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细菌的微生物培养和生长曲线
17。Walkiewicz K.等。“酶功能的微小变化会导致抗生素耐药性的自适应发展过程中出奇的适应性效应”。美国国家科学学院的会议记录109（2012）：21408-21413。
基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性
摘要：物联网（IoT）是一种技术范式，在过去的十年中获得了显着的信息，除其他功能外，还可以开发智能和可靠的设备网络。在这方面，它触发了最初实施的车辆临时网络（VANETS）的创建和演变，以确保驾驶员的安全性和避免造成事故的安全性。缺点是，这种快速发展在用户的隐私方面引起了严重关注，而试图窃听和拦截信息的攻击者或实体的人口显着增加。这给驾驶员跨越智慧城市带来了严重的风险。本文介绍的研究旨在根据他们确保的效率和安全水平来评估Vanet环境中的私人保护机制，考虑到Vanets为用户/驱动程序提供有限的资源。此外，讨论了椭圆曲线密码学在减少资源环境中的使用。最后，本文比较了三个密码算法，椭圆曲线密码学（ECC），超椭圆形曲线密码2（HECC-2）和HECC属3（HECC-3）（HECC-3）的性能，用于实现各个相关的真实性和安全消息传输机制，目的是实施货物范围，目的是实施。 区域。评估结果表明，在大多数指标中，ECC取代HECC-2和HECC-3。但是，HECC-2和HECC-3在选定的能量指标中表现出比ECC更好的反应。总体而言，观察到HECC算法还不够成熟，无法与ECC竞争。这是由于研究界没有足够的进步来优化HECC的事实，此外，HECC建立在相当复杂的数学基础上。但是，有迹象表明，一旦确实对HECC曲线进行了优化，HECC的速度和其他指标的表现将超过ECC，因为HECC-2和HECC-3使用具有与ECC相同的安全级别的较小的密钥大小。
通过洛伦兹曲线评估中欧和东欧国家的经济不平等 Maria Simona Ene 克拉约瓦大学，“Eugeniu
摘要 本研究使用洛伦兹曲线和基尼系数等工具分析了中欧和东欧 (CEE) 的经济不平等。洛伦兹曲线起源于 1905 年，由 Max O. Lorenz 概念化，是说明收入分配的重要工具，基尼系数则是评估数值不平等的补充。该研究通过欧盟统计局研究了 11 个中东欧国家十年的数据，构建了洛伦兹曲线，以直观和定量的方式描述收入分配的变化。百分位数分析揭示了细微的差异，深入了解了不平等的演变。从方法论上讲，该研究解决了挑战，认识到洛伦兹曲线在收入分配详细信息方面的优势，但也认识到其在数据敏感性方面的劣势。研究结果表明，洛伦兹曲线和基尼系数协同作用，全面概述了中东欧的经济不平等。关键词：经济不平等，洛伦兹曲线，基尼系数，不平等分析，收入分配JEL分类：D31，D63，F00，H00。
弯曲曲线cosine-theta（CCCT）偶极子原型开发
摘要 - 与传统设计相比，它在产生先进的场合校正和低成本的潜力方面的灵活性，对于紧凑型粒子加速器和医疗应用的gantries，倾斜的余弦（CCT）配置尤其有趣。This article presents the design of a curved demonstrator named Fusillo, a Canted Cosine Theta Nb-Ti dipole magnet that is being developed at CERN, featuring a large aperture of 236 mm, a small bending radius of 1 m, a bending angle of 90 ◦ , and multi-harmonic field correction, with a 3.61 T conductor peak field.我们详细介绍了磁线圈设计，并结合了由弯曲的线圈产生的误差的高阶磁场校正，线圈端处的峰值峰值降低，新的绳索型电缆的开发以及前者的机械设计和前者的开发，从而支持线圈并提供弯曲的形状。我们还介绍了用于限定线圈以前的制造过程，绳索电缆，线圈绕组优化和线圈浸渍系统的第一个结果。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。
美国本土太阳能光伏和陆基风能技术潜力和供应曲线：2023 年版
我们感谢 NREL 的 Patrick Brown、Donna Heimiller、Brian Smith 和 Dan Bilello，以及能源部的 Patrick Gilman 和 Gage Reber 对本报告提供的反馈。我们还感谢 Billy Roberts 制作图表和 Mike Meshek 编辑。本报告由美国能源部国家可再生能源实验室的研究人员撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 太阳能技术办公室（奖项编号 38421）和风能技术办公室提供资金。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。所有错误和遗漏均由作者独自承担责任。
NYISO 2025-2029 ICAP需求曲线重置
“用于设置每个ICAP需求曲线的高峰工厂的成本和收入，应在可用容量等于（a）（a）最低安装能力需求的总和的条件下确定，以及（b）峰值工厂的容量等于在定期审查中指定的MW数量，并在定期审查中指定了所有成本和均等的级别，以确定所有级别的级别（以下情况下）。 （添加了强调）
家庭太阳能自发利用经济性分析的筛选曲线法
摘要 — 家庭太阳能自用（即所谓的光伏 (PV) 自用）的盈利能力有望推动光伏和电池存储系统的部署。本文基于筛选曲线法 (SCM) 的扩展，开发了一种使用电池存储进行光伏自用经济分析的新方法。SCM 能够快速直观地估算目标负荷曲线的最低成本发电组合，并已用于大容量电力系统的发电规划。在本文中，我们概括了现有 SCM 的框架，以考虑可再生能源的间歇性，并将其应用于家庭光伏和电池存储系统的最佳规模问题。通过数值研究来验证所提出的 SCM 的估计准确性，并说明其在敏感性分析中的有效性，因为它能够显示成本曲线的直观图，以便研究人员或政策制定者了解优化结果背后的原因。
自动化车辆的人类首选路径计划的曲线轨迹模型
抽象的自动驾驶系统通常用于车道保存任务。通过这些系统，计划在车辆前一条本地路径。但是，这些路径通常被人类驾驶员发现不自然。响应于此，本文提出了一个线性驱动器模型，该模型可以计算出反映人类驱动程序偏好的节点点，并基于这些节点点，可以设计人驾驶员首选运动路径用于自主驾驶。模型输入是道路曲率，通过自发开发的欧拉曲线曲线拟合算法有效利用。进行了一项全面的案例研究，以验证所提出的模型的功效，证明其模仿人类曲线路径选择中观察到的平均行为行为的能力。统计分析进一步强调了该模型的鲁棒性，从而确认了已建立关系的真实性。这种轨迹规划的范式转变对自主驾驶系统与人类驾驶偏好的无缝整合具有有希望的含义。
学习曲线和结果
基线参数的开放率（n = 15），腹腔镜（n = 12）和机器人（n = 25）Pn相似，除了肿瘤的大小和肾小球评分，在开放组中较高（p = 0.000）。在机器人方法中的手术时间明显更长（180分钟； P = 0.05），而开放组的失血量更大（450 mL； P = 0.000）。中位数的智慧是25分钟；在机器人组中，显着的并发症（Claviendindo≥II）和正手术缘分别为12％和0％。术前成像和最终的组织病理学数据显示，与腹腔镜和机器人PN相比，最好通过开放方法进行较大的肿瘤（6.3 cm vs. 3.4 cm; p = 0.000）。在最初的26例中进行了更多开放和腹腔镜程序（n = 12，10），在接下来的26例中，以后向机器人辅助PN（n = 21）进行了过渡。没有参数在后半部分显示出改善，而手术时间显示出增加（150 vs. 180分钟； p = 0.045）。