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使用改进的 WEEC 通用模型通过电池存储缓解光伏电源间歇性
摘要：光伏和风能系统等可再生能源越来越多地融入电网，这凸显了对可靠控制机制的需求，以缓解这些能源固有的间歇性。据巴西电网运营商 (ONS) 称，近年来可再生能源分布式系统 (RED) 出现了连锁断开现象，凸显了对稳健控制模型的需求。本文通过使用 WECC 通用模型验证光伏电站与电池储能系统 (BESS) 相结合的有功功率上升率控制 (PRRC) 函数来解决这一问题。所提出的模型在一段较长的分析期内经过了严格的验证，使用均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 指标对连接点 (POI) 注入的有功功率、光伏有功功率和 BESS 充电状态 (SOC) 显示出良好的准确性，为中长期分析提供了宝贵的见解。爬升率控制模块在工厂功率控制器 (PPC) 中实现，利用西部电力协调委员会 (WECC) 开发的第二代可再生能源系统 (RES) 模型作为基础框架。我们使用 Anatem 软件进行了模拟，将结果与以 100 毫秒到 1000 毫秒为间隔从巴西配备 BESS 的光伏电站收集的实际数据进行了比较。所提出的模型经过了长期的严格验证，所呈现的结果基于两天的测量。用于表示此控制的正序模型表现出良好的准确性，这由均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 等指标证实。此外，本文强调了在计算爬升率时准确考虑功率采样率的关键作用。
直观血管内干预措施的互动方式的比较分析
摘要 - 内血管干预是一种用于治疗心血管疾病的微创方法。尽管通常使用以实时导管可视化而闻名的荧光检查，但它会暴露于患者和医生的电离辐射，并且由于其2D性质而缺乏深度感知。为了解决这些局限性，使用近距离和3D可视化技术进行了一项研究。这项维特罗研究涉及使用机器人导管系统，并旨在通过主观和客观措施评估用户性能。重点是确定最有效的相互作用模式。在研究中比较了用于指导机器人导管的三种交互式模式：1）模式GM，使用GamePad进行控制和标准的2D监视器进行视觉反馈； 2）模式GH，带有用于控制的游戏手柄，HoloLens提供3D可视化； 3）模式HH，其中HoloLens既用作控制输入和可视化装置。模式GH在主观指标中的表现优于其他方式，除了精神需求。它表现出4.72毫米的中值跟踪误差，靶向误差为1.01毫米的中值，中值持续时间为82.34 s，并且在视频研究中，无尺寸无尺寸平方的飞行的中位天然对数为40.38。模式GH显示了比模式GM的8.5％，4.7％，6.5％和3.9％的改善，分别比模式HH的1.5％，33.6％，34.9％和8.1％的改善，用于跟踪错误，靶向误差，持续时间和无量纲平方的混蛋。总而言之，用户研究强调了使用HoloLens在导管插入中增强3D可视化的潜在好处。用户研究还说明了与HoloLens相比，使用游戏手柄进行导管远程操作的优势，包括用户友好性和被动触觉反馈。进一步衡量使用更传统的操纵杆作为控制输入设备的潜力，该研究利用Haptive Virtuose TM
用于能量色散 X 射线的硅漂移探测器模拟...
扫描电子显微镜与能量色散 X 射线光谱法 (SEM-EDS) 相结合是一种应用广泛的元素微分析方法。硅漂移探测器 (SDD) 的集成显著增强了 EDS 性能，由于其灵敏面积大、输出电容低，因此能够精确识别元素。对 SDD 的精确模拟可以提供洞察力，使未来模型的设计和优化成为可能，而无需昂贵且耗时的实验迭代。此外，当前基于模型的 EDS 应用量化方法已达到其最大预测精度。因此，创建更精确的模拟模型可以帮助在这些量化模型中实现更高的精度，这对所有 EDS 应用都具有极大的价值。考虑到这一目标，基于 Geant4、Allpix Squared 和 COMSOL Multiphysics 开发了一个用于在 EDS 中建模 SDD 的模拟框架。模拟涵盖整个物理流程，包括目标样品的特征 X 射线发射及其在探测器中的吸收。探测器内产生的电荷载体通过 SDD 的内部电场传播，并测量它们各自的电荷贡献以模拟 EDS 光谱。模拟模型与现有文献和内部实验测量结果进行了比较，在 SDD 调整良好的情况下显示出很强的一致性。讨论了模拟框架的局限性，并探索了进一步的研究以提高准确性和速度。关键词：X 射线光谱、硅漂移探测器、扫描电子显微镜、探测器模拟
注册承包商名单2024
24-003 Poured Foundations of Ohio Inc 3415 Wrangle Hill Rd #1 Bear DE 19701 (440) 658-9135 24-027 Kurtz Concrete Co Inc PO Box 283 Valley City OH 44280 (330) 220-1773 www.kurtzconcrete.com 24-051 M Squared Companies LLC 3320 Remsen Rd Medina OH 44256 (440) 821-9271 www.msquaredcompanies.com 24-064 JMR Concrete Finishers Ltd 6899 CR 672 Millersburg OH 44654 (330) 893-3833 24-148 Hudecek Cement Contractors Inc 6678 Big Creek Pkwy Middleburg Hts OH 44130 (216) 676-0362 www.hudecekection.com 24-309 RMH Concrete＆Foundations Inc 4433 W Collins Rd Collins OH 44826（419）668-2828 www.rmhcrete.com 24-316 HIBBARD基金会Hibbard Incections Inc 1276 Hilbish ave Akron Akron Akron OH 444312（330）33312（330） 24-358 Pacheco Cement Inc 3359 Blackmore Rd Perry OH 44081 (440) 259-2345 www.pachecocement.com 24-401 Modern Poured Walls Inc 41807 SR 18 Wellington OH 44090 (440) 647-6661 www.mpwcs.com 24-427 Platform Cement Inc 7503 Tyler Blvd导师OH 44060（440）602-9750 www.platformantracting.com 24-495 East Holmes混凝土邮政信箱40 Holmesville OH 44633（330）600-2577
使用预测肺癌患者的免疫检查点抑制剂肺炎
材料和方法：我们开发了 PANDA（使用 AttentionU-Net 进行肺炎异常检测）模型来应对这一挑战，利用先进的深度学习技术来改善对 ICI 诱发肺炎的早期预测。分析了 349 名接受 ICI 治疗的患者的基线 CT 扫描，以训练和验证该模型。PANDA 模型利用 Attention U-Net 架构，结合注意力机制来增强特征提取和异常检测能力。应用了数据增强技术，包括亮度归一化和像素混洗，以提高模型的稳健性。使用基于自动编码器的方法对正常病例进行模型训练，并通过均方误差 (MSE) 分布进行异常检测，然后对肺炎病例进行测试。
![arxiv：2012.05986v2 [Quant-ph] 2021年1月26日](/simg/c\c8cd5ec177558c15d2bc8d91cca8bb4c6b96f6d7.webp)
arxiv：2012.05986v2 [Quant-ph] 2021年1月26日
纠缠是量子通信和量子计算中的关键资源（例如，参见[1，2，3，4，6，7，7，8，9，10，11]和其中的参考文献）。其计算在量子信息中起重要作用。因此，已经对量子状态的纠缠及其在量子计算机上的检测进行了很多关注[2、12、13、14、15、16、17、18、19、20]。纠缠的几何措施被定义为纠缠状态之间的最小平方fubiny-fubiny-study distance | ψ⟩和一组可分离的纯状态| ψs⟩，即它读取e（|ψ⟩）= min | ψs⟩（1 - |⟨ψ|ψs⟩| 2）。Shimony [12]提出了这种纠缠措施。在论文[16]中发现，旋转的几何措施用纯状态
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
2024调节随机景观的复杂性...
边缘最佳选择是具有许多几乎弯曲方向的功能的最小值或最大值。在具有许多竞争优势的设置中，边际趋向于吸引算法和物理动态。通常，边缘吸引子的重要家族是少数群体消失的少数群体，而非横向优点和其他不稳定的固定点。我们引入了一种通用技术，用于调节其边缘性的随机景观中固定点的统计数据，并将其应用于具有质量不同的各种各向同性的环境中：在球形旋转镜中，能量是高斯，其Hessian是高斯式的正脉（Goe）；在多球形旋转眼镜中，是高斯但非goe的；并在非高斯的平方球随机函数的总和中。在这些问题中，我们能够充分表征边际最佳选择在景观中的分布，包括在少数群体中。
主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。