1 欧洲非线性光谱实验室,Via Nello Carrara 1, 50019 Sesto Fiorentino,意大利; turrini@lens.unifi.it (LT); roschi@lens.unifi.it (LR); devito@lens.unifi.it (GdV); francesco.pavone@unifi.it (FSP) 2 佛罗伦萨大学神经科学、心理学、药物研究和儿童健康系,Viale Gaetano Pieraccini 6, 50139 佛罗伦萨,意大利 3 佛罗伦萨大学复杂动力学研究中心,Via Giovanni Sansone 1, 50019 Sesto Fiorentino,意大利 4 佛罗伦萨大学物理和天文学系,Via Giovanni Sansone 1, 50019 Sesto Fiorentino,意大利 5 国家研究委员会国家光学研究所,Via Nello Carrara 1, 50019 Sesto Fiorentino,意大利 6 佛罗伦萨大学生物系,Via Madonna del Piano 6, 50019 Sesto Fiorentino,意大利 * 通讯地址:francesco.vanzi@unifi.it
本论文由 ODU Digital Commons 的机械与航空航天工程部门免费开放提供给您。它已被 ODU Digital Commons 的授权管理员接受并纳入机械与航空航天工程论文和学位论文。欲了解更多信息,请联系 digitalcommons@odu.edu 。
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1心理学和心理健康部,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,大曼彻斯特,大曼彻斯特,英国,人口健康部2司,卫生服务研究与初级保健部,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特,大曼彻斯特,曼彻斯特曼彻斯特大学曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特,卫生部。曼海姆,海德堡大学,德国曼海姆,德国曼海姆,5个认知与临床神经科学研究所,中央心理健康研究所,医学院曼海姆,海德堡大学,海德伯格大学,德国,德国,6,医学中心医学中心,施莱斯维格·霍尔斯坦大学,科医学中心,科尔斯坦大学,科医学中心,科学学院6
Luisa DE MARCO - CNR NANOTEC 能源存储设备在清洁能源转型中发挥着关键作用,使可再生能源和电动汽车的使用成为可能。目前,锂离子电池占据市场主导地位,但其基于关键原材料(如钴),这些原材料的天然储量低、成本高且毒性大,促使人们寻找替代材料。HYNANOSTORE – 可持续能源存储的混合纳米结构系统项目最近由 ERC Consolidator 拨款资助,其目标是开发基于有机材料的可充电电池。我们提出了一种创新装置,其中天然氧化还原分子与导电纳米结构相结合,以获得廉价、绿色和多功能的能源存储设备。SWOT 分析将是成功实施该项目并利用这一机会进行绿色能源存储技术创新的有用工具。
摘要:为满足碳达峰与碳中和过程中发电的低碳需求,本文提出一种最优光氢零碳排放微电网,采用光电氢耦合利用模式,以氢基能源系统替代碳基能源系统,实现零碳排放。首先,建立微电网中光伏、氢能及电储能系统的数学模型;然后,建立微电网源储容量最优配置模型,提出考虑储能设备运行成本最小的调度策略,通过比较氢能储能系统与电储能系统的运行成本确定设备出力优先级;最后,将所提方案与实际微电网中电池优先、氢能系统优先的调度方案进行比较。经验证,该方案在保证微电网系统稳定发电、零碳运行的同时,可分别降低年总发电成本9.8%和25.1%。
和生物医学成像,加利福尼亚大学,美国加利福尼亚州旧金山; 3定量癌成像中心,
摘要:近 30 年来,卫星天底高度计为了解海洋和内陆水域动态提供了重要信息。通过高度计测量可以推断出各种参数,包括海面高度、海面风速、有效浪高以及陆地、海冰和冰盖的地形。利用这些参数以及跨越数十年的长期高度计数据记录,可以实现各种各样的社会应用。随着高度计卫星群的增长,现在可以通过重点介绍一系列可验证的成功案例来证明这些任务对不同用户群体的已证实价值。在本文中,我们回顾了一些高度计成功案例,这些案例单独或结合使用高度计数据或与数值模型或其他地球观测数据来解决关键的社会问题。首先,我们定义每个用例的问题或关键挑战,然后阐明基于高度计的成功解决方案的采用情况。我们的审查显示,科学界和利益相关方在缩小数据可用性与实际使用量之间的差距以解决各种应用方面取得了稳步进展。强调这些基于高度计的成功案例可以进一步促进未来卫星任务的广泛采用,例如计划于 2022 年发射的地表水和海洋地形 (SWOT) 任务。了解当前高度计观测的广泛用途可以帮助科学界证明继续使用雷达高度计和类似任务的价值,特别是那些具有扩展功能的任务,例如 SWOT。
C300 SS316L C300 SS316L 0–99 100 0.000 11.928 0.000 100 92.857 7.143 11.076 0.388 101 85.714 14.286 10.224 0.810 102 78.571 21.429 9.372 1.239 103 71.429 28.571 8.520 1.677 104 64.286 35.714 7.668 2.122 105 57.143 42.857 6.816 2.577 106 50.000 50.000 5.964 3.040 107 42.857 57.143 5.112 3.514 108 35.714 64.286 4.260 3.997 109 28.571 71.429 3.408 4.493 110 21.429 78.571 2.556 5.000 111 14.286 85.714 1.704 5.520 112 7.143 92.857 0.852 6.054 113–213 0.000 100 0.000 6.604
大规模的数据源,遥感技术和出色的计算能力已极大地受益于环境健康研究。最近,引入了各种机器学习算法,以提供有关与每个哮喘患者症状和潜在环境风险因素有关的聚类数据异质性的机械见解。但是,关于这些机器学习工具的性能的信息有限。在这项研究中,我们比较了十种机器学习技术的性能。使用不平衡采样的高级方法(IS),我们改善了9种常规机器学习技术的表现,可预测暴露水平与室内空气质量的相关性与患者峰值呼气流量(PEFR)的变化之间的变化。然后,我们提出了一种深度学习的转移学习方法(TL),以进一步提高预测准确性。我们选择的最终预测技术(TL1_IS或TL2-IS)的TL1_IS的平衡精度中值(56〜76)%为66(56〜76)%,TL2_IS的68(63〜78)%。TL1_IS和TL2_IS的精确水平为68(62〜72)%和66%(62〜69)%,而敏感性水平为58(50〜67)%和59%(51〜80),来自25名患者的敏感性为1.08(精度,精度,精度),至1.28(敏感性),相比之下。我们的结果表明,使用不平衡采样的转移机学习技术是预测PEFR变化的强大工具,这是由于暴露于室内空气而变化的,包括2.5μm和二氧化碳的物质浓度。此建模技术甚至适用于小型或不平衡的数据集,该数据集代表一个个性化的现实世界设置。