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电池及其他：多矢量能源存储作为能源服务脱碳的工具
随着2015年《巴黎协定》努力将全球气温升幅限制在比工业化前水平高2°C以下，以及实现能源安全、能源公平和环境可持续的“能源三难”目标，脱碳仍然是整个英国能源系统的首要任务，而不仅仅是电力系统。电力和热能存储技术可以通过在一段时间内捕获、存储和释放电能或热能的能力，为整个能源价值链带来一系列好处。这些好处包括帮助充分发挥可再生能源的潜力，并为英国电力系统提供频率响应和储备等服务。此外，考虑到上述气候目标，储能还可以在促进其他活动和部门的脱碳方面发挥作用。在这里，我们将深入探讨储能技术如何促进能源部门转型以及更广泛的脱碳。此外，我们讨论了确保采用与技术无关的方法制定与能源存储相关的政策和法规的重要性。这确保了具有巨大潜力对“能源三难”目标做出贡献的存储技术不会因不利的政策和监管框架而无法进入市场。
用原子状态干涉仪测量矢量梁的光学并发
来自有或没有错过横向动量（E MISS T）的各种搜索的广泛搜索结果，用于限制一个两higgs-doublet模型（2HDM），并介导了普通和暗物质和暗物质（2HDM+ a）之间的相互作用，并介导相互作用。在2015 - 2018年期间，在大型强子对撞机的Atlas检测器记录的质子 - 质子碰撞数据中，质子 - 普罗顿碰撞数据的分析最多可消耗139 fb 1。三个最敏感搜索的结果是统计上的。这些搜索目标特征是带有巨大的t和lepton腐烂的Z玻孔；大小姐T和Higgs玻色子腐烂到底部的夸克；并分别在最终的夸克和底部夸克的最终状态下产生带电的希格斯玻色子。的约束是针对2HDM+ a中几个常见和新基准的场景得出的。2024科学中国出版社。由Elsevier B.V.和Science China Press出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
3D光子Chern绝缘子的矢量散装对应关系
组的（保守的）分量（保守的）速度正常与磁化轴（即Chern矢量方向）具有良好的符号，并且表面状态不能沿该特定方向向后散射。在2D中，Chern矢量始终沿缩小尺寸的轴固定，即与系统平面正交的固定。因此，它可以被视为标量数量：Chern数字C，其特征是2D顺式的大量拓扑。[7-9]在这种情况下，可以定义散装对应关系（SBBC）的“标量”范围，以将批量拓扑连接到边界模式的数量。[10,11]根据2D CIS中的SBBC，两个具有Chern数字C 1，C 2的系统之间的接口具有N E = | C 1 -C 2 |受保护的手性边缘状态。这意味着只有在界面上的Chern数字的连续性的情况下，手性边缘状态才能出现，即C 1≠c 2。[12–15]
在两个仿射矢量函数的b-diventient上的b-差异上
摘要本文重点介绍了两个副词函数的b-di efient的描述和计算。这个问题是在最小c功能的线性互补问题的重新重新制作中出现的。这个问题具有许多等效的伪造，我们在线性代数，凸分析和离散几何形状中识别其中的一些。这些公式用于陈述B差异的某些属性，例如其对称性，其完整性，连接性，其基数界限等。要指定的集合具有有限数量的元素，这些元素可能会在函数的范围空间维度上成倍增长，因此其描述通常是算法。与以前的几种方法不同，我们首先提出了一种避免解决任何优化子问题的增量回收方法。它基于Matroid电路的概念和相关的STEM载体概念。接下来，我们提出了适应Rada andčerný在2018年引入的算法的修改，以适应问题所在的问题，以确定超平面平面空间中具有共同点的排列细胞。在考虑到的测试问题上以CPU时间测量，相对于Rada和聚摄氏度之一，所提出的算法的平均加速度比率在15..31范围内，并且根据问题，接近和所选的线性优化和Matroid ofvers，这种加速可能会超过100。
aAV2.7M8封装包的异质矢量基因组高于AAV2
重组腺相关病毒（RAAV）载体目前是通过基因疗法治疗眼科疾病的唯一经过验证的车辆。目前正在采用针对眼部疾病的广泛基因治疗计划。将近20年的研究已经增强了靶向视网膜组织并改善转基因对特定细胞类型的效率。工程化的AAV CAPSID，AAV2.7M8目前是玻璃体内（IVT）注射后转导视网膜的最佳衣壳之一。然而，在视网膜在临床试验中施用AAV2.7M8载体后，已经报道了包括眼内炎症在内的不良反应。此外，我们一直观察到AAV2.7M8表现出低包装滴度，而与矢量构造设计无关。在本报告中，我们发现AAV2.7M8包装矢量基因组具有比AAV2更高的程度。我们还发现，基因组加载的AAV2.7M8刺激了IVT给药后小鼠视网膜中小胶质细胞的纤维化，而对基因组负载的AAV2和空的AAV2.7M8 capsids的反应产生了很多较轻的响应。这个发现表明，IVT施用AAV2.7M8载体可能会刺激视网膜免疫反应，部分原因是它偏爱包装和提供非单位长度基因组。
car-t慢病毒矢量表达测试，身份和纯度...
细胞和基因疗法（CGT）具有为迄今无法进行的疾病提供治疗和潜在治疗的潜力。制造这些疗法（例如TCR和CAR-T细胞），包括选择开始种群，细胞激活，转导，膨胀以及填充和填充和填充和完成产品的疗法。质量控制是制造业的重要方面。过程控制过程密切监视生产过程，而发行测试评估最终产品所需的质量。CAR-T细胞治疗产品的质量控制测试包括针对身份和纯度的测试。一种用于测试身份和纯度的公认技术是流式细胞术，它评估了最终产物中T细胞含量和靶受体表达。质量控制测试必须遵守法规和准则，以确保测试适合目的并适合CGT制造阶段。此外，应该考虑进行测试的时间约束，因为患者可能迫切需要治疗。
基于电流矢量定向反步控制的螺旋弹簧储能系统功率协调控制及参数分析
螺旋弹簧储能技术是一种极具潜力的新兴储能技术，利用永磁同步电机通过收紧或释放螺旋弹簧进行能量转换。针对螺旋弹簧在运行过程中扭矩与惯性同时变化的特点，采用传统的矢量控制方式，螺旋弹簧储能系统难以在调节电网输入/输出功率方面表现出良好的控制性能。提出一种基于电流矢量定向反步控制的网侧变流器(GSC)与机侧变流器(MSC)一体化的螺旋弹簧储能系统与电网功率协调控制方案。首先，建立电流矢量定向坐标系下GSC与PMSM的数学模型。其次，利用反步控制原理设计协调控制方案，并从理论上证明其稳定性。然后，通过考察期望控制性能确定控制方案中的最优控制参数。最后，仿真与实验结果表明，所提出的控制方案在选定的控制参数下，能够很好地协调GSC与MSC，准确、快速地跟踪功率信号，有效提高SSES系统的运行性能及其与电网的能量交换。
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版
改进了可观察到的马尔可夫决策过程的矢量修剪
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28