XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量化
量化可再生能源系统中的不确定性成本
1 新莱昂自治大学机械工程与电气学院 墨西哥 2 哥伦比亚国立大学电气工程系 哥伦比亚 摘要：- 可再生能源在电力系统中的增加和整合意味着经济调度 (ED) 成本和生产中的不确定变量的增加，目前对批发电力市场 (MEM) 有重大影响。不确定性成本是指与风能、太阳能或水力发电等可再生能源发电固有的变化相关的额外费用或经济损失的量化。因此，本文提出了与成本高估和低估以及 CVaR 相关的确定性方程，以建模和评估与可再生能源整合相关的风险的随机性，使系统运营商和规划人员能够做出明智的决策。在元素渗透率高的能源系统中减轻或利用上述风险，主要是智能网络。在本研究中，使用由太阳能发电的概率密度函数 (PDF) 产生的功率形成的直方图谱进行数学分析，尽管可以考虑其他类型的函数来确定能量产生。所提出的模型的目的是为系统运营商提供另一种用于能源管理和规划的工具，这可以减轻一点计算负担，同时通过使用数据库，使结果更精确。如果这些值可用，则使用历史数据。通常，对于这种类型的分析，在集成这些函数时使用密度函数的概率计算来估计值，或者在其他最近的情况下，通过使用相同函数的分析方法来估计它们。通过将结果与蒙特卡罗模拟进行比较来验证该模型，仅从“低概率发电极值”中得出不确定性的总成本。此外，结果通过分析不确定性成本函数 (AUCF) 呈现。该分析包括使用确定性方程计算由条件风险价值 (CVaR) 确定的低概率和高概率能源发电的不确定性成本。关键词：- 分析不确定性、条件风险价值、经济调度、直方图、低概率、数学建模、蒙特卡罗、概率密度函数、不确定性成本、风险。收到日期：2024 年 4 月 14 日。修订日期：2024 年 9 月 7 日。接受日期：2024 年 10 月 11 日。发布日期：2024 年 11 月 13 日。
量化天气预报数据的疗效用于飞行围栏优化
摘要 - 控制优化为航空立即减少其气候影响提供了一种有效且具有成本效益的方式。开源优化，其中在先前的工作中已经介绍了基于气象开放数据的关节和排放效应。但是，先前的研究忽略了使用预测数据的重要性，而不是后处理的重新分析数据。为了实现估计优化，需要在飞行计划阶段以足够的质量提供预测数据，以便执行优化。在本文中，使用预测和重新分析数据实现和应用了完全开放的非线性最佳控制飞行优化。在分析中使用了来自Opensky的120天（175.440航班）的飞行数据。我们表明，与最新的预测（1小时lookahead Time）相比，具有较大的LookAhead时间（最多12小时）的预测同样有效，以进行关注功能优化，同样高准确性。但是，与更准确的后处理重新分析数据相比，形成的预测关闭尾巴存在很大差异。这项研究表明，在我们实际实施概括的最佳飞行计划之前，还有很长的路要走。关键字 - 可持续性，缩进，开放式，优化，Opensky，飞机监视数据
气候金融的新集体量化目标
根据第1 / CP21第53段的决定，各国在2015年决定考虑一个新的集体量化目标（NCQG），以将气候融资的地面提高到当前1000亿美元的年度目标之上。7关于NCQG的讨论预计将在COP 29（2024年11月）结束，在此期望当事方同意提供和动员气候融资的目标，从发达国家到发展中国家政党。这为在气候制度中振兴团结，从1000亿美元的目标的缺点中学习，包括设定一个更现实的量子，适合满足发展中国家的需求以及解决气候融资质量的长期问题。
开发ELISA测定法进行EV量化以协助大规模EV制造
准确的EV量化对于确保大规模细胞外囊泡（EV）制造过程中的质量，一致性和安全性至关重要。在上游阶段，EV定量允许监测影响EV产量和质量的细胞培养条件，而在下游阶段，它有助于控制EV纯化的效率和纯度。纳米颗粒跟踪分析是EV定量最常用的方法，而由于纳米化污染物（例如蛋白质聚集体）的干扰，它面临着显着的局限性，尤其是在粗制样品中（例如细胞培养基）。为了解决这个问题，我们开发了一种高度特定，准确的ELISA分析，即使在粗制样本中量化了电动汽车。使用超纯电EV标准样品，该测定法显示了EV检测的可靠定量结果，以支持方法开发以及对大规模EV制造的过程中的控制。该测定法的检测范围为4.1E7至3E10 EVS/mL，LOD为1.04E7 EVS/mL，LOQ为3.21E7 EVS/ML。因此，我们将此测定法开发为测试套件，并证明该EV定量ELISA试剂盒能够确保杂质的最小干扰并支持工艺发展和EV生产中的过程中的控制。
通量量化超引力中的拓扑 QBits
M 膜。引人注目的是，量子引力研究（例如 [ 77 ]）为解决这一系列可能阻碍实践进步的理论问题提供了潜在的解决方案。超引力（SuGra）在局部超对称增强中显示出对强耦合相互作用一般理论的完善，其中强关联量子系统的动力学可以有用地映射到膜的涨落上（[ 8 ，§ 2]，因此工作标题为“M 理论” [ 7 ][ 8 ]）和高维 5 膜 [ 8 ，§ 3][ 25 ][ 26 ]，位于辅助高维时空内（11D SuGra [ 8 ，§ 1][ 24 ]），这种现象被称为全息对偶 [ 79 ]。例如，量子临界超导体的相变无法用传统的弱耦合（“微扰”）分析来解释，但通过这些引力 M 理论方法至少可以定性地理解 [ 33 ][ 21 ][ 22 ][ 31 ][ 6 ]（综述见 [ 50 ][ 79 ][ 48 ][ 32 ]）。如果没有一个实际的 M 理论/全息术公式，超越通常但不切实际的宏观重合膜数量的大 N 极限，就不可能得到更精确的定量结果。进一步发展 M 理论的进展停滞不前，但我们可能会注意到，经典超引力中已经存在的一个基本非微扰现象在这种背景下几乎没有受到关注，即“通量量子化”问题。我们发现这一点至关重要：
关于气候融资的新集体量化目标的问题
The CCXG Secretariat would like to thank Australia (Department of Foreign Affairs and Trade), Belgium (Federal Public Service Health, Food Chain Safety, Environment), Canada (Environment and Climate Change Canada), the European Commission, Finland (Ministry of the Environment), Germany (Federal Foreign Office), Italy (Ministry of the Environment and Energy Security), Japan (Ministry of the Environment), Netherlands (Ministry of Economic Affairs and Climate Policy), New Zealand (Ministry在环境中），挪威（气候和环境部），大韩民国（外交部），瑞典（瑞典能源局），瑞士（瑞士）（联邦环境办公室）和美国国务院（国务院）为2024年的CCXG直接资助了CCXG，并在2024年，比利时，OECD和IEA
量化研究在教育中的重要性
在深入研究定量数据的世界之前，重要的是要清楚地了解它的需要以及为什么它在教育中至关重要。定量数据是指可以从统计学上测量和分析的数值信息。它为教育工作者提供了客观的测量，以帮助识别学生绩效的模式，趋势和相关性。量化数据在教育中起着至关重要的作用，因为它允许教育者做出数据驱动的决策。通过收集和分析这些数据点，教育工作者可以获得对学生成就的宝贵见解，确定改进领域以及做出明智的决定以增强教学和学习。此外，定量数据使教育工作者可以随着时间的流逝跟踪进度，评估干预措施和教学策略的有效性，并比较不同群体或人口统计学的学生绩效。它为教育中的基于证据的决策提供了坚实的基础。3。教育中的定量数据类型：教育工作者可以在教育领域收集不同类型的定量数据。这些包括成就数据，人口统计数据和行为数据。成就数据，例如考试成绩和成绩，为学生的绩效和成长提供了见解。这些数据点可以帮助教育者评估其教学方法的有效性，并确定学生可能需要额外支持的领域。
ANS-6637-量化 - 微生物风险评估...
课程描述食品链和环境中微生物风险评估模型的原理。参数估计，模型实现和统计软件中的随机模拟。食物，水，空气和富米特人可能会受到传染病药物（例如微生物，病毒，原生动物）的污染。这些可能是在不同位置引入的，起源于不同的储层，这些试剂的种群大小和特性可能会在整个传输链中发生变化。当消耗污染的食物或水时，或与受污染的物体接触时，这些药物会感染人类。在定量微生物风险评估（QMRA）中，有关传播链不同步骤中传染剂的患病率和浓度的知识与人类行为的量化和剂量反应关系相结合，以计算人类感染和病的风险。QMRA建模的基本原理将通过讲座，案例研究和编码实践的结合来教授。
干细胞收集 - 维多利亚州（VG）网站，量化QE II
或在您的嘴和指尖上刺痛。这是由与机器中的血液混合的血液稀薄引起的，以防止其凝结。这种血液稀释剂与您的血液中的钙结合，并引起刺痛感（感觉）。您的护士将为您提供药物，以帮助您解决此问题。•当
具有隐式量化表示的样品有效的增强学习
Aidan Scannell，Mohammadreza Nakhaei，KalleKujanpää，Yi Zhao，Kevin Luck，Arno Solin，Joni Pajarinen