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2024年7月9日扩展水文前景
2024年7月9日气候预测中心（CPC）预测7月至9月的正常降雨量高于正常降雨量。存在ENSO中性条件。LaNiña在7月至9月（65％的机会）期间受到发展，并一直持续到2024 - 25年冬季（11月至1月期间有85％的机会）。大西洋多年代振荡（AMO）目前处于温暖阶段：与冷阶段相比，在温暖阶段，到Okeechobee湖的平均年平均流入量近50％。
不同运动执行和想象任务中宽带脑电图中长程时间相关性的动态
大脑活动由振荡和宽带心律失常成分组成；然而，在运动研究中，人们更多地关注振荡感觉运动节律，而宽带心律失常脑电图 (EEG) 的时间动态仍未被探索。我们之前已经证明，宽带心律失常脑电图包含短距离和长距离时间相关性，这些相关性在运动过程中会发生显著变化。在本研究中，我们以之前的工作为基础，更深入地了解宽带脑电图中长距离时间相关性 (LRTC) 的这些变化，并将它们与文献中常见的众所周知的 alpha 振荡幅度 LRTC 进行对比。我们使用两个独立的 EEG 数据集（这两个数据集以两种不同的范式记录）来调查和验证五种不同类型的运动和运动想象任务期间 LRTC 的变化——我们的手指敲击数据集（包含单次自我发起的异步手指敲击）和公开可用的 EEG 数据集（包含提示的拳头和脚的连续运动和运动想象）。我们通过对单次试验 2 秒 EEG 滑动窗口进行去趋势波动分析，量化了宽带 LRTC 的瞬时变化。与静息状态相比，宽带 LRTC 在所有运动任务中均显著增加（p < 0.05）。相反，必须在较长的拼接 EEG 段上计算的 alpha 振荡 LRTC 显著下降（p < 0.05），与文献一致。这表明在运动和运动想象过程中，潜在的快速和慢速神经元无标度动力学是互补的。单次试验宽带 LRTC 在所有运动执行和想象任务中均具有较高的平均二元分类准确率，范围为 70.54 ± 10.03 % 至 76.07 ± 6.40 %，因此可用于脑机接口 (BCI)。因此，我们证明了新型运动神经相关性单次试验宽带 LRTC 在单个异步和提示连续运动-BCI 范式中的不同运动执行和想象任务中的普遍性、稳健性和可重复性，以及它与 LRTC 在 alpha 振荡幅度方面的对比行为。
2024年8月6日扩展水文前景
2024年8月6日气候预测中心（CPC）预测8月至10月的正常降雨量都高于正常降雨量。存在ENSO中性条件。ENSO中立有望继续，LaNiña在8月至10月（70％的机会）期间受到发展，并一直持续到2024 - 25年冬季（11月1日至1月1日的机会为79％）。大西洋多年代振荡（AMO）目前处于温暖阶段：与冷阶段相比，在温暖阶段，到Okeechobee湖的平均年平均流入量近50％。
使用GISS E2.2模型探索QBO周期的ENSO调制
摘要。观察性研究表明，厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）对准生物振荡（QBO）发挥了影响。QBO的向下传播分别在厄尔尼诺和拉尼娜期间倾向于加速和减速。一般循环模型的最新结果表明，QBO的ENSO调制需要相对较高的水平分辨率，并且它在具有参数化但时间恒定的重力波源的气候模型中不会显示。在这里，我们证明了NASA戈达德太空研究研究所（GISS）E2.2模型可以捕获观察到的QBO周期的ENSO模型，并以2°纬度的水平分辨率乘以2.5◦经度，但其重力波源被参与参数化。这是因为Elniño事件导致更剧烈的重力波源在赤道带上产生更绝对的动量流动，并且通过弱化的Walker Crockulation的弱化，这些波的过滤到热带下层平流层中。ENSO系统的各种组成部分，例如海面温度，对流活动和助行器循环，与参数化重力波的产生和传播密切相关，通过该引力波的产生和传播，ENSO通过该QBO在GISS E2.2模型中调节QBO时期。
基于分层控制协同优化策略的多能源综合船舶能量管理系统研究
摘要：针对混合动力船舶推进系统输出功率和负载需求具有较大的波动性和不确定性，本文提出了一种船舶推进系统分层协同控制能量管理方案。在第一层控制方案中，对传统扰动算法进行改进，增加振荡检测机制、确立动态扰动步长，实现最大功率点跟踪控制的实时稳定性。在第二层控制方案中，引入功率敏感度因子和电压电流双闭环控制器，通过设计基于动态下垂系数的两层协调控制策略，解决了负载切换引起的电压、频率偏差问题。在第三层控制方案中，由于最优调度功能的需要，从引入突变因子、改进速度公式、重新初始化策略3个方面对多目标粒子群优化算法进行改进。与其他算法的对比，证明了该算法在日前优化调度策略中的有效性。验证了所提分级协同优化控制方案的优越性，电能损耗降低39.3%，总体跟踪时间延长15.4%，柴油发电机组环境成本降低8.4%，该控制策略解决了稳态振荡阶段和偏离跟踪方向的问题，能有效抑制电压和频率波动。
jmse-10-01556-v3.pdf
摘要：针对混合动力船舶推进系统输出功率和负载需求具有较大的波动性和不确定性，本文提出了一种船舶推进系统分层协同控制能量管理方案。在第一层控制方案中，对传统扰动算法进行改进，增加振荡检测机制、确立动态扰动步长，实现最大功率点跟踪控制的实时稳定性。在第二层控制方案中，引入功率敏感度因子和电压电流双闭环控制器，通过设计基于动态下垂系数的两层协调控制策略，解决了负载切换引起的电压、频率偏差问题。在第三层控制方案中，由于最优调度功能的需要，从引入突变因子、改进速度公式、重新初始化策略3个方面对多目标粒子群优化算法进行改进。与其他算法的对比，证明了该算法在日前优化调度策略中的有效性。验证了所提分级协同优化控制方案的优越性，电能损耗降低39.3%，总体跟踪时间延长15.4%，柴油发电机组环境成本降低8.4%，该控制策略解决了稳态振荡阶段和偏离跟踪方向的问题，能有效抑制电压和频率波动。
个体皮质兴奋状态的因果解码
大脑对刺激的反应性随着皮质兴奋状态的快速变化而波动，这可以通过脑电图 (EEG) 中的振荡反映出来。例如，经颅磁刺激 (TMS) 对运动皮质引起的运动诱发电位 (MEP) 的幅度会随着每次试验而变化。到目前为止，还无法对导致这种兴奋性波动的皮质过程进行单独估计。在这里，我们提出了一种数据驱动的方法，使用监督学习方法在健康人中推导出单独优化的 EEG 分类器，该方法将 TMS 前的 EEG 活动动态与 MEP 幅度联系起来。我们的方法能够考虑多个大脑区域和频带，而无需先验定义它们，它们的复合相位模式信息决定了兴奋性。与标准固定空间滤波器提取的 𝜇 振荡相位相比，个性化分类器可将皮质兴奋状态的分类准确率从 57% 提高到 67%。结果表明，对于使用的 TMS 协议，兴奋性主要在 𝜇 振荡范围内波动，相关皮质区域聚集在受刺激的运动皮质周围，但受试者之间的相关功率谱、相位和皮质区域存在差异。这种新颖的解码方法允许对皮质兴奋状态进行因果研究，这对于个性化治疗性脑刺激也至关重要。
机械工程学士学位课程 - UET 拉合尔
简介：科学计数法和有效数字。不同系统中的单位。矢量：矢量回顾、矢量导数、线积分和面积分、标量的梯度。力学：坐标系。恒定加速度下的运动，牛顿定律及其应用，匀速圆周运动。涡旋运动，摩擦力。功和能量。势能、能量守恒、能源和我们的环境。静电和磁学：库仑定律、高斯定律、导体周围的电场、电介质。磁场。电流上的磁力。半导体物理学：半导体中的能级、空穴概念、本征区域和非本征区域、质量作用定律、P-N 结、晶体管。波和振荡：具有一个自由度的系统的自由振荡、经典波动方程。连续弦的横模。驻波。波的色散关系。光学与激光：光学和激光的基本介绍。衍射光栅。激光器，粒子数反转。谐振腔。量子效率。氦氖激光器、红宝石激光器和二氧化碳激光器。现代物理学：光电效应、康普顿效应、氢原子的玻尔理论、原子光谱、质量减小、德布罗意假设、布拉格定律、电子显微镜、塞曼效应、原子核、质能关系、结合能、核力和基本力、指数衰减和半衰期。
TM1934-规格表下载.pdf
低功耗CMOS工艺 OUT输出口耐压24V VDD内置5V稳压管，串联电阻后支持6-24V电压 15mA固定恒流输出 PWM亮度控制电路，256级亮度控制 精确的电流输出值 最大误差（通道间）：±3% 最大误差（芯片间）：±5% 单线串行级联接口 单线两通道串行级联接口：芯片数据接口可以通过命令配置DI或者FDI引脚输入，正常模式下输入接口互相切换，DI工作模式下DI引脚输入数据，FDI工作模式下FDI引脚输入数据，D0引脚转发级联数据，该信号不会因为某一芯片的异常而影响其它芯片的正常工作 振荡方式：内置RC振荡，根据数据线上的信号进行时钟同步，在接收到当前单元的数据后自动重新生成后续数据并通过数据输出端送到下一级，信号不随级联距离的增大而失真或衰减 内置上电复位电路，上电复位后所有寄存器均清零初始化 数据传输速率800KHz 封装方式：SOP8和SOT23-8
考虑动态分时电价的主动配电网多边实体分布式协同运行优化方法
摘要：有源配电网中越来越多地融入微电网、储能系统等新兴实体，而微电网具有自主运行、隐私保护等特点，共享储能等设备的快速发展给传统调度带来很强的不确定性，配电网的可观可控性下降，传统监管方式不再适用。针对以上挑战，提出一种多方参与分布式协同运行优化方法，以动态分时电价为导向，实现多方参与方的协同运行。首先，建立考虑动态分时电价的协同运行架构，利用共享储能剩余容量进行套利，低电价时储电，高电价时发电。然后，建立微网联盟、共享储能和有源配电网的优化运行模型，通过三方参与方的循环迭代，制定配电网最终的运行方案和动态分时电价。最后通过算例分析了所提方法对各参与方的优化效果，发现所提方法能够有效兼顾整体利益和各参与方利益，促进可再生能源的消纳；此外，在分布式协同运行过程中发现了振荡现象，并给出了消除振荡现象的策略。