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引用出版版本（APA）：Abdolrasol，M。G. M.，Mohamed，R.，Hannan，M。A.，Al-Shetwi，A。Q.，Mansor，M。，＆Blaabjerg，＆Blaabjerg，F。（2021）。 Artifici二十年的电源监控方法...
摘要：功率半导体设备的状态监视（CM）增强了转换器的可靠性和客户服务。许多研究都研究了半导体设备故障模式，传感器技术和信号处理技术以优化CM。此外，由于使用物联网和人工智能技术的使用，Power Devices的CM的改进正在智能电网，运输电气等方面上升。这些技术将来将是普遍的，在这里，越来越多的智能技术和智能传感器将可以更好地估算设备的健康状况（SOH）。考虑到电源转换器的增加，CM至关重要，因为对从多个传感器获得的数据进行分析可以预测SOH，这反过来又可以正确安排维护，即考虑维护成本与设备故障所致的成本和问题之间的权衡。从这个角度来看，本评论论文总结了过去的发展和各种方法的最新进展，目的是描述CM研究中最新的最新技术。
GGNB：简短的方法课程和方法研讨会
注册您同意（1）提前检查您是否可以参加课程（例如请勿在同一日期上注册2门课程 - 上述制裁适用！），（2）经常检查您的学生电子邮件帐户，因为所有课程的信息都将仅发送到该帐户； （3）您的姓名和电子邮件地址可以转发给课程讲师在课程前后的沟通； （4）完成课程评估； （5）如果您不再希望保持候补名单的位置，请告知我们； （6）您仅因参加整个研讨会而获得学分 - 您将不会获得兼职出勤的部分学分。
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使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
锂离子电池电化学模型的数值离散方法的比较性能分析
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法，包括有限差异方法（FDM），光谱方法，PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性，执行时间和内存使用量，以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下，FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差，随着较高的电流而增加，而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的，其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法，而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的，对于FDM方法中等，对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。
gjk ++：利用加速方法以更快的碰撞检测
摘要 - 集合检测是各个领域的基本问题，例如机器人技术，计算物理和计算机图形。一般而言，碰撞检测被作为计算几何问题，而所谓的吉尔伯特，约翰逊和Keerthi（GJK）算法是当今最采用的解决方案。在1988年推出时，GJK仍然是计算两个3D凸几何形状之间距离或碰撞的最有效解决方案。多年来，它被证明是高效，可扩展的和通用的，在宽类凸形的形状上运行，范围从简单的原始词（球体，椭圆形，盒子，盒子，锥，锥，胶囊等）到涉及数千个顶点的复杂网格。在本文中，我们通过利用这两个问题是从根本上优化概率的事实来介绍了凸几何之间加速碰撞检测和距离计算的几项贡献。值得注意的是，我们确定GJK算法是凸优化中良好的Frank-Wolfe（FW）算法的特定子案例。通过调整将Polyak和Nesterov加速与Frank-Wolfe方法联系起来的最新作品，我们还提出了经典GJK算法的两个加速扩展。通过涉及日常生活对象的数百万碰撞对的广泛基准，我们表明，这两个加速的GJK扩展大大减轻了碰撞检测的总体计算负担，导致计算时间高达两倍。最后，我们希望这项工作将大大降低现代机器人模拟器的计算成本，从而允许在很大程度上依赖模拟（例如增强学习或轨迹优化）的现代机器人应用加速。
比较嵌入结直肠癌筛查计划中的微生物分析的粪便样品收集方法
然而，为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究，需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡，这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此，我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性，并评估了来自两个不同标本收集卡（用于阿富汗）的微生物组指标的准确性，以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管（在法国和大多数欧洲国家，摩洛哥，土耳其，火鸡和伊朗）。此外，我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度（例如夏季和冬季温度）对微生物组准确性和稳定性确定的影响。
比较用于研究乳液合并的方法
我们介绍了中等稳定稀释乳液的研究。这些乳液是在许多水处理情况下遇到的石油污染的水模型。水的纯化和消除石油依赖于乳液稳定性。尽管进行了积极研究，但乳液稳定性的话题仍然远非完全理解。特别是尚不清楚实验方法是否访问不同长度尺度的实验方法是否导致相同的结论。在本文介绍的研究中，我们使用了不同的方法来表征诸如离心和简单瓶子测试之类的乳液，以及对在油水界面上单宏观油滴碰撞的研究。我们研究了含有添加的聚合物或表面活性剂的不同乳液。在添加聚合物的情况下，当聚合物浓度变化时，离心和单滴实验导致稳定性相反。在添加的表面活性剂的情况下，离心和单滴实验均显示出升高表面活性剂浓度时的最大稳定性，而瓶装测试则显示稳定性单调增加。我们提出了针对这些意外观察的暂定解释。明显的矛盾是由于不同方法需要不同的跌落大小和/或不同的滴度浓度。在使用某些方法观察到的较高表面活性剂浓度下乳液稳定性的令人困惑的降低仍然不清楚。这项合并研究说明了当使用不同的实验方法时可以获得不同的结果。因此，建议不要依靠一种方法，尤其是在稳定性有限的情况下出于论文中解释的原因。
胎儿心率信号数据集用于训练形态分析方法并根据专家共识进行评估
摘要 - 胎儿心率（FHR）是预防分娩过程中胎儿缺氧的筛查信号。专家分析此信号时，他们必须定位基线并确定减速和加速度。这些步骤可能是自动化的，并通过数据处理分析更加客观，但是需要培训和评估数据集。在这里，我们描述了155个FHR记录的数据集，其中参考基线，加速度和减速已由专家共识注释。66 FHR记录和共享的专家分析已包含在培训数据集中，并且评估数据集中还包括了90个其他具有非共享专家分析的FHR记录。希望评估其自动分析方法的研究人员应提交其结果，以与专家共识进行比较。数据集还包含文献中11种重新编码的自动分析方法产生的结果。所有数据均可在http：//utsb.univ-catholille.fr/fhr-review中获得。
和al-Zaidi，R（2024）云计算中的信息安全风险评估方法：综合审查。计算机信息系统杂志。
抽象云计算面临更多的安全威胁，需要更好的安全措施。本文通过考虑云的关键方面（例如服务模型，部署模型和相关方）来研究云计算安全问题的各种分类和分类方案，包括众所周知的CIA Trinity（机密性，完整性和可用性）。云安全分类的全面比较构建了详尽的分类学。ISO27005，NIST SP 800-30，CRAMM，CORAS，OCTAVE ALLEGRO和COBIT 5根据其在基于云的托管方法中的适用性，适应性和适用性进行严格比较。这项研究的发现建议八度Allegro是首选的云托管范式。借助管理研究中可用的许多安全模型，必须确定适合快速扩展和动态发展的云环境的安全模型。这项研究强调了确保云托管平台数据的重要方法，从而有助于建立强大的云安全分类法和托管方法。