XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机变化
能源存储杂志-NSF-PAR
我们研究确定与电网连接的光伏 (PV) 系统中电池储能系统 (BESS) 管理最佳策略的问题，其中负载的随机电力需求由三个来源满足：电网、光伏能源和 BESS。BESS 用于存储光伏系统产生的多余能量以供日后使用，或在分时电价 (TOU) 较低时从电网购买能源。目标是确定 BESS 的最佳充电/放电计划，以便最大限度地降低从电网购买能源的长期成本。通过使用周期性随机过程的概率模型来捕获负载和光伏能源的随机变化，并使用历史数据估计参数。优化问题是在周期性折现马尔可夫决策过程 (MDP) 框架下制定的，问题制定包括电池和太阳能电池板的老化效应。在线优化问题是通过采用针对周期性 MDP 定制的策略迭代方法来解决的。所提出的在线调度算法提供 24 小时周期性策略，其中系统模型每天根据前一天的负载和光伏能量以滚动方式更新。模拟结果表明，与没有光伏和 BESS 的传统系统相比，所提出的算法可以实现每年 41.6% 的电费减少，从而确定了安装 BESS 和光伏系统的价值。
二进制的最小单位电容计算 -
电荷尺度数字对模拟转换器的准确性和性能（DACS）（图1（a））取决于二进制加权电容器比率，这可能会受到MIS匹配的干扰。关键因素是电容器阵列中单位电容器C U的选择。由于n位二进制加权DAC使用2 N单位电容器来提供所需的电容器比率，其面积，总电容和功率用n呈指数增加。选择较小的C u会降低阵列的大小并减少沉降时间，这是因为电容器充电/排放电容器的较低时间常数。但是，较小的C U导致更大的随机不匹配和线性问题。在文献中，经常在经验上选择C U。在[1]中尝试确定最小C U的系统方法，但模型是建立在较旧的散装技术节点上的，而忽略了电线寄生虫和随机变化的影响；特别是在FinFET节点中，这些效果可能很重要。此外，它们无视对关键DAC线性指标的影响。在[2]中，研究了寄生能力的某些组成部分对增益误差和热噪声的影响，但是该工作并未探索一种发现C U的方法。我们提出了一种系统的方法，用于查找最佳的单位电容，C u，该方法考虑了系统的和随机变化，电线寄生虫，频噪声，热噪声和电路级性能指标，包括线性。
并网太阳能光伏电池微电网的优化能源管理：一种强化学习方法
摘要：在不久的将来，微电网将变得更加普遍，因为它们在将分布式可再生能源整合到主电网中起着关键作用。然而，太阳能和风能等可再生能源可能非常不稳定，因为它们受天气影响。这些资源与需求相结合，可能导致发电和负载两侧的随机变化，从而使最佳能源管理变得复杂。在本文中，提出了一种强化学习方法来处理这种非平稳场景，其中能源管理系统 (EMS) 被建模为马尔可夫决策过程 (MDP)。提出了一种控制问题的新修改，可以改善电池中存储的能量的使用，使动态需求不受未来高电网电价的影响。还开发了一种全面的奖励函数，可以减少不可行的行动探索，从而提高数据驱动技术的性能。然后提出了一种 Q 学习算法，以在未知的未来信息下最小化微电网的运营成本。为了评估所提出的 EMS 的性能，使用典型的商业负载曲线和 24 小时内的 PV 曲线对交易 EMS 模型和非交易案例进行了比较研究。数值模拟结果表明，在所有研究案例中，代理都学会了选择一种优化的能源计划，以最大限度地降低能源成本（从公用事业公司购买的电力成本和电池磨损成本）。然而，将非交易 EMS 与交易 EMS 模型的运营成本进行比较，发现后者在夏季将成本降低了 4.033%，在冬季将成本降低了 2.199%。
可靠性的可靠性概念
Newsom PSY 521/621单变量定量方法，秋季2024 1可靠性概念可靠性概念可靠性概念涉及度量的一致性或精度。一个简单的例子正在称量对象。如果量表在其测量中有所不同，那么重量将不会总是相同的，但有时会低估，有时高估了真实的重量。我们经常将这种波动视为随机的波动，没有平均趋势超过低估的趋势。随机波动的程度与可靠性相反，因此可靠性可以定义为量度缺乏测量误差的程度。可靠性通常与有效性形成鲜明对比，这与措施的含义或解释有关。如果我们的体重测量，例如在杂货店称重蔬菜，也正在测量喷洒在它们上的水重量以保持新鲜，那么它不仅仅是蔬菜重量的量度。因此，该措施意味着与蔬菜重量不同的东西 - 蔬菜湿的重量。请注意，缺乏随机变化的“测量误差”仅与随机变化有关，不包括任何系统的不准确性，例如湿蔬菜示例中。如果一个度量始终低估或高估了真实值（也许仅适用于某个组），则它被认为具有偏见，这被认为是测量误差的独特概念。偏见也是一个重要的问题，但这是一个有效性而不是可靠性的问题。估计可靠性可靠性随连续性而异。措施在或多或少地可靠，并且不是全部或没有质量的。如果缺乏可靠性是随机错误或无法解释的变化，则我们可以使用以下方程（称为经典测试理论方程）来定义可靠性。
致密活动系统中噪声引起的淬火障碍
主动剂将存储或环境能量转换为机械工作，将其注入系统的最小尺度[1-5]。他们通常通过某种形式的自我推测引入活动，通过比对或吸引力抑制力与邻居相互作用，并可能受到噪声的影响。近年来，已经研究了许多不同的活动系统模型，具有多种参数组合，这可能会导致各种方案和非平衡阶段。到目前为止，只有少数几个被鉴定出来，与具有各种形式的（极性或列表）定向秩序的自组织状态[6-8]，聚类[9-12]或相位分离[13,14]；以及代理在随机变化方向上移动的无序状态。显示出取向秩序的最多研究的阶段之一的特征是集体运动，在该状态下，所有试剂都均为对齐并朝着共同的方向前进[15,16]。可以在不同类型的生物学系统中找到集体运动的例子，包括环骨骼运动蛋白[17-19]，细菌菌落[20-22]，昆虫群[23,24]，鸟羊群[25,26]和鱼类学校[27-30]。它也可以在人工系统中发展，例如主动胶体悬浮液[11]，胶体辊[31,32]，振动的极性磁盘[33,34]或机器人群[35 - 42]。这种类型的自组织最初被认为需要局部比对相互作用[43]，但现在已显示出从吸引力 - 抑制力和标题方向之间的局部耦合中出现的[44,45]。无论其潜在机制如何，在所有这些情况下，集体运动都对应于从无序阶段出现的对齐剂的有序阶段。此外，两个阶段有时被细分为具有不同密度分布的参数区域[9,10,12,14,46 - 51]。除了集体运动之外，其他集体状态最近在弹性或堵塞的活动中被确定
公众对 COVID-19 疫苗有效性的误解及减弱：来自爱尔兰的实验证据
目标：本研究旨在衡量公众对 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 的理解，以及疫苗有效性如何随着接种时间的推移而减弱。由于感知 VE 是疫苗接种率的有力预测指标，因此衡量感知可以为公共卫生政策和沟通提供信息。研究设计：在线随机实验。方法：这项研究是在疫苗接种率很高的爱尔兰进行的。一个具有全国代表性的样本 (n = 2000) 对一个旨在衡量对 COVID-19 VE 对死亡率的看法的场景做出了反应。场景中自接种疫苗以来的时间长度在四个治疗组 (2 周、3 个月、6 个月和 9 个月) 中随机变化。结果：公众低估了 VE，感知差异很大。大多数人 (57%) 的回答表明感知 VE 对死亡率的比率为 0 到 85%，即低于科学估计。在这群人中，平均感知 VE 仅为 49%。超过四分之一（26%）的人给出的答案表明感知到的 VE 大于 95%，即高于科学估计值。比较四个治疗组，答案没有考虑到疫苗减弱的影响。接种疫苗 9 个月后的感知 VE 实际上高于接种疫苗 2 周后的感知 VE。结论：尽管疫苗接种率很高，但爱尔兰的大多数公众都低估了 VE。此外，公众并没有接受疫苗在接种疫苗后的几个月内减弱的概念。这两种误解都可能降低疫苗的接种率，除非公共卫生当局通过改善沟通来纠正它们。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表皇家公共卫生学会出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
注意力调节同步神经元放电......
每只猴子都接受过触觉和视觉任务的训练，并在得到提示时在它们之间切换。视觉任务是一个变暗检测任务：计算机屏幕上出现三个白色方块，在随机间隔后，随机选择其中一个方块略微变暗。在视觉任务期间，触觉刺激持续不减，且与视觉刺激不一致。每只猴子执行不同的触觉任务。两只猴子辨别在远端指腹（15 毫米 s - 1 ）上扫描的凸起字母（6.0 毫米高），当手指上的字母与计算机屏幕上显示的目标字母匹配时按下按键 2 。触觉字母的高度接近人类的分辨率极限；猴子的表现与人类辨别相同字母的表现相同 2 。计算机屏幕上显示的目标字母很大（高 0.38 英寸），在触觉任务期间持续显示。对于猴子 M1，在研究一组神经元的试验中，目标字母保持不变（ ，45 分钟）。对于猴子 M2，目标字母在每次正确反应后随机变化（平均每三或四个字母变化一次；即大约每 7.5±10 秒）。猴子 M3 辨别连续呈现在远端指腹上的条（6.0 毫米长）是具有相同还是不同（90 8 ）的方向。所有三个触觉任务对人类来说都很难，但 M2 的任务尤其费力，因为触觉目标不断变化。猴子在所有任务中的反应大约有 90% 正确。每只猴子被提示每 7±8 分钟在触觉和视觉任务之间切换一次，同时从位于对侧 SII 皮质的多达七个微电极 3 进行单个单元记录，该区域已知受注意力影响 2,4,5 。