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在大豆运输中建模二氧化碳排放：一个具有网络平衡的巴西案例研究
prostuiçãotecnológica-Social这项研究对巴西大豆运输的碳足迹进行了全面评估，并提出了减少排放的实用解决方案。通过促进可持续运输基础设施，该研究为绿色物流实践的发展做出了贡献，支持全球可持续性目标并增强了巴西大豆在国际市场上的竞争力。
使用 MATLAB 中的 QSS 和 ADVISOR TOOLBOX 进行 EV 建模
使用 QSS 工具箱在 MATLAB 中进行 EV 建模 为了在 matlab 中建模，我们需要指定我们要设计的车辆的一些参数。
水文中的视觉建模：使用FlexPlot，线性建模和
有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot，线性建模，混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina（β= 0.464，p <0.01）和GUSA（β= 0.552，p <0.01）鉴定为显着的预测因子，而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现，Kastina（估计= 0.267，p <0.01）和GUSA（估计= 0.272，p <0.01）表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果，Kastina（估计= 0.274，p <0.01）和GUSA（估算= 0.313，p <0.01）显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果，从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子，导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解，强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。
BA4212 - 数据分析和业务建模（...
步骤 1：在数据编辑器中输入数据并保存。步骤 2：单击“分析”以获取子菜单步骤 3：现在单击“非参数 卡方检验”。将出现对话框。步骤 4：选择变量一并将其移动到行列表框并选择变量工具和
地形超级...
简介。对计划地形的高保真理解对于准确的表面条件建模是必要的。对于潜在的未来人类和机器人勘探领域，例如即将到来的阿耳emis派任务的候选降落地点。LOLA提供的 1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。 但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。 分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。 sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。 这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。 因此，适用于大面积很麻烦。 我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。 尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。 我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。1高度测量测量已用于在月球杆附近的Moder-Ate分辨率上开发地形模型，例如2米 /小像素（MPP）。但是，在许多感兴趣的地区，需要高分辨率的托图。分析方法，例如形状从阴影（SFS），3,4，以高分辨率光学图像的形式包含上下文信息，例如由月球侦察轨道轨道窄角（LRO NAC）所提供的信息。sfs将先验的低分辨率DEM作为焦油分辨率的共同注册图像作为输入，其中每个图像都从其他方向从太阳照亮。这种方法提供了统计保证和输出高分辨率DEM的可解释性，但它们在计算上很昂贵，需要人类输入（例如参数微调）。因此，适用于大面积很麻烦。我们实施了基于生成-AI的超分辨率工具，以在月球上开发准确的高分辨率DEM。尤其是，我们将图像到图像形象的schodinger桥（SB）方法5应用于条件性一代设置，该设置在超分辨率任务中取得了很大的成功。我们的图像到图像SB Trans-在考虑一组操作图像的同时，形成了向后高分辨率DEM的先验样品（低分辨率DEM）。生成的AI方法具有比分析方法更有效地扩展到更大的输入的潜力，并且可以超越培训数据集。
使用 QSAR 模型定义 TBK1 抑制途径
将这种强大的建模技术与 CAS Content Collection TM 中丰富的化学数据相结合，CAS Content Collection TM 是世界上最大的人工整理的化学见解和已发表的科学信息集合，可以节省研究时间，为靶向激酶和其他酶提供有用的见解，并挽救实验动物的生命。在本 CAS Insights TM 报告中，我们将使用 CAS Content Collection 研究 TBK1 研究的前景，并研究 QSAR 计算机建模是否可以帮助我们采取正确的步骤来开发有效的 TBK1 抑制剂。1–3
太阳能光伏的最大功率点跟踪电池电量控制器的独立系统
在过去十年中，太阳能光伏能量引起了很多兴趣。在全球安装的最多181 GW，它是增长最快的可再生能源之一[1]。PV模块的功率电压特性因周围的空气条件而异，并且具有独特的峰值。考虑到PV系统的初始成本，始终有必要以最大功率点（MPP）运行光伏电池。DC-DC转换器接口对于电池和SPV之间的目的是必要的。为了延长电池的寿命，需要为电池充电的控制器[2]。PV细胞特性（I-V或V-P）也非线性，随温度和日光度而变化。独立太阳能光伏系统最昂贵的部分是电池和光伏模块。当电池直接连接到PV模块时，电池的寿命会缩短，因为没有保障避免过度充电[3]。电荷控制器可用于防止电池的充电过度，但是它们的效率不如典型的电荷控制器，因为它们不在MPP处操作PV模块。以最大功率点运行PV模块将最大程度地发射到电池并提高效率[4]。此外，电池寿命较长需要电池充电控制器。可充电电池通常是通过将太阳能系统作为一种储能手段来使用的[5]。优化功率
经济建模中Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像
摘要。今天，神经网络被积极用于建模复杂的非线性依赖性。在这种强大的工具中，人们如此迅速地增长了建模各种对象和过程的工具，自然科学和工程学的研究，关于神经网络在经济学中应用的工作消失了很小。这既是通过建模工具本身的复杂性（神经网络）的复杂性来解释，以及建模的对象 - 不断发展的经济。在神经网络开发的曙光中，使用Kolmogorov-Gabor多项式（或Wiener Series）建模过程的方法被视为替代方法。由于各种原因，这种方法失去了竞争战，而神经网络占了上风。本文介绍了一种构建Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像的方法和技术，并表明，今天可以用作神经网络在建模经济过程中的替代方案。
利用量子计算彻底改变气候模型
当今时代最紧迫的挑战之一是气候变化，它对全球经济和人类福祉有着广泛影响。为了帮助控制或适应严格的约束，必须对气候动态有更深入的了解和更强大的预测能力。然而，传统的气候模型仍然面临着巨大的计算挑战。数十年来，多个环境成分在广阔的地理和时间尺度上的相互作用甚至会消耗我们一些最大的计算机资源。更复杂的是，高分辨率模型可以提供更好的预测，但代价是显著提高计算能力，而主流计算机设计无法有效地提取这些计算能力。尽管如此，传统的气候模型仍面临着严峻的计算挑战。在广阔的地理和时间尺度上，众多环境成分之间的相互作用非常复杂，很难模拟，这需要巨大的计算机能力。高分辨率模型加剧了这些挑战，它们可以产生更准确的预测，但也需要如此多的处理能力，以至于它们经常超出传统计算机架构的限制。QML 将促进对气候数据分析的研究，进一步深入了解气候系统动力学并提高模型保真度。这种整合背后的原理是，将量子算法和机器学习结合到气候学中，将能够释放出许多与气候变化和气候调整有关的理解和预测能力。现在正值人们呼吁更充分的气候预测，以协助政策决策和适应，而现在正是这一时机。它证明了量子计算如何能够改进科学，并更直接地支持旨在减轻气候影响同时确保可持续性的战略。仍需克服一些主要问题：特别是量子算法的可扩展性、强大的纠错机制以及与现有气候建模框架的集成。这样做——应对这些挑战，推进这些量子计算技术——将是实现更可靠、更可操作的气候预测的前进方向。[1,2,3]