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金融的定量方法 - 纽瓦特大学
de l't el'étudiant -e doit de d d de： - 将财务中的定量分析的结果传达给专家和非专家 - 将定量方法应用于财务数据 - 组装适当的定量方法并识别潜在的限制 - 在财务上描述属性和属性的重要问题 - 在适当的范围中描述一项属性 - 属性 - 特定的属性 - 特定的属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 属性 - 特定的属性 - 具有做出循证判断的能力
城市规划，绿色封面和生物多样性方法
气候马特城市评估框架（CSCAF）3.0是住房和城市事务部智能城市任务的旗舰计划。该框架将支持印度城市评估其从5个主题领域和28个指标的气候镜头的发展。CSCAF的目的是告知城市建立相关的气候行动。
自动移动机器人的稳定跟踪控制方法
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势（x，y ,, 8）'和参考速度（v，ar）'。本文的主要目的是提出一个控制规则，以找到合理的目标线性和旋转速度（v，a）'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒，引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的，因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
酿酒酵母和新兴酵母菌种合成生物学工具和组装方法的标准化
摘要：利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一，因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿，构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中，我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外，我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包，包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问，这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合，极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强，但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词：标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证Clay Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，Brady Jones 1，Brady Jones 1，Abbeigh Schroeder 1，Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学，化学，数学和物理系，美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者：clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成，以确保X射线光谱（SEM/EDIMENS）不需要一定的情况。错误。特别是，为了准确的定量EDS分析，标本表面必须足够平坦，并且与SEM的电子束具有正交性[1，2]。在本演示文稿中，我们报告了一种在SEM中，肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证，使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化，而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴，在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值，它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础，比以前的方法更有效，更精确[3]。SEM具有两个操作，可以实现对象的原位操纵：旋转和倾斜。要应用该方法，我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束（定义为轴）的轴的角度旋转样品，而倾斜操作则通过围绕轴（轴）垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面，我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标，使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面，我们可以通过以下步骤确定适当的角度：（1）以增量旋转角度进行一系列SEM图像，（（2）用一定角度倾斜样品，（3）重复（3）重复（1）和（4）度量，对于每个旋转角度，在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位，并将理论上确定的曲线与数据拟合，从而计算出适当的角度。具有50 m的视野，每10°旋转以0°，20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的，如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序，确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。