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四轮驱动插电式混合动力汽车双自适应等效油耗最小化策略
摘要：能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车（4WD PHEV）的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统，提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略（DA-ECMS）。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子，提高驾驶工况的适应性和经济性，优化多能量系统的管理。首先，采用自组织神经网络（SOM）和灰狼优化器（GWO）对驾驶工况类别进行分类，离线优化多维等效因子；其次，采用SOM进行驾驶工况类别识别，并匹配多维等效因子；最后，DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理，释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明，与基于规则的策略相比，DA-ECMS经济性提高了13.31%。
芯片液体金属塞发电机
镀仑及其合金在近年来引起了人们的关注。[1,2]尽管凝胶的熔点为29.8°C，但它可以与其他金属合金（例如impium（in）和TIN（SN）（SN）合成，以进一步降低其熔点。在过去的十年中，特定的焦点一直放在共晶的gal- lium im依（Egain; 75 wt％ga，25 wt％in;熔点：14.2°C）和galinstan（68.5 wt％ga，21 wt％，21 wt％，21 wt％in，10 wt％sn; 10 wt％sn;熔点：13.2°C）。[3]这些基于甘露的液体金属合金具有包括高电导率在内的金属的证明（约3.4×10 6 s m-1，比铜低约17倍），低粘度（大约是水的粘度的两倍），高表面张力（大约600-700-700-700 mn-m-nm-n m-nm-n m-nm-n m-n m-n m-n m-n m-n m-n m-n m-n m-n m-n ligible vapor and pa pa and pa pa and paepers），<<10 - <处理无需在烟雾罩中工作。[4] Gal-Instan和Egain在微电力机械系统和微富集学中引起了人们的关注，其应用，包括可拉伸的电子设备，[5,6]可重新配置的天线，[7,8]软机器人和可穿戴设备，[9-11]微流体的固定器，[9-11]微流体 - 液化剂，[12,14-14] [12,1,3] [12,-1--13]。液滴发生器。[15,16]由于固有的挑战，诸如将液体金属注入微通道内部，因此由于它们的高表面十足，液滴发生器允许可重复生成可配置尺寸的液滴的生成仍然具有挑战性。这样的液滴发生器将为执行器等应用的纳米和微螺旋铺平道路，[17,18]泵，[19,20]触觉设备，[21]
Cisco QSFP-100G-ZR4-S可插管的收发器
QSFP-100G-ZR4-S在O波段光谱中运行，其中光纤分散量最小，使用传统的Direct Direct-dect Tectever Technology，其NRZ（非返回至零）调制。SOA（半导体光放大器）用于克服长距离的光学衰减。QSFP-100G-ZR4-S中的激光器利用了其他QSFP-100G收发器中发现的传统LAN WDM网格激光器。与许多其他QSFP28收发器一样，QSFP-100G-ZR4具有4个光学和电气车道，每个车道在25GB下运行。图4中的框图显示了QSFP-100G-ZR4-S的发射信号，该信号由四个激光器组成，每个激光器都以不同的波长工作，这些激光器被缩略为单个光纤，并且在接收路径中的另一个光纤上，光学信号在4个独特的波长中被SOA放大，然后在4个独特的接收器中进行了emuxed。
ACOWS - 更改井状态或封堵和废弃井的申请
EGLE 在管理任何计划或活动时，不会因种族、性别、宗教、年龄、国籍、肤色、婚姻状况、残疾、政治信仰、身高、体重、基因信息或性取向而歧视任何人，并禁止恐吓和报复，这是适用法律和法规的要求。如有疑问或疑虑，请联系非歧视合规协调员，邮箱地址为 EGLE-NondiscriminationCC@Michigan.gov，电话为 517-249-0906。
移动强大的插头和播放经济可扩展
Akuo是独立的全球可再生能源能源生产商和开发商。公司都存在于整个价值链中，包括项目开发，融资，建筑和运营。截至2020年底，Akuo的投资超过26亿欧元，目前的运营或正在建设中的总容量为1.3 gw，并且开发了超过5 GW的项目。拥有350多名员工，总部位于法国巴黎的小组在世界各地15个国家 /地区都有在场。
基于深度学习预测的可重构微电网中插电式混合动力汽车的随机建模与集成
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响，并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时，DLR 约束（尤其是在孤岛模式下）会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况，智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是，使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题，本文采用了一种重构技术。一种启发式算法（称为基于集体决策的优化算法）用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性，以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外，设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出，以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
AVHYAS：用于高级高光谱图像分析的免费开源 QGIS 插件
摘要 — 高级高光谱数据分析软件 (AVHYAS) 插件是一个基于 Python-3 的量子 GIS (QGIS) 插件，旨在处理和分析高光谱 (Hx) 图像。从 1.0 版开始，AVHYAS 是一个免费的开源平台，用于在研究学者、科学家和潜在最终用户之间共享和分发 Hx 数据分析方法。它旨在保证现在和将来 Hx 机载或星载传感器的充分利用，并提供用于 Hx 数据处理的高级算法。该软件可免费使用，并提供一系列基本和高级工具，例如大气校正（用于机载 AVIRIS-NG 图像）、标准处理工具以及用于 Hx 数据分析的强大的机器学习和深度学习接口。本文概述了 AVHYAS 插件，解释了典型的工作流程和用例，以使其成为高光谱遥感应用的常用平台。索引词 —AVHYAS、QGIS、Python 3.0、高光谱数据分析、分类、深度学习、分离、融合、回归、目标检测
交叉主题EEG- ...
情感脑部计算机中解码的人类情绪相互交流，由于脑电图（EEG）信号的受试者间变化能力，遭受了重大挫折。现有的ap-praches通常需要收集每个新主题的大量脑电图数据，这些数据非常耗时，用户体验差。为了解决这个问题，我们将脑电图指定为每个主题的私人组件，并共享所有主题的情感组成部分。根据此表示的部分，我们提出了一种用于处理受试者间可变性的插件适应方法。在训练阶段，主题不变的情感表示和源主题的私人组成部分由共享的编码器和私人编码者分别捕获。此外，我们在共享分区和受试者的单个分类器上建立了一个情感分类，以结合这两个部分。在校准阶段，该模型仅需要来自传入目标对象的未标记的脑电图数据来对其私人组件进行建模。因此，除了共享的表演分类外，我们还有另一个管道来通过私人组合的相似性来利用源主题的知识。在测试阶段，我们将共享情绪分类器的预测与通过相似权重调制后的单个分类器的聚合物的预测。在种子数据集中进行的实验性调查表明，我们的模型在一分钟内的校准时间非常短，同时保持了识别精度，所有这些都使人们的情绪更具概括性和可行性。
有效的网络微电网管理考虑插件电动汽车和存储
本文考虑了考虑到不同类型的可调度单元，例如加油电池和微涡轮机以及不抗抗态度的单元，例如风力涡轮机和太阳能单元，介绍了网络微电网的最佳能源管理和操作。将车辆的恰好耗尽的作用转变为具有获利能力的积极作用，在这里部署了车辆到网格技术（V2G）。由于问题的复杂和非线性结构，设计了一个基于BAT算法的有效优化能源管理框架（带有修改）和无香的转换，以从经济的角度找到设备中最佳的操作点。由于电动车辆注入了高的不确定性，除了可再生能源输出功率变化外，还提出了无忧的变换以使分析更现实。在IEEE网络的微电网测试系统上，仿真结果倡导提出的方法的高功能和适当的性能。结果表明，在第一和第二场景中，总系统操作成本分别为53897.004 $和53711.704 $。此外，与确定性框架相比，考虑到问题的不确定性在第一和第二方面的成本函数值增加了0.586％和0.762％。文章信息