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World File Search System科学论文
撰写科学论文时使用人工智能的最佳实践
科学是通过语言来传播的。科学语言的媒介是多模式的，从课堂上的讲课，到科学家之间的日常非正式讨论，再到会议上的准备好的演讲，最后是科学传播的巅峰——正式的同行评审出版物。像 ChatGPT 1 这样的由人工智能 (AI) 驱动的语言工具的出现引起了全球的极大兴趣。截至 2023 年 1 月底，ChatGPT 创下了历史上任何应用程序中用户群增长最快的记录，仅两个月就有超过 1 亿活跃用户。2 ChatGPT 只是众多基于人工智能的语言工具中的第一个，还有更多工具正在准备中或即将推出。3 − 5 在我们来得及考虑这种工具的后果或验证它生成的文本是否正确之前，世界各地的许多科学研究和大学都对 ChatGPT 改变科学交流的潜力表示担忧 6。 ChatGPT 生成的文本结构与人类相似，可能会让读者误以为它是人类编写的。7 然而，现在很明显，生成的文本可能充满错误，可能肤浅、肤浅，并可能产生错误的期刊参考和推论。8 更重要的是，ChatGPT 有时会做出荒谬和错误的联系。我们简要总结了 ChatGPT（以及未来的 AI 语言机器人）的一些优缺点，并总结了一系列最佳实践建议，供科学家在研究的任何阶段（特别是在手稿撰写阶段）使用此类工具时参考。9、10
2024更高的环境科学论文2问题纸拼写检查
在本手册中提供的空间中清楚地写下您的答案。在本小册子的结尾提供了其他空间，以进行答案和艰苦的工作。如果使用此空间，则必须清楚地标识您正在尝试的问题编号。任何粗略的工作都必须在这本小册子中写。写了最终副本时，您应该通过艰难的工作得分。
原创科学论文隧道围岩弹塑性分析方法对比分析
摘要：弹塑性分析是获取围岩力学特性的重要方法，但选择合理的分析方法却是一个难题。为探究围岩本构关系与屈服准则分析方法之间的差异，采用双线性本构关系与统一强度准则分析方法，对淮南煤业集团谢义矿王峰岗井−817 m 灭火材料仓处巷道围岩应力分布与变形特征进行分析，对比2种分析方法的计算结果，探讨原岩应力与支护阻力作用下巷道围岩塑性区半径与位移的演化规律。结果表明：与统一强度准则分析法相比，双线性本构关系分析法避免了中间主应力系数对结果的影响，切向应力分布曲线平滑。计算得到的隧道塑性区半径和周边位移分别为 4 365 m 和 87 373 mm，均大于统一强度准则分析方法的计算值。应力差是影响隧道围岩力学特性的主要因素，当应力差由 20.4 MPa 减小到 16.4 MPa 时，隧道塑性区半径和周边位移分别减小了 0.697 m 和 26.73 mm。研究为隧道围岩弹塑性分析方法的实际选择提供了理论参考。 关键词：双线性本构关系；弹塑性分析方法；应力差；隧道围岩；统一强度准则 1 引言
108年度科学论文发表统计（生命科学类）共16篇
慢性过氧化物组增殖物激活的受体α/γ和大麻素受体2激动剂治疗减弱了内脏脂肪组织（VAT）衍生的细胞外囊泡相关的增值税和非酒精性steatoholic steatoholic steatoholic steatoholic steatohololic sterepatial steathepation Pio hepatial poceathepation pipation steatohocial pipation steatohocial pipation。AM J Pathol。2024年10月26日：S0002-9440（24）00398-5。
原创科学论文《巴基斯坦工业需求的混合微电网规划、规模和优化》
摘要：工业部门对每个国家的经济增长都具有重要意义。巴基斯坦的能源危机已成为该国经济发展的主要绊脚石。许多工业过程需要不间断供电；即使是微不足道的停电也可能造成数百万美元的损失。巴基斯坦“负荷削减”的主要原因是其大部分能源来自化石燃料，而化石燃料的价格和需求不断上涨。大多数工业和商业客户在电网供应不可用时使用柴油发电机 (D i G ) 作为可靠的替代电力来源。在负荷削减时段使用 D i G 会增加每千瓦时的能源成本 (COE )，也会增加环境排放。巴基斯坦拥有广泛的可再生能源，如生物能源、风能、太阳能、水力发电、地热能等。本文特别强调了在巴基斯坦费萨拉巴德实施工业微电网。微电网的预期效益主要分为三类：降低成本、节省燃料和改善环境排放。本工作的优化目标是最大化这些优势。此外，在设计混合微电网系统时，它会遇到许多设计挑战，例如组件的尺寸、系统可行性、COE、系统可靠性等。这项研究有助于正在进行的混合微电网系统研究，并提请关注考虑多种技术经济因素的最佳设计和尺寸，包括净现值（NPC）、COE、供应可靠性、容量短缺约束、电池充电状态（SOC）、调度策略、光伏发电和光伏阵列跟踪系统。研究了不同的案例；使用（可再生能源混合优化模型）HOMER 解决微电网规模、技术经济探索、敏感性分析和环境影响。结果表明，所提出的系统的 COE 和环境排放已显着减少。关键词：环境排放；化石燃料；HOMER；工业微电网；巴基斯坦能源危机，可再生资源 1 引言
原创科学论文采用 ANFIS 方法实现混合电力系统的能源管理策略
摘要：可再生能源是未来几年的希望，因为它们在自然界中储量丰富，而且免费提供。此外，这些能源无污染，是化石燃料的完美替代品。混合动力系统 (HPS) 是一种具有多个发电源的系统，如光伏 (PV) 系统、风力涡轮机、燃料电池等，它们相互连接以提供电力，以满足有/无储能备份的不同需求。本文集中于可再生能源系统的控制和集成自动化，即光伏系统、固体氧化物燃料电池 (SOFC) 与镍氢 (Ni-MH) 电池以及可变负载。建议的 HPS 主要侧重于使用 100% 清洁的光伏，发电时不会产生有毒排放。在这里，太阳能光伏系统通过算法提取最大功率，作为 HPS 中的主要供应贡献者，以满足可变负载需求。如果光伏系统电力供应不足，则利用镍氢电池/固体氧化物燃料电池的电力来满足不断变化的负载需求。另一方面，如果光伏系统电力供应过剩，则多余的能量将储存在镍氢电池中。为了实现有效的供需平衡，HPS 利用各种控制策略，即比例积分 (PI) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。关键词：自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)；最大功率点跟踪系统 (MPPT)；镍氢电池 (Ni-MH)；光伏 (PV)；固体氧化物燃料电池 (SOFC) 1 引言
原创科学论文《考虑季节因素的分布式发电机和储能电力系统最优潮流分析》
Lucian-Ioan DULĂU*，Dorin BICĂ 摘要：电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。研究的目的是根据最优潮流分析确定发电成本和功率损耗。最优潮流分析首先计算潮流以确保系统安全运行，然后考虑数学模型进行实际最优潮流。这些研究针对改进的 IEEE 39 总线系统进行了一整年的分析，分别考虑了季节（春季、夏季、秋季和冬季）以及这些季节的平均负载功率需求。该系统连接了三个分布式发电源和两个存储单元。执行的优化（最优潮流）是多目标的，最小化所考虑季节的发电成本和功率损耗（有功和无功）。结果表明，对于所有季节，当分布式发电源和存储单元连接到所分析的电力系统时，发电成本较高，而功率损耗较低。 关键词：分布式发电机；多目标优化；最优潮流；季节；储能单元 1 引言 电力系统的运行基于潮流分析，而优化则基于最优潮流分析。潮流（稳态）分析可以验证电力系统安全运行的条件。为了求解非线性方程组，可以使用 Seidel-Gauss 或 Newton-Raphson 等迭代法，这些方法可以在执行不确定数量的运算后通过连续步骤获得解，使结果接近最终值。潮流分析是电力系统任何后续分析（例如最优潮流分析）的起点。最优潮流分析可以让系统操作员进行规划和决策，以确保电力系统的可靠运行和管理。固定的发电功率仅对应一种运行条件。在一段时间内，优化运行需要发电来源适应负载改变其电力需求，同时也要适应可再生能源的电力变化，而可再生能源在过去十年中更为普遍。最优电力流问题复杂且非线性。最优电力流分析是根据给定的目标函数进行的，通常考虑最小化。这些通常的目标函数是最小化电力损耗或最小化发电成本。这些目标的应用立即涉及系统约束 [1-4]。需要这样的约束来维护系统的安全性，因此电力系统中的每个组件都必须保持在其所需的运行范围或界限内。约束包括，例如，对总线电压或发电机的最大和最小功率输出的限制[5-7]。现在大多数电力系统中都存在可再生能源和存储单元。许多可再生能源都安装在负载场所附近或负载场所，因此它们被称为分布式发电源或分布式发电机。分布式发电源有助于减少电力损耗、增加总线电压、减少污染物
原创科学论文 使用 2-D 安全摄像头对无围栏机器人工作单元中的异物进行人工智能分类
Merdan OZKAHRAMAN*、Haydar LIVATYALI 摘要：使用机器人机械手的生产系统在过去几十年中变得很普遍，而且趋势是朝着节省空间的无围栏单元发展。因此，这些系统的安全性和灵活性变得更加关键。安全系统基于传感器数据或摄像机图像。虽然基于摄像头的系统的灵活性更好，但传统的图像处理方法对工作环境很敏感。人工智能可能是他们快速适应变化需求并提高准确性和稳定性的有力工具。在本研究中，设计了一种低成本的基于 2-D 摄像头的安全系统，并将其安装在实验性的无围栏机器人工作单元中。系统控制器与三种替代深度学习（ResNet-152、AlexNet、SqueezeNet）和三种机器学习模块（支持向量机、随机森林和决策树）相结合。这些模块使用十个不同异物穿透警报区的照片图像进行训练。为了涵盖不断变化的工业环境条件，我们通过使用每个类别最多 550 张图像来涵盖相机振动、阴影、反射、照度变化等破坏性影响。使用用于训练和测试这六个系统的受限数据，SqueezeNet 深度学习模型的最佳准确率为 95%，且没有过度拟合。尽管如此，基于机器学习的模型的预测时间比基于深度学习的模型快 100 倍。因此，安全系统可以快速适应任何可能的变化，并防止工作条件可能产生的噪音，并可以防止工业生产中可能发生的时间损失。 关键词：人工智能；图像分类；机器人与自动化 1 引言 几十年来，机器人技术一直用于工业生产和许多其他领域。各种产品的生产需求变化要求生产线和机器人单元频繁变化。生产线的变化会导致时间和劳动力的损失 [1]。这些损失的一个重要部分来自生产线中工作单元的安全要求。工业中不仅使用围栏，还使用基于传感器和摄像头的安全系统。基于摄像头的安全系统可以被认为是最先进的技术。在这种系统中，由于工作单元的变化，必须重新调整结构。可重构结构中使用的安全系统、基于人机互操作性的系统以及无围栏系统的图像处理也应适应这种灵活性 [2-4]。为了实现安全系统对工作灵活性的适应性，并避免环境条件引起的噪音，在传统的图像处理方法中加入人工智能算法是不可避免的。当目标是识别和区分进入工作单元的异物时，使用基于人工智能的图像处理的系统可能会提高安全系统的性能。传统的基于图像处理的安全系统无法可靠地识别友好物体。这些友好物体可能是工件或允许进入单元区域内的操作员。传统系统需要一些额外的设备来识别这些物体而不停止机器人手臂的工作。基于人工智能的安全系统在这方面更为成功。系统的可靠性将随着系统以期望和不期望的方式识别物体而提高。然而，众所周知，传统系统会受到工作环境中的振动、阴影和照度等噪声源的影响。可以建立一个能够快速响应未来变化并提高可靠性的安全系统。通过
www.jESE-online.org 原创科学论文 利用电化学机器对金属添加剂制造的 316L 不锈钢进行可加工性研究
摘要 考虑通过电化学加工 (ECM) 对金属增材制造的 316L 不锈钢进行可加工性研究。这种材料用于汽车、航空航天、珠宝和生物医学行业的原型设计，这些行业需要根据具体情况定制组件。在本研究中，考虑了电压、电解质浓度、占空比和选择四个级别的 L16 正交阵列等 ECM 工艺参数进行优化。采用多标准决策加工方法，即基于熵的多目标优化，基于比率分析法进行性能分析。研究表明，为获得最佳加工性能，建议使用 14 V、35 gl -1 NaNO 3 电解质浓度和 90 % 的占空比。根据主效应表，最佳组合是 16 V、35 gl -1 电解质浓度和 60 % 的占空比。方差分析结果表明，占空比对加工性能的贡献约为27.06 1%，电压对加工性能的贡献约为24.015%，电解质含量对加工性能的贡献约为15.58%。利用扫描电子显微镜对每个微加工孔进行扫描，并拍摄不同分辨率的图像，以分析加工孔的质量。
www.jese-online.org原始科学论文一种简单，敏感且具有成本效益的电化学传感器，用于测定N-乙酰半胱氨酸>
背景和目的：甲氨蝶呤（MTX）是一种广泛使用的抗癌药物，但其过度使用会导致显着的副作用。因此，为其确定设计简单和敏感的分析方法至关重要。实验方法：在这项工作中，基于离子液体（IL）/Ni-CO分层双氢氧化物纳米片（Ni-CO-LLDH）修饰的碳糊电极IL/Ni-CO-LDH/CPE制备电化学传感器。循环伏安法，差异脉冲伏安法和计时度测定法用于评估设计传感器的性能以进行MTX测定。关键结果：IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在线性动力学范围0.02至140.0 µm的差分脉冲伏安法和MTX浓度之间表现出线性关系，检测极限为0.006 µm。IL/Ni-CO-LDH/CPE传感器在实际样品上的回收测试中表现出1.7至3.7％之间的相对标准偏差值，表明该方法的精度。结论：具有成本效益和良好性能的设计传感器对于治疗药物监测和临床诊断可能很有价值。