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太阳能-风能-柴油混合能源系统的最佳设计，该系统具有多种类型的存储设备，可驱动反渗透海水淡化过程
为了同时满足电力和淡水需求，本文建立了太阳能-风能-柴油混合能源系统 (HES) 的上层结构，该系统具有多种类型的存储设备，可驱动反渗透海水淡化 (ROD) 工艺。开发了 HES 的相应数学模型，可能包括光伏电池、风力涡轮机、柴油发电机、ROD 单元、不同的电池存储技术或水箱，并采用混合整数线性规划。以年度总成本最小为优化目标，可以得到 HES 的最优设计和运行方案。为了验证所提方法的有效性，以沙特阿拉伯为 ROD 工艺供电的太阳能-风能-柴油系统为例。结果表明，在满足可再生能源渗透率（即 0.8）要求的情况下，HES 中选择了光伏板、风力涡轮机、柴油发电机、铅酸电池、锂离子电池和水箱，年度总成本最小（即 1.16 × 105 美元·年？1）。然后，提出了一种量化方法来确定 HES 的最优设计和运行方案，包括经济性和环境性两个方面。最后，具有多种发电机和多种存储设备的 HES 在经济性和可再生能源利用方面表现出更好的性能。
该系统是电动汽车能源管理的关键技术，将由马瑞利自主开发和生产，预计于 202 年上市。
“我们很高兴获得这项重要任务，尤其是因为这项技术在电动汽车的能源管理中起着关键作用。” Marelli 电力传动系统部门总裁 Hannes Prenn 表示。“这进一步加强了我们与全球汽车制造商的合作，也是对 Marelli 多年来在开发不同架构的 BMS 方面积累的丰富经验的认可，这些 BMS 可以满足我们客户的特定需求，并与他们共同打造未来的汽车。” 获奖的电池管理系统将由 Marelli 位于意大利和日本的电力传动系统团队开发和测试。该系统计划于 2026 年开始生产，为汽车制造商的各个工厂供货。BMS 将基于分布式架构，需要的线束更少。该系统（简而言之，其作用是监控和控制电池）将所有与锂电池单元相关的硬件集成到电池模块控制器 (CMC) 上，该控制器直接放置在被监控的电池模块上。该解决方案减少了大量的布线，布线仅限于相邻 CMC 模块之间的几条传感器线和通信线。因此，每个 CMC 都更加独立，并根据需要处理测量和通信。电池管理系统的主要任务是管理电池的存储电量和容量，以便为车辆提供能量，同时检查和提供有关电池的信息
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/b/b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于CTC的低频率和异质性，对CTC的检测仍然具有挑战性。本文中，我们报告了一种生物启动的方法，该方法是基于信号扩增的级联反应，使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路。我们应用了这种方法，使用抗HER2抗体（曲妥珠单抗）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该抗体会导致细胞表面的荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C下，这种HCR检测方案导致在HER2细胞和外周血白细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上对DNA发夹的高效，特异性和敏感的信号扩增，几乎没有荧光。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出一个体外诊断平台，以敏感，有效地检测CTC。
b'CIRDARCONATION肿瘤细胞（CTC）是用于转移性癌症检测和监测进展的有希望的生物标志物。但是，由于其低频和异质性，CTC的检测仍然具有挑战性。在此，我们根据使用可编程DNA杂交链反应（HCR）电路的信号扩增级联反应报告了一种生物启发的方法来检测单个癌细胞。我们使用这种方法使用抗HER2抗体（Trastuzumab）与引发剂DNA耦合，从而检测HER2 +癌细胞，从而引发了HCR级联反应，该HCR级联反应在细胞表面导致荧光信号。在4 \ XC2 \ XB0 C时，这种HCR检测方案在HER2细胞和外周血清细胞的背景下，在HER2 +细胞的膜上特别在HER2 +细胞的膜上进行了高效，特异性和敏感的信号扩增，这几乎是非荧光的。结果表明，该系统提供了一种新的策略，可以进一步开发出用于敏感有效检测CTC的体外诊断平台。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space 等，2000 年），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space et al.，2000），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space 等，2000 年），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space et al.，2000），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 简介 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于保持乘客和机组人员的热舒适度和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管航空航天工业在过去几十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space 等，2000 年），空气分配系统需要进一步改进。49
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院，天津 300072，11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统，华盛顿州埃弗里特 98203，美国 13 3 普渡大学机械工程学院，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 14 15 * 电子邮件地址：sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外，流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场，本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小，但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明，实际客舱内的流动边界条件相当复杂，速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度，这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性，应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现，流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据，包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词：客机客舱；客舱几何形状；流场；实验；扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场，并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况（Space et al.，2000），空气分配系统需要进一步改进。49