摘要:随着电动汽车行业的发展,从车辆退休的电池数量正在迅速增加,从而引发了关键的环境和废物问题。从汽车中回收的第二寿命电池具有80%的容量,这是电网应用的潜在解决方案。为了充分利用二人电池,对其性能的准确估算成为优化成本效益的关键部分。尽管如此,很少有作品专注于二人电池应用的建模。在这项工作中,提出了一种通用方法,用于对电网系统应用的二人电池的性能建模和退化预测。所提出的方法将电池性能的电化学模型,健康估计方法和用于电网中应用程序应用的收入最大化算法。在不同的充电率和放电率下预测电池的降解。结果表明,电池的降解可以放慢速度,这是通过将电池数量并联连接在一起以提供相同量所需的电源来实现的。许多作品旨在优化新鲜电池储能系统(BESS)的运行。但是,很少有工作重点放在二人电池应用上。案例研究的结果表明,夏季针对TOU关税的套利是最佳选择,因为在相同的功率要求下,电池使用寿命较长。在这项工作中,我们在利用电池进行独特的操作策略(即套利和削减密歇根州的DTE电力公司的动态峰值定价(DPP)和使用时间(TOU)的使用(TOU)Pariffs Pariffs的情况下,我们提出了二人电池收入与使用寿命之间的权衡。随着退休电池数量将在未来10年内增加,这将使退休的电池所有者/采购者如何提高利用能力,同时使EV电池的循环经济更加可持续。
22 a. 已确认血流感染继发于以下来源之一:i. 泌尿道感染 ii. 腹腔内或胆道感染 iii. 导管相关血流感染 iv. 肺炎(无结构性肺病、脓胸/脓肿、囊性纤维化)v. 皮肤和软组织感染 b. 感染源控制(即移除任何受感染的硬件、导管或设备,几乎完全排出受感染的积液,以及通过影像学检查确保 [根据需要] 没有残留或转移性感染部位)c. 无免疫功能低下和机会性感染风险的患者(例如,近期接受实体器官移植;GN-BSI 治疗过程中预计会出现长时间中性粒细胞减少症,且 ANC <500 细胞/mL;近期 CD4 细胞计数 <200 细胞/mL;长期接受皮质类固醇和/或免疫调节剂治疗);可根据具体情况考虑选择免疫功能低下的患者,例如正在接受稳定的免疫调节治疗的患者。d。有效抗生素治疗后 72 小时内临床改善——至少包括退热和血流动力学稳定 参考文献: 1. Tamma 等人,JAMA Int'l Med 2019 PMID:30667477 2. Yahav 等人,CID 2018 PMID:30535100 3. Fabre 等人,CID 2019 PMID:30882137 4. Mercuro 等人,IJAA 2018 PMID:29284155 5. Eliakim-Raz 等人,JAC 2013 PMID:23696620 6. Kutob 等人,IJAA 2016 PMID:27590704 7. Canzoneri 等人,CID 2017 PMID 29020307 8. Chotiprasitsakul 等人,CID 2019 PMID:29190320 9. Tansarli 等人,AAC 2019 PMID:30803971 10. Wu 等人,BMC 2018 PMID 29902981 11. MERINO 试验 JAMA 2018 PMID:30208454 12. Wiggers 等人,BMC ID 2016 PMID:27296858 13. Punjabi C 等人,OFID 2019 PMID:31412127 14. Wang AAC 2014 PMID:24145530 15. Ko CMI 2019 DOI:10.1016/j.cmi.2018.11.008 16. Cho BMCID 2015 PMID:25887489 17. Lai 等人,2017 年 ID 周 18. Kohlmann 等人,J Antimicrob Chemother。 2018 年 6 月 1 日;73(6):1530-1536。 doi:10.1093/jac/dky084。 19. Tamma 等人,CID 2019;69(8):1446–55 DOI:10.1093/cid/ciz173 20. Tamma PD、Aitken SL、Bonomo RA、Mathers AJ、van Duin D、Clancy CJ。美国传染病学会关于治疗产 AmpC β-内酰胺酶肠杆菌、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌和嗜麦芽窄食单胞菌感染的指导。临床传染病。2021 年 12 月 5 日:ciab1013。doi:10.1093/cid/ciab1013。提前电子出版。 PMID:34864936。[访问日期:2022 年 3 月 14 日] 21. Mack 等人 2022 PMID:35758168 22. Heil 等人 2021 PMID:34738022 作者:Lina Meng,PharmD、Emily Mui,PharmD、Stan Deresinski,MD、Samaneh Pourali,PharmD、Cassie Kwok,PharmD、Noah Fang,PharmD、Alycia Hatashima,PharmD,2019 年 7 月 19 日。
基于有源电子扫描天线 (AESA) 的雷达具有“优雅降级”这一理想特性。此类雷达使用小型化发射-接收 (TR) 模块,少数模块故障不会导致任务失败。例如,在基于 AESA 的地面 MTI 雷达中,少数模块故障不会影响阵列性能。在这种情况下,静态地面杂波以零频率为中心,没有与运动相关的多普勒频移。然而,在机载 AESA 雷达中,由于平台运动和杂波通过天线旁瓣泄漏,地面杂波具有与角度相关的多普勒频率。因此,天线旁瓣电平决定了要针对其执行目标检测的旁瓣杂波。检测性能受信号与干扰加噪声比 (SINR) 控制。对于机载监视雷达,TR 模块的随机和系统故障及其对 SINR 的影响是特征化的。结果表明,单通道处理不能有效地提供平滑降级功能,因为故障导致的 SINR 损失很大。但是,与随机故障相比,系统故障对 SINR 损失的影响较小。还提出了一种有效的阵列馈电方案。
植物病原体通常通过它们可能引起的典型疾病症状来识别。有效的早期检测和病原体鉴定是采用有效的管理实践的重要程序,以减少或预言其传播,以减轻疾病的负面影响。在这篇综述中,提出和讨论了提出植物病原体的早期发现的传统和创新方法。用于植物病原体鉴定的诊断的传统技术通常集中在DNA,RNA(当分子方法),蛋白质或肽(当血清学方法的情况下)(当血清学方法)上。基于酶联免疫吸附测定(ELISA)的血清学方法是由于其高吞吐量和低成本而用于病原体检测的最常见方法。在无症状的感染阶段,该技术对许多病原体检测并非特别可靠且非常敏感。对于实验室中的不可培养的病原体,基于核酸的技术是一致的病原体检测或鉴定的最佳选择。横向流量系统是创新的工具,即使在现场条件下,也可以快速准确的结果,但是它们具有要克服的敏感性问题。对最后一代便携式热循环器进行的PCR分析可能会在原位提供快速检测结果。便携式工具的出现可以加快病原体检测,降低商业成本并可能彻底改变植物病理学。©2023作者。本综述提供了有关当前方法和程序有效检测不同植物病原体的信息。害虫管理科学由约翰·威利(John Wiley&Sons Ltd)代表化学工业协会发表。
JufoID 名称 63015 数学和计算应用 76843 对称性 78756 物理学前沿 81052 光子学 81370 材料前沿 84490 星系 86118 天文学和空间科学前沿 87816 宇宙 88023 凝聚态物质 88264 声学 89047 物理学 89352 等离子体 90273 微 90667 原子 90976 光学 91414 纳米技术前沿 91958 振动 81369 化学前沿 90599 环境化学前沿 58652 国际分子科学杂志 63559 分子 75751 晶体 84055 凝胶 86402 化学传感器86948 无机物 88806 化学 89295 表面 91178 光化学 71359 遥感 75065 挑战 82646 气候 84003 地球科学 85031 大气 85032 海洋科学与工程杂志 85215 环境 87868 水文学 88031 第四纪 90988 地球 88777 真菌杂志 70600 昆虫 75091 多样性 75148 植物科学前沿 81171 海洋科学前沿 82645 植物
降级:加州执法策略与技巧 2020 © 版权所有 2020 加州和平官员标准与培训委员会 2020 年出版 保留所有权利。未经加州和平官员标准与培训委员会事先书面许可,不得以任何形式或通过任何电子或机械手段或现在已知或今后发明的任何信息存储和检索系统复制本出版物的全部或部分,但以下情况除外:POST 和平官员计划中的加州执法机构和 POST 认证的培训讲师特此获得 POST 许可,可以复制本手册的部分或所有内容供其内部使用。州内或州外的所有其他个人、私营企业和公司、公共和私人机构和学院、专业协会和非 POST 执法机构均可打印或下载本出版物及其内容,仅供个人(非商业)使用。侵犯版权保护法和此处以及 POST 网站上版权/商标保护项下规定的行为将由法院追究。关于本出版物的版权保护和例外情况的问题可直接咨询出版物经理。术语:就本出版物而言,“执法”或“警察”和类似术语是指任何警察局、治安官部门、地方检察官、县缓刑部门、交通机构警察局、学区警察局、加利福尼亚大学、加利福尼亚州立大学或社区学院任何校区的警察局、加利福尼亚公路巡逻局、鱼类和野生动物部以及司法部。每当使用特定性别的术语时,除非明确说明,否则应理解为指两种性别。这样做仅仅是为了使文本更易于阅读。
气候变化是我们星球今天面临的最关键的挑战之一。上升的全球温度已经在影响地球的天气和气候模式,而不可预测和极端事件的频率增加。气候变化研究的未来预测基于地球系统模型(ESMS)等计算机模型。气候模拟通常由于所需的高计算资源而在更粗的网格上运行,然后经历较轻的缩减过程以获取更细网格的数据。这项工作提出了一个自制的深度学习模型,该模型不需要高度分解地面真相数据才能进行缩小。这是通过利用显着的分布表和在运行时为单个数据点的天气变量之间的隐藏依赖性实现的。我们提出了三个气候特异性的组件,它们很好地代表了潜在的天气变量的模式,并学习了复杂的可变化依据。对2倍,3倍和4倍缩放系数进行了广泛的评估表明,我们的模型比现有基线获得8%至47%的性能增长,同时大大降低了整体运行时。证明的性能,不依赖高分辨率地面真相数据使我们的方法成为未来气候研究的宝贵工具。
- (慢)收敛(例如,参见Bakry等,2008) - 快速的对数圆形分布的快速(例如,F convex)(Dalalyan,2017年,Durmus和Moulines,2017年,2017年,Chewi,Chewi,2022等)