摘要 现代电网现在需要先进的解决方案来增加可再生能源、分布式能源资源和对可靠能源日益增长的需求等变化。提高电网效率对于提供可靠性、减少停电机会和提高配电网性能至关重要。实现这些挑战的一种有希望的方法是集成高级配电管理系统。它利用实时、预测分析和自动化来优化电网运营,并改进决策过程。本文对 ADMS 的集成进行了全面研究,通过更好的负载管理、停电管理和电压控制来提高电网效率。除了对所进行的模拟进行详尽介绍外,还深入研究了案例研究,以研究 ADMS 对电网能量损失、恢复时间和灵活性等主要性能指标的影响。结果将非常明显地反映出经济效率的提高,这将为在现代电网中全面使用 ADMS 提供重要论据。将 ADMS 集成到公用事业中可能是迈向智能、自适应和弹性电网的一步。
本文使用Baker等人建议的方法制定了基于报纸的经济政策不确定性衡量标准。(2016)。我们应用了这一点,以研究不确定性,消费者骗局和复合指标之间的相互关系。我们认为,不确定性明显地存在房屋对自己的境局势的期望,对于未来12个月的丹麦经济,当不确定性增加时,家庭变得更加悲观。领先的指标与不确定性负相关,但对消费者的影响少于不确定性。欧盟经济政策不确定性也可以使家庭期望以及丹麦经济政策不确定性不确定。使用对消费者的分解数据,我们认为男性对经济的未来发展及其自身的状况比女性更加乐观,但他们对不确定性的变化做出了强大的反应。失业往往比工人更乐观(失业的很大一部分是年轻人和年轻人比老年人更乐观),但对不确定性产生负面反应。中等收入家庭和较熟练的工人对不确定性增加的反应显着。
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用,其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而,下托群体活动的表征仍然未知。在这里,我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间,流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间,群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此,CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中,这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。
媒体多任务处理是广泛的,但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合,包括媒体多任务问卷,替代用途任务(AUT),用于发散思维,中国复合远程关联任务(CCRAT)用于收敛性思维,以及解决创造性问题的任务,以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数(MMI)的平均值],中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现:(1)在三种分析方法中,媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而,在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内,媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度,灵活性和总分的显着正相关。(2)媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。(3)媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
摘要:锂离子电池(LIBS)已成为可移植设备和运输设备的首选电池系统,因为它们的特定能量很高,良好的循环效果,低自我放电以及缺乏记忆效应。但是,过度低的环境温度会严重影响LIB的性能,在-40〜-60°C下几乎无法排放。有许多因素影响Libs的低温性能,最重要的是电极材料之一。因此,迫切需要开发电极材料或修改现有材料以获得出色的低温LIB性能。基于碳的阳极是在LIBS中使用的候选者。近年来,已经发现,石墨阳极中锂离子的扩散系数在低温下更明显地降低,这是限制其低温性能的重要因素。但是,无定形碳材料的结构很复杂。它们具有良好的离子扩散特性,晶粒尺寸,特定的表面积,层间距,结构缺陷,表面官能团和掺杂元件可能会对其低温性能产生更大的影响。在这项工作中,通过从电子调制和结构工程的角度修改基于碳的材料来实现LIB的低温性能。
抽象的肿瘤内异质性被假定引起治疗性抗性。明显地评估了HER2(ERBB2)异质性对HER2靶向治疗的反应的影响,我们对164例中心确认的患者患有HER2阳性的早期乳腺癌,新辅助曲妥珠曲霉曲霉果珠蛋白酶Emtansine emtansine plus pertuzumab。HER2异质性在每个肿瘤的两个位置进行预处理活检中进行了评估。HER2异质性,被定义为> 5%但<50%的肿瘤细胞或FISH的HER2阴性区域的区域。在非异质亚组中,病理完整的反应率为55%,异质组为0%(P <0.0001,调整为激素受体状态)。单细胞ERBB2细胞异质性的FISH分析将ERBB2未放大细胞的比例确定为治疗性抗性的驱动力。这些数据表明,HER2杂种与对HER2靶向疗法的抗性有关,应在优化治疗策略的努力中考虑。
这项研究是研究人员与服务和食品行业合作的结果,旨在获得细致入微的消费者洞察,为未来工作场所食堂的可持续性干预提供参考。该研究采用混合方法来评估消费者在食堂环境中的态度、动机和偏好,以及对食物选择的可持续性的看法。定量数据分析确定了三个不同的消费者群体,这些群体表明消费者在食物偏好和可持续性取向方面存在差异。一个群体的动机是个人利益,第二个群体的动机是利益和对动物福利的考虑,第三个群体更明显地倾向于可持续性。定性分析为食堂菜单和运营的可行和可取变化提供了额外的观点。综合起来,研究结果强调了食堂必须考虑客户的多样性,并根据不同的动机和偏好采用灵活的策略。这反过来可以将食堂变成测试可持续性干预措施的舞台,从而进一步深入了解一系列手段的有效性。我们的目标是将食堂干预的成果扩展到其他领域,从家庭开始,最终惠及整个社会。
为应对这一挑战,一种拟议的应对措施是明显地标记人工智能生成的媒体(例如,在媒体上叠加或显示在媒体旁边的文本或图形),以告知用户该内容是使用生成性人工智能创建的。这种方法已经引起了美国国内外立法机构的关注(12-15);例如,2023 年两党通过的《人工智能标签法案》(16)将要求生成性人工智能系统的开发者“清晰且显眼地”披露内容是使用人工智能制作的。1 在 2023 年 7 月的白宫峰会上(17),七家领先的科技公司还承诺开发“强大的技术机制”(18),以便在内容是由人工智能生成时与用户沟通。此类标记的早期尝试已经出现在各社交媒体平台上(1);最近几个月,包括 Instagram ( 19 )、谷歌 ( 20 ) 和 TikTok ( 21 ) 在内的平台已经开始探索提醒用户注意使用人工智能创建或修改的内容的策略。
摘要 传统的结构裂缝检测主要基于目视检查方法。众所周知,诸如索桥、高耸塔楼、大坝和工业发电厂等巨型高层结构由于其几何形状而存在难以进入的区域和现场检测限制。在某些情况下,由于空间限制,无法检查关键结构构件。随着无人机 (UAV) 技术的快速发展,先进的数字图像处理技术可以克服传统目视检查的局限性。在本研究中,开发了使用无人机和数字图像处理技术的裂缝检测系统 结构检查系统以检测结构中的裂缝。 1. 引言 世界各地频繁发生大规模灾难和安全事故。因此,人们对基础设施安全检查和维护的兴趣飙升。然而,迄今为止应用的结构检查和维护技术既费时又昂贵,并且由于检查员的主观判断,结果的客观性可能会下降。需要一种能够更有效地检查和调查结构并及时明显地预防灾难的系统。本研究结合无人机 (UAV) 技术展示了用于结构检查和调查的技术潜力
结果:鉴定了24个革兰氏阳性分离株,其中10(F1-F10)在模拟胃肠道液中显示出可靠的生存能力。这10种菌株对CACO-2细胞表现出极好的粘附力和强大的自动凝集特性。他们还具有拮抗和聚集病原体的能力(金黄色葡萄球菌ATCC 25923,Salmonella braenderup H9812,Escherichia coli ATCC 25922和Pseudomonas pseudomonas pao1)和Aeruginosa pao1),erauginosa pao1),所有菌株均可依靠2 o 2 o 2 o 2 o 2 o 2 o的能力。清除1,1-二苯基-2-苯羟基(DPPH)自由基,表明一定水平的抗氧化活性。安全性测试没有溶血活性,除了F6以外,所有其他人对抗生素均高度敏感,对16种抗生素的敏感性超过62.5%。非常明显地,F4(Reuteri乳酸杆菌)和F10(Brevis乳杆菌)在模拟的胃肠道中表现出异常的生存力,并与强大的生长潜力相结合,增强的粘附效率,显着的抗体和抗氧化特性。