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用于压缩空气储能的多级径向流泵-涡轮：实验分析与建模
用于压缩空气储能的多级径向流泵涡轮机：实验分析和建模 Egoï Ortego 1,2 , Antoine Dazin 1 , Frédéric Colas 3 , Olivier Roussette 1 , Olivier Coutier Delgosha 1,4 , Guy Caignaert 1 1 Univ.里尔、法国国家科学研究院、ONERA、巴黎高科艺术与工学院、里尔中央理工学院、UMR 9014-LMFL - 里尔流体力学实验室 - Kampé de Fériet，F-59000，里尔，法国。 2 MINES ParisTech-PSL 研究型大学-CES，法国帕莱索 3 Univ.里尔，巴黎高工学院，里尔中央理工学院，HEI，EA 2697 - L2EP - 电工技术与电力电子实验室，F-59000 里尔，法国 4 Kevin T. Crofton 弗吉尼亚理工大学航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24060，美国 摘要 近年来，能源格局演变引发了网络管理问题，例如可再生生产来源的日益整合，这些变化刺激了与电网相连的存储系统的不断发展。在现有的存储技术中，水气系统似乎提供了一种清洁、廉价的能源存储解决方案。本研究分析了使用旋转动力可逆泵/涡轮的闭式循环空气-水直接接触积累系统。使用独特的能量转换机器和易于回收的材料可以实现经济高效、环保且使用寿命长的存储技术。本文重点介绍该系统在实验室环境中的实验实现与分析，以及其多物理动态行为的建模。为了应对系统多变的运行条件，成功测试了两种不同的液压机实时控制策略。最后讨论了整体系统效率。效率控制策略实现了31%的往返效率，功率控制策略分别使充电和放电模式下的交换功率精度达到5%和23%。多物理动态模型导致涡轮机模式加速度预测的误差为 4%，这表明这种建模方法对于此类瞬态系统具有重要意义。术语符号希腊符号和运算符定容比热容 (J/(kg.K))Δ差
一种基于线性反馈寄存器和混沌量子映射的多级加密新方案
随着通过不安全通信渠道传输的数据量不断增加，大数据安全已成为网络安全领域的重要问题之一。为了解决这些问题并确保数据安全，需要一个强大的隐私保护密码系统。这种解决方案依赖于混沌加密算法，而不是标准加密方法，这些算法具有多级加密级别，包括高速、高安全性、低计算开销和程序能力等特点。在本文中，提出了一种使用线性反馈移位寄存器 (LFSR) 和基于混沌的量子混沌映射的安全图像加密方案。该方案的重点主要取决于来自算法输入的密钥。威胁形势、统计测试分析以及与其他方案的关键比较表明，所提出的算法非常安全，并且可以抵抗各种不同的攻击，例如差分攻击和统计攻击。与现有加密算法相比，所提出的方法具有足够高的灵敏度和安全性。几个安全参数验证了所提工作的安全性，例如相邻像素之间的相关系数分析、熵、像素变化率 (NPCR)、统一平均变化强度 (UACI)、均方误差 (MSE)、强力、密钥敏感度和峰值信噪比 (PSNR) 分析。所提技术生成的密码的随机性也通过了 NIST-800-22。NIST 的结果表明，密码具有高度随机性，不会产生任何类型的周期性或模式。
使用不同内部热交换器的多阶段热电热泵实验研究
摘要 - 目前需要向100％可再生视野进行能量过渡，将能量存储作为钥匙。热能存储有可能成为最佳技术。如今，电阻器用于通过加热后来存储的空气通量来将电能转换为热能。在这项工作中，建议使用多阶段热电热泵（MS-TEHP）进行这种能量转换。已通过实验分析并比较了两个MS-TEHP与不同的内部热交换器的表现。通过这项初步研究，已经证明了这种新型热电技术的可行性，旨在改善热能储能的能量转换过程。关键字 - 热电泵，多阶段，热交换器，热电学
基因网络揭示了质量核心期间的干细胞状态收敛，并在多阶段皮肤致癌中发展为恶性肿瘤
在致癌过程中（11 - 13）。在小鼠中，已经鉴定出许多不同的干细胞标记，这些标记通过在上皮内重新室内隔室来促进体内平衡（14，15）。也已提出在正常皮肤中的某些干细胞在几种肿瘤类型（9，16）中充当癌症干细胞（CSC），以LGR5（17），LGR6（17），LGR6（18），Twist1（19），Sox2（Sox2（20）和Pitx1和Pitx1（21））。确定过渡期间出现的细胞塑性； 20
使用“深度集成学习”根据临床数据对阿尔茨海默病进行多阶段诊断
本研究探索了阿尔茨海默病 (AD) 各个阶段的早期识别，包括轻度认知障碍 (MCI)，这是一个可能有助于疾病预防工作的过渡阶段。本研究探索通过应用基于多分类的深度学习方法来诊断阿尔茨海默病 (AD) 的各个阶段，而不是现有研究主要关注用于 AD 识别的二元分类方法。该研究利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 临床数据集，该数据集包含 2000 多个样本并表现出不平衡的分布，其中 AD 或痴呆症代表少数类别。将深度集成学习应用于具有七个选定生物标志物的数据集，通过多分类来诊断疾病阶段。集成方法可有效提高可靠性，并显示出对属于少数类别的 AD 阶段的改进的诊断性能。尽管大多数流行研究使用曲线下面积 (AUC) 评分来衡量使用二元分类的 AD 诊断性能，但本研究在 AD 分期的多分类中同时采用了 F1 评分和 AUC 评分。诊断的多分类得出的 F1 评分为：认知正常 (CN) 88%，轻度认知障碍 (MCI) 86%，阿尔茨海默病 (AD) 分期检测 86%。获得的总体准确率为 87%，而接收者操作特性 (ROC) 曲线下面积为 CN 91%，MCI 87%，AD 91%。与之前的研究 [1] 相比，属于少数样本的 AD / 痴呆症分期的诊断性能提高了 6%。已建立的 ADNI 数据集和集成方法的使用提高了结果的可靠性。由于数据集不平衡，F1 评分和 AUC 是有效的衡量标准。利用必需的临床生物标志物进行准确的 AD 分期诊断是高效且有效的。
考虑网络重构的城市电网储能系统多阶段双层规划模型
可再生能源 (RES) 的大规模接入和负荷的快速发展导致城市电网 (UPG) 频繁出现输电拥塞。输电系统运营商通常执行高压配电网 (HVDN) 重构以缓解输电拥塞。然而，由于负荷和可再生能源变化很快，HVDN 重构可能会频繁进行。这可能会造成严重的安全问题。储能系统 (ESS) 为缓解输电拥塞提供了一种有效的方法。如果储能系统安装和操作得当，只需进行少量的 HVDN 重构即可缓解 UPG 的输电拥塞。因此，本研究提出了一个用于储能系统优化配置的多阶段双层规划模型。上层模型旨在最大化 HVDN 的年综合收益，下层模型则侧重于最小化运营成本。在实际测试系统上进行的仿真结果验证了所提出的方法在缓解传输拥塞的同时具有降低投资和运营成本的巨大潜力。
Citation Zhang, Shuguang, Zhu, Peiyao, He, Jiayuan, Dong, Siyuan, Li, Peiwen et al. 2020. "TME#Responsive Polyprodrug Micelles for Multistage Delivery
这是已接受出版的作者手稿，已经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/adhm.202000387 。
![arxiv：2305.18087v5 [cond-mat.str-el] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\327710e8ec841807767a35405eab2f5e72f69bf3.webp)
arxiv：2305.18087v5 [cond-mat.str-el] 2024年4月4日
要了解电荷密度波（CDW）阶段内基于V的Kagome金属中的多阶段过渡，我们专注于“混合型”费米表面的影响，因为它在CDW状态下在“纯型” Fermi表面上完好无损。在混合型费米表面，中等自旋相关性上发展，我们揭示了均匀（q = 0）键顺序是由paramagnon干扰机制引起的，这是由Aslamazov-larkin顶点校正描述的。主要的解决方案是E 2 G-对称性命名秩序，其中可以任意旋转主管。另外，我们获得了A 1 g式对称顺序，该顺序导致晶格常数的变化而没有对称性破裂。可以通过弹性测量值观察到q = 0处的预测的E 2 g和1 g通道的流动。这些结果可用于了解2×2 CDW相内的多阶段过渡。目前的理论具有一般性的意义，因为各种Kagome晶格系统中存在混合型费米表面（带有多边形货车爱好奇异性）。