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电力显微镜、表面电位成像和原子力显微镜的表面电改性
频率调制 (FM)。图 3a 中的框图描述了振幅和相位检测以及 FM 模式。在振幅和相位检测模式下，LiftMode 扫描期间没有反馈；即，使悬臂振荡的驱动信号具有恒定频率。通过绘制悬臂的相位或振幅与平面坐标的关系，可以生成 3-D EFM 图像。在 FM 模式下，悬臂振荡的相位是相对于高分辨率振荡器的驱动信号的相位来测量的。相位差用作反馈方案中的误差信号；即，驱动信号的频率被调制（图 3a 中的“频率控制线”），以使悬臂振荡相对于驱动信号保持恒定相位。然后绘制驱动信号频率的调制与平面坐标的关系，从而创建 3-D EFM 图像。
多载波频率稳定控制方法研究...
摘要：可再生能源耦合制氢技术可在一定程度上克服可再生能源随机性、间歇性的弱点，但由于可再生能源发电机组与主网长距离、反向分布，高比例电力电子制氢系统与电网互联时存在振荡不稳定的风险。首先，建立电力电子制氢系统阻抗模型，分析与电网互联的制氢系统振荡特性。其次，分析电解水制氢系统对多能源系统稳定性的影响，研究输入功率波动、产氢速率变化引起的不稳定问题。然后，提出一种基于功率分配的可再生能源制氢系统振荡抑制策略，用于增强电解水制氢系统多能源系统的稳定性。最后，通过建立可再生能源电解水制氢实验模拟系统。验证了不同可再生能源出力波动、不同系统阻抗条件下系统频率稳定性，仿真结果表明，提出的基于功率分配的多能源制氢控制方法能够保证可再生能源出力波动下系统的稳定性。
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
替代便携式加热器批准的列表
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当前情况和Outlook
2023-24厄尔尼诺现已在11月至1月达到顶峰，现在逐渐减弱。WMO全球生产中心的长期预测中心表明，在2024年3月至5月的2024年3月，厄尔尼诺病情持续存在的机会约为60％，在3月 - 5月期间，有40％的机会过渡到ENSO中性条件。ElNiño条件随后变得越来越不可能，并且4月 - 6月的ENSO中立条件的可能性约为80％。某些气候模型建议在6月至8月期间从ENSO中立到LaNiña的过渡，而六月 - 8月期间厄尔尼诺尼诺持续存在的机会很低（约为10％）。由于一年中这个时候的远程预测模型的历史性能相对较低，通常称为北半球“春季可预测性障碍”，因此应谨慎解释这些ENSO预测。国家气象和水文服务（NMHSS）将在未来几个月内密切监视ENSO状态的变化，并根据需要提供更新的前景。当前的厄尔尼诺事件达到了11月至1月之间的最大强度，如Niño3.4指数所证明的那样，根据最佳插值海面温度（OISST）数据集，显示出高于1991年至2020年平均值的1991年至2020年平均值的峰值高于1991年至2020年的平均值。截至2024年2月中旬，东部和热带太平洋中部的海面温度略有下降，高于2024年2月14日的一周的长期平均水平。这表明厄尔尼诺条件的持久性，尽管逐渐减少。在对流层下方的东风（即同时，在未来几个月内，它对全球气候的影响可能会产生影响。在大气中，国际日期线附近赤道太平洋上的对流活动仍在正常水平上。The Southern Oscillation Index (SOI: defined by the standardized Tahiti minus Darwin sea- level pressure difference), which had shown a significant increase to briefly reach a slightly positive value in January 2024, has now returned to a negative value that is indicative of a continued El Niño event, although this negative value also partly reflects intra-seasonal variability due to the presence of Madden Julian Oscillation over western Pacific.贸易风仍接近正常强度，而高层（200-hpa）风在中央和东中部
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于的，中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度（SST）。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
基于重复的运动图像分类 -大规模系统中神经网络和信号处理的研究文章应用和进化
低频率振荡是人脑活动的重要属性，低频频率（ALFF）的幅度是一种反映低频振荡特征的方法，该方法已广泛用于治疗脑部疾病和其他领域。然而，由于当前分析方法的低频率信号提取ALFF的准确性较低，我们提出了基于傅立叶的同步脉冲转换（FSST），该转换（FSST）经常用于信号处理范围中，以提取整个时间尺寸的低频功率谱的ALFF。将提取信号的低频特性与通过静止状态数据的FS StandS快速傅立叶变换（FFT）进行比较。很明显，FSST提取的信号具有更低的频率特征，这与FFT显着不同。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明在9月至11月期间，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）是中性的，全球模型表明iOD指数在该月内达到或超过负阈值。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第8阶段，具有较高的幅度。预计将在第2周向东传播到印度洋，幅度下降和海上大陆上的幅度下降。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。