轨道发射尝试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 6 3 商业发射与政府发射.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 6 按所有者国家和类别发射的 2023 有效载荷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 11 2014 年至 2023 年年底在轨碎片物体数量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 12 2014 年至 2023 年年底在轨物体质量（吨） . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 13 2023 年轨道发射及发射相关地球轨道碎片数量 . . . . . . . . . . . . . . . . 32 14 2023 年不受控制的再入 . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 44 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 45 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 46 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 47 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 48 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 49 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 50 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . 51 2023 年发射的 19 颗 SSO 卫星，按降交点地方时排序 . . . . . . . . . 52 20 2023 年发射的地球静止卫星，按经度排序 . . . . . . . . . . . . . .53 21 GEO 数量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... .... .... 56
三角直觉模糊聚合和排序函数方法用于电池“寿命终止”处理替代方案的评级
摘要：能源领域越来越多地采用间歇性可再生能源，这也增加了电池存储系统的使用。然而，不当处置电池对环境造成的负面影响引发了关于其可持续性的争论。为了确保妥善处理电池废弃物，需要确定和排序最受欢迎的电池“报废”处理替代方案。本文重点使用改进的三角直觉模糊聚合和排序函数 (TIFARF) 模型来确定最受欢迎的电池“报废”处理替代方案。为了测试提出的改进型 TIFARF 模型，收集了尼日利亚可再生能源领域专家的意见，结果表明，最受欢迎的替代方案是焚烧，接近系数为 0.130，而最不受欢迎的替代方案是回收，其接近系数为 0.112。结果表明，缺乏对电池报废后进行妥善回收所需的设施；如果有足够的设施，专家的意见可能会偏向其他替代方案。未来的研究应侧重于更多的电池“报废”处理替代方案，以及拥有足够设施来管理报废电池的国家。
基于人工智能应用对气候和城市参数在新冠肺炎确诊病例中的作用进行优先排序和分析
摘要：如今，传染病爆发被认为是可持续发展进程中最具破坏性的影响之一。新型冠状病毒（COVID-19）作为一种传染病的爆发表明，它对社会、环境和经济产生了不良影响，并带来了严重的挑战和威胁。此外，研究优先排序参数对于减少这场全球危机的负面影响至关重要。因此，本研究的主要目的是对某些环境参数进行优先排序和分析其作用。为此，选择了意大利的四个城市作为案例研究，并将一些值得注意的气候参数（例如每日平均气温、相对湿度、风速）和城市参数人口密度作为输入数据集，将确诊的 COVID-19 病例作为输出数据集。在本文中，使用了两种人工智能技术，包括基于粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的人工神经网络（ANN），用于对气候和城市参数进行优先排序。分析基于特征选择过程，然后比较所提模型的结果以选择最佳模型。最后，两个模型的性能在成本函数上的差异约为 0.0001，因此，两种方法在成本函数上没有差异，但是，ANN-PSO 被发现更好，因为它在比 ANN-DE 更少的迭代次数中达到了所需的精度水平。此外，城市参数和相对湿度这两个变量的优先级在预测 COVID-19 确诊病例方面最高。
压水核反应堆与熔盐储热耦合的排序方法 1 2 3 Jaron Wallace *a , CJ Hirsc
压水核反应堆和熔盐热能存储耦合的排名方法 2 3 Jaron Wallace *a、CJ Hirschi a、Cameron Vann a、Matthew Memmott a 4 5 a 杨百翰大学 6 7 * 通讯作者 8 jaron.a.wallace@gmail.com 9 PO Box 490, Mona, UT 84651 USA 10 11 12 摘要 13 14 热能存储 (TES) 系统是解决电力市场需求波动的一种方案，可与核电站耦合以实现负荷跟踪。这项工作侧重于开发一种方法来评估将 TES 17 系统集成到现有压水核电站的潜在设计。拟议的排名方法允许一组专家根据从文献中得出的排名标准来假设和权衡设计 19。本研究中开发的方法有助于最终选择现有核电站的 TES 设计。相同的过程可用于分析其他 TES 和核反应堆设计。通过该方法确定的最佳设计是将 TES 系统置于蒸汽发生器之后，并利用核电站产生的蒸汽来加热熔盐 TES 装置。本研究的另一个结论是，在设计选择过程中普遍存在人为偏见，应使用标准化排名标准和大型专家组等措施来最大限度地减少这种错误。 关键词 热能存储、核电、设计选择、灵活能源系统、核能 混合能源系统 引言 在目前的核电站群中，每个反应堆的功率水平无法以匹配全天波动的能源需求所需的上升率波动 [1]。随着可再生能源在电力市场的渗透率不断提高，对非可再生能源的需求上升率也越来越高，也越来越明显 [2]。图 1 显示了这一现象，也称为“CAISO 鸭子图”。该图显示了加州一天内非可再生能源所需的能量，并显示了多年的能源需求。40 41
基于AI的培训DSA系统
本文档介绍了一个基于AI的基于Web的培训系统，旨在使学习数据结构和算法（DSA）高度互动，视觉和可访问。该平台结合了基本算法的动态可视化，例如二进制搜索，线性搜索，气泡排序，选择排序，合并排序，插入排序，快速排序，shell stort和radix排序，所有这些都在接受用户输入以个性化学习经验的模块中实现。为了增强参与度和支持的掌握，该系统包括每个模块之后的评估，用于实时查询的聊天机器人和进度仪表板。此外，数据结构模块专注于核心数据结构及其应用，提供教程和练习以加强理解。这种结构化和以用户为中心的方法使学习者能够通过全面的仪表板来逐步构建DSA技能，同时跟踪他们的成长和理解。
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。