大脑中线移位(MLS)是一种定性和定量的放射学特征,它可以衡量脑中线结构的横向移位,以响应由血肿,肿瘤,脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性,并预测占据病变的患者的临床结果。然而,由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大,因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中,我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位,然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中,我们从多个切片中融合了预测,以计算每个地标的最终位置。,我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的,并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
最近已经证明了Terahertz(THz)发射量子级联激光(QCL)梳子的全相控制,即使是最苛刻的应用,也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中,简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法,从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率,而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器(QCL驱动电流)进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性,并讨论了观点。
电池电动汽车(BEV)是被认为是减少运输部门的温室气体排放并解决气候变化的解决方案之一[1],[2]。BEV的足够市场渗透需要改善当前BEV的范围和成本[3]。因此,寻求提高电池的能量密度并提高牵引系统的整体效率。在这种情况下,本文遵循两个平行的改进轴:基于具有集成电池电池的级联的H桥逆变器(CHB-IB)[4] - [6]的创新电池子系统,以及能够在制动阶段增加能量回收率的能源管理策略的发展[7] - [10]。最近提出了一种基于CHB-IB的创新拓扑结构,以取代BEV的常规牵引系统。它由与集成电池电池组成的几个H桥转换器组成。他们为电动牵引力机提供最近的水平控制。以前的论文已经描述了这种新拓扑及其控制[11] - [13]。CHB-IB旨在履行电压源逆变器(VSI),电池管理系统(BMS)和充电器的角色。与常规拓扑相比,预计会有显着改善。先前的一项研究评估了新拓扑的效率[13]。在电牵引机的扭矩速度平面上确定了损耗图。
摘要:通常认为开放壳分子石墨烯片段的反应被认为是不希望的分解过程,因为它们导致诸如π-磁性等所需特征的丧失。氧化二聚二聚体表明,这些转化是通过在单个步骤中形成多个键和环制造复杂结构的合成结构的希望。在这里,我们探讨了使用Phena-lenyyl的这种“不希望”反应来构建应变并提供非平面多环芳烃的可行性。为此,我们设计并合成了一个双烯基单元通过双苯基骨架链接的Biradical系统。设计促进了分子内级联反应对螺旋扭曲的鞍形产物,其中一个反应中的关键转换(环锁和环形融合)在一个反应中。通过单晶X射线衍射分析证实了最终的绿吡就产物的负曲率,该植物诱导的曲率通过分辨率通过分辨率的映异构体验证,该螺旋扭转验证了螺旋扭曲,这些向映异构体显示圆形极化的发光和高构型稳定性。
1 可再生能源研究中心(RERC),曼谷北国王科技大学,1518,Pracharat 1 Road,Bangsue,曼谷 10800,泰国;burin.y@tfi.kmutnb.ac.th 2 泰法创新研究所(TFII),曼谷北国王科技大学,1518,Pracharat 1 Road,Bangsue,曼谷 10800,泰国 3 曼谷北国王科技大学技术教育学院电气工程教师培训系(TE),曼谷 10800,泰国 4 南锡能源研究小组(GREEN),洛林大学,F-54000 南锡,法国; damien.guilbert@univ-lorraine.fr 5 皮特什蒂大学电子、通信和计算机学院,110040 皮特什蒂,罗马尼亚 6 ICSI Energy,国家低温和同位素技术研究与发展研究所,240050 拉姆尼库瓦尔恰,罗马尼亚 * 通讯地址:phatiphat.t@fte.kmutnb.ac.th (PT); nicu.bizon@upit.ro (NB)
摘要:锂离子电池在线监视由于其内部状态的不可衡量的特征而具有挑战性。到目前为止,电池监视的最有效方法是基于等效电路模型应用高级估计算法。此外,一种估计缓慢变化的不可估计的参数的通常方法是将它们包括在零时间导数条件下,构成所谓的扩展等效电路模型,并已广泛用于电池状态和参数估计。尽管将各种高级估计算法应用于联合估计和双重估计框架,但这些估计框架的本质尚未更改。因此,电池监视结果的改进有限。因此,本文提出了一种新的电池监视结构。首先,由于叠加原则,提取了两个子模型。对于非线性,进行了可观察性分析。表明,局部可观察性的必要条件取决于电池电流,电池容量的初始值以及相对于充电状态的开路电压的衍生物平方。然后,获得的可观察性分析结果成为提出新的监测结构的重要理论支持。选择并使用常用的估计算法,即卡尔曼过滤器,扩展的卡尔曼过滤器和无香的卡尔曼过滤器。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。使用合成数据的数值研究已证明了所提出的框架的有效性。除了提供电池开路电压的同时估算外,电池容量估计更快,更易用的电池容量估计是新提出的监测结构的主要优势。
并非所有这些能源都具有经济效益。国际能源署发现,到 2050 年,具有成本效益的下一代地热发电量可能达到 800 千兆瓦 (GW)。虽然这只是总潜力的一小部分,但到 2050 年,这仍将提供全球 8% 的电力供应。如果这一部署得以实现,从现在到 2050 年,下一代地热发电将满足 15% 的发电量增长,成为第三大增长来源(仅次于风能和太阳能)。
∗ 我感谢 Enghin Atalay、Julieta Caunedo、Jeremy Greenwood、Veronica Guerrieri、Christopher Huckfeldt、Philipp Kircher、Ben Lester、Kristoffer Nimark、Ezra Oberfield、Nicolas Petrosky-Nadeau、Carlos Ram´ırez、Stephen Redding、Gill Segal、Ali Shourideh、Gianluca Violante、三位匿名审稿人以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论和建议。我非常感谢康奈尔社会科学中心的支持。† 电子邮件:mt763@cornell.edu;地址:480 Uris Hall, Cornell University, Ithaca NY 14853
摘要 - 我们研究开放无线接入网络(O-RAN)中的交通转向问题(TS)问题,利用其RAN智能控制器(RIC),其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题,我们提出了一种新颖的级联加固学习(CARL)框架,我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解,以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间,对RL子政策进行了训练以优化服务质量(QoS)。要将CARL应用于新的网络领域,我们提出了一种知识转移方法,以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔,我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin(DT),该数据使用现实世界中的数据进行建模,包括网络设置,用户地理分配和流量需求,以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl,代表了两个不同的美国城市,并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法(即启发式和Q-表算法)进行了比较。此外,我们已经与RAN运营商进行了实地试验,以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行,交通转向,增强学习。
育儿是青少年物质使用的关键影响和预防目标,并且在青春期期间的形式和功能发生了巨大变化。这种理论综合综述综述了物质使用特殊育儿行为,维度和样式与青少年物质使用相关的证据,并整合了关键的发展和家庭理论(例如,生物生物生物学,动态系统,家庭,家庭系统,发展级联)以及与育儿相结合的典范,以使育儿的效果与育儿相结合,以说明育儿的繁殖型,并与育儿相结合。上下文的影响。由此产生的生物生物生物系统级联模型将育儿和儿童影响的动态共同开发在发育级联反应中,这会导致青少年使用物质的风险或多或少。这些轨迹是由代际影响启动的,包括遗传学,父母的家族环境和儿童父母的依恋。文化和上下文影响是整体塑造父型轨迹的整体背景。育儿的影响被概念化为一个复杂的过程,通过该过程,特定的育儿行为被告知并积累到育儿维度中,共同构成了一般的育儿方式,并以更广泛的家庭环境告知。育儿和儿童生物行为风险的共同开发是由父母和子女塑造的,包括他们所做和不共享的遗传学和环境。讨论了未来研究的方法论途径,以实现该模型。这种共同开发是动态的,个人和家庭的发育过渡会导致不稳定或可变性增加,这可以改变儿童使用药物使用风险的长期轨迹。