太阳能光伏 (PV) 是全球增长最快的可再生资源。然而,其全部潜力可能会因与市场需求和相关生产概况的不匹配而受到阻碍。在本研究中,我们使用两个瑞士电力系统的软链接优化模型,探索了阿尔卑斯山地区创新光伏布局的案例研究。使用 Swissmod(一种电力调度和负荷流模型)和 OREES(一种采用进化策略优化光伏布局的电力系统模型),我们根据多年的天气数据、各种二氧化碳价格并考虑未来欧洲电力基础设施的发展,模拟了优化光伏布局的市场价格。与低海拔光伏布局策略相比,山地布局具有更高的市场价值和更少的所需面积。更高的市场价值是由更好地与需求保持一致所驱动的,特别是在需求最高的冬季。我们发现,优化的高山布局提供的面板容量收入(欧元/千瓦/年)平均比城市光伏装置的收入高 20%。此外,瑞士山区可容纳超过 1 GW 的发电容量,收益甚至更高(33%)。阿尔卑斯山的光伏装置具有更高的市场价值和更高的价值因素,可能成为非常有利可图的投资,从系统角度来看也很有价值。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌,死亡率很高,最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误,就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤,因为由于病变的细粒度变化,检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中,提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853,特异性为 90.0%,灵敏度为 94.07%,准确率为 93.04%。
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
结果与讨论:发现了基因表达较高或较低的突变体,最终成熟谷物植酸酶活性 (MGPA) 较高或较低。田间试验和发芽期间的肌醇磷酸分析表明,PAPhy_a 不会影响试验条件下的农艺性能,但它确实缩短了发芽期间磷酸盐动员的滞后时间。较高的内源性 MGPA 可提高饲料用谷物质量,因为它可提高单胃动物的磷酸盐生物利用度。此外,由于 PAPhy_a 启动子的目标 CRE 基序与一系列种子表达基因(如关键的谷物和豆类储存基因)共享,因此当前结果展示了一种调节一系列种子基因的单个基因表达水平的概念。
最近已经证明,激光可能会产生具有相干性(量化为光谱峰处的平均光子数)的固定光束,该光束缩放为激光器中存储的平均激发数的第四幂,这比标准或schawlow-limtlate limatation the the the the the激励数量。,nat。物理。17,179(2021)]。此外,在分析上证明,这是CW激光器定义条件下的最终量子限制(海森堡极限)的缩放,以及关于输出光束的性质的强有力的假设。在我们的相关工作中[Ostrowski等。,物理。修订版Lett。 130,183602(2023)]我们表明,后者可以被较弱的假设所取代,该假设允许高度亚dososonian输出梁,而无需更改上限尺度或其可实现性。 在本文中,我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息,并介绍了三个激光模型家族,这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。 这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。 这些激光家族的参数空间进行了数值研究,我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。 可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案,在P> 3中,每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性,而对于P <3,Heisenberg极限不再达到。 15,而不是p = 4。Lett。130,183602(2023)]我们表明,后者可以被较弱的假设所取代,该假设允许高度亚dososonian输出梁,而无需更改上限尺度或其可实现性。在本文中,我们提供了相关论文中给出的计算的详细信息,并介绍了三个激光模型家族,这些模型可能被认为是该工作中介绍的模型的概括。这些激光模型中的每个家族都由一个实数P = 4对应于原始模型的实际数字P = 4。这些激光家族的参数空间进行了数值研究,我们在其中探讨了这些参数对激光束相干性和光子统计的影响。可以根据P的选择来识别两个不同的连贯性方案,在P> 3中,每个模型都表现出Heisenberg-Limimimited Beam的连贯性,而对于P <3,Heisenberg极限不再达到。15,而不是p = 4。此外,在以前的政权中,我们得出了与数字一致的这三个激光家族中每个激光族的光束相干性的公式。我们发现最佳参数实际上是p≈4。
摘要太阳能光伏(PV)系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪(MPPT)算法通常很难适应迅速波动的环境条件,从而导致功率收获效率低下。同时,采用物联网(IoT) - ) - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性,损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统,以增强太阳能PV安装的性能,安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取,利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输,减轻网络威胁并增强系统弹性。此外,定制制造技术,包括3D打印的热管理解决方案,提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率,网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能,自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字:AI驱动的MPPT,安全的IoT,区块链网络安全,智能制造,太阳能PV,能量优化
本病例报告讨论了一名42岁的女性患者的管理,该患者具有成熟的恒牙,表现出开放的顶端和因创伤引起的严重结构损害。在不完整的牙髓治疗后,出现了Ellis III类骨折和开放尖的牙齿21和22,而牙齿11的顶点闭合,具有不确定的射线透明度。治疗涉及使用Biodentine(Septodont,Saint-Maur-Des-Fossés,France),激光辅助的消毒和使用纤维增强的复合材料(Dentapreg®Ultra Fine Mesh(UFM),高级牙科材料,Brno,Czech Republic)的替代品。牙髓恢复后包括瓷粉到金属冠。现代材料和技术的整合,例如激光消毒和纤维增强的柱子,导致了成功的结构增强和顶端封闭,突出了当代牙髓方法在治疗复杂病例中的有效性。
摘自Nucleospin手册:使用Nucleospin Tissue套件时,穿着合适的防护服(例如,实验室外套,一次性手套和保护性护目镜)。有关更多信息,请咨询适当的材料安全数据表(MSDS在线可在http://www.mn-net.com/msds上在线提供)。谨慎:缓冲液B3中的盐烷盐酸盐和缓冲液BW与Bleach结合使用时会形成高反应性化合物!因此,请勿将漂白剂或酸性溶液直接添加到样品制备废物中。尚未对残留的感染材料进行测试,尚未测试用Nucleospin组织试剂盒产生的废物。由于强烈的裂解缓冲液和蛋白酶K处理,用残留的传染性物质对液体废物的污染极不可能,但不能完全排除。因此,必须将液体废物视为传染性,应根据当地安全法规处理和丢弃。
摘要:图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习(ML)模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测,从而确保丢弃无关的图像,并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型(XGBoost,人工神经网络和K-Nearest邻居),从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测,使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821,精度宏为0.827,召回宏为0.790,F1宏的宏为0.806。
区块链技术提高效率,可追溯性和透明度的潜力使其在供应链管理中越来越受欢迎。这项工作调查了区块链优化供应链可追溯性系统在透明物流中的应用。该研究的主要目标是建立和评估适合当代供应链需求的区块链的可追溯性系统,评估其对供应链效率和透明度的影响,并发现对相关方的重大政策影响。该过程需要彻底分析有关供应链管理,区块链技术,可追溯性系统,学术出版物和行业报告的知识体系。重大发现强调了提高的可追溯性,实时监控,透明度和支持区块链的合规性执行的优势。但是,必须仔细考虑实施问题,包括数据隐私,技术复杂性和法律合规性。政策后果包括对解决这些问题的标准,合作努力和监管框架的要求,并鼓励在供应链管理中适当采用和应用区块链技术。在当今链接和全球化的世界中介绍,供应链对于从生产商到最终客户的有效流动至关重要。传统的供应链系统经常需要帮助,以效率,可追溯性和开放性。有兴趣使用区块链技术来改善供应链管理并解决这些问题的人有兴趣。这些困难最终可能会造成盗窃,延误和伪造等问题,从而损害客户的信心和市场的完整性。区块链是一个分布式分类帐系统,最初是作为