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使用网格形成逆变器研究无缝的微电网过渡操作：预印本
摘要 - 该论文研究了操作技术，以通过派遣网格形成（GFM）逆变器来实现无缝（平滑）微电网（MG）过渡。在传统方法中，GFM逆变器必须在mg过渡操作期间在网格之后（GFL）和GFM控制模式之间切换。今天的逆变器技术允许GFM逆变器始终以GFM控制模式运行，因此值得探索如何使用它们实现光滑的MG过渡操作。本文提出了三种操作技术：在GFL和GFM控制之间切换的传统方案；一个新的计划，以一致的GFM控制并在岛屿操作前转移下垂拦截；以及一致的GFM控制并在同步操作之前移动下垂截距的新方案。建立了完整的硬件设置，以比较三种技术并在现实世界应用程序中展示其实现。结果表明，第三种技术优于其他技术并表现出最佳的过渡性能，因为GFM逆变器在过渡操作过程中保持相同的操作点。因此，我们得出的结论是，在过渡操作期间，确保平滑的MG过渡操作要求GFM逆变器（s）保持相同的工作点（V，F，F，P，Q和相位角），此外还可以最大程度地减少常见耦合功率流的点。
S-JEPA：通过动态空间注意力实现无缝跨数据集传输
摘要：受脑电图信号处理中跨数据集无缝传输的挑战的启发，本文对联合嵌入预测架构 (JEPA) 的使用进行了探索性研究。近年来，自监督学习已经成为一种在各个领域进行迁移学习的有前途的方法。然而，它在脑电图信号中的应用仍未得到充分探索。在本文中，我们介绍了用于表示脑电图记录的 Signal-JEPA，其中包括一种新颖的领域特定空间块掩蔽策略和三种用于下游分类的新型架构。该研究针对 54 个受试者的数据集进行，并在三种不同的 BCI 范式上评估模型的下游性能：运动意象、ERP 和 SSVEP。我们的研究为 JEPA 在脑电图信号编码中的潜力提供了初步证据。值得注意的是，我们的结果强调了空间滤波对于准确下游分类的重要性，并揭示了预训练示例的长度对下游性能的影响，而不是掩码大小的影响。
增强电网稳定性和可持续性：基于储能的混合系统实现无缝可再生能源整合
面对不断增长的全球能源需求，转向可再生能源已成为一种可持续的解决方案。然而，可再生能源融入电网带来了间歇性和不稳定性等挑战。基于储能的混合系统概念将可再生能源系统与储能相结合，为克服这些障碍提供了一种有希望的方法。这些混合系统通过确保持续的能源供应、补偿可再生能源的可变产出以及为电网提供辅助服务来增强电网稳定性。此外，它们为更具弹性和可靠性的能源基础设施铺平了道路，促进了相当一部分可再生能源的无缝整合。本文全面探讨了基于储能的混合系统，讨论了它们的结构、功能以及它们在增强电网稳定性和促进可再生能源畅通整合方面发挥的关键作用。
API 开发和建模：简化金融技术集成，实现无缝数字交易
API 最重要的影响之一是其在实现金融服务民主化方面发挥的作用。由 API 推动的开放银行计划允许第三方开发人员安全地访问财务数据，为支付、贷款和投资管理领域的创新应用铺平了道路 [2]。例如，API 使用户能够将多个银行账户链接到一个平台，从而实时了解他们的财务状况。这种可访问性不仅改善了用户体验，还促进了金融机构之间的竞争，推动了具有成本效益和以客户为中心的解决方案的发展 [3]。
突破束缚：开发环状 AAV 货物，实现肝脏中的精准无缝整合
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 10 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.10.26.620313 doi：bioRxiv preprint
客户成功故事，使PLM，ERP和MES Systems之间无缝集成
Technossus还开发了ERP系统和MES系统之间的双向数据集成，从而可以维护产品零件项目Masters和Manufacting Boms，并最新制造BOMS，以及每个工程更改的更新配置更改。集成提供了在商店地板运营与材料需求计划之间的协作渠道，并支持生产订单和库存交易集成。基于MES活动到ERP系统的Shoploor资源使用信息的提要允许对资源进行更准确的计划和财务成本的推导。
无缝 II/III 期设计的肺癌临床试验：系统评价
摘要：当前肺癌临床研究的重点是生物标志物和个性化治疗策略。与从 I 期到 IV 期试验的传统药物开发模式相比，自适应临床试验设计因其灵活性的提高而获得了显著的发展。一种这样的自适应方法是无缝 II/III 期设计，它已用于减少总样本量和药物开发时间。在此背景下，在 MEDLINE (PUBMED)、SCOPUS、EMBASE 和 Cochrane 对照试验中心注册库中进行了算法系统搜索，直到 2022 年 6 月 31 日，以便确定采用无缝 II/III 期方法的系统治疗肺癌试验并描述其特征。搜索策略共产生 1420 条记录，这些记录通过标题和摘要进行筛选；系统评价中纳入了 28 项符合条件的试验。根据研究终点，最常见的亚型包括具有无效性/无用性分析的 II/III 期试验（61%；17/28），其次是剂量递增 II/III 期试验（18%；5/28）、一项多组多阶段试验和 5 项其他设计试验（18%）。大多数符合条件的试验是开放标签的（71%；20/27），包括非小细胞肺癌患者（82%；23/28），评估靶向疗法和/或免疫疗法（82%；23/28）并招募患有晚期疾病的患者（89.3%；25/28）。总之，无缝 II/III 期设计是肺癌研究中可行且合适的方法，根据研究终点具有不同的设计子类别。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
神经网络创新助力光伏系统从并网到自主运行的无缝迁移
抽象的。 ，q wklv uhvhdufk lqwurgxfhv d phwkrg wr frqwuro vwudwhj \ ri d vrodu skrwryrowdlf 39 v \ vwhp frqqqhf frqqhffww w w w w w w w w w wkh julg）ru 0d ru 0d [lpxp 3rlqlqlq whr friq whnj v v v y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y y. UWHU 96＆LV XVHG LQ WKLV V \ VWHP /RDG DW 3 && UHFHLYHV WKH $＆SRZHU IURP'＆SRZHU REWDLQHG IURP 39 DUUD hydoxdwh xqlw whpsodwhv dqg dq $ uwlilfldo 1hxudo 1hwzrun $ 11 frqwuroohu lvprxwhf u7gwhv u7gwhv wruwlrq 7+ q julg fxuuhqw glvwruwlrqv irxqg wr eh ohvqdohg dohg lwqldowl y ilowhu edvhg frqwuro dojrulwkp lv lv hpsor \ hpsor \ hg rshudwlrq $ v \ qfkurql] frdwwqwqwqhvqh fwlrq wr wkh wkh julg zkhq zkhq dqg glvfrqq qhfwlrq zkhq zkhq zkhq xqdydlodeoh（[shulphqwv zhu frq zhuh frqggxfwhoo fdvlwqlwql wzrun $ 11 lv xvhg dv h [whqvlyh phwkrg zklfk jlyh ehwwhu shuirupdqfh dqg wrwdo kduprqlf glvwruwlrq
适用于农村住宅负载的无缝光伏发电系统（无电池存储）
1 奇特卡拉大学电气工程系，奇特卡拉大学工程技术学院，旁遮普 140417，印度；mukul.chankaya@chitkara.edu.in 2 克什米尔大学电气工程系，斯利那加 190006，印度；ikhlaqh@uok.edu.in 3 BEARS，大学城，新加坡国立大学校园，新加坡 138602，新加坡 4 马来西亚理工大学（UTM）工程学院电气工程学院电力工程系，柔佛州新山 81310，马来西亚 5 斯利那加国家理工学院电气工程系，斯利那加 190006，印度； aijaz54@nitsri.net 6 沙特阿拉伯国王沙特大学工程学院电气工程系，利雅得 11421，沙特阿拉伯 7 西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学 Ingenium 研究组，雷阿尔城 13071；faustopedro.garcia@uclm.es * 通信地址：hasmat.malik@gmail.com (HM)；majedalotaibi@ksu.edu.sa (MAA)