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泰斯·德布兰克·诺尔斯
人工智能正在改变我们周围的世界——影响着我们学习、经商和保卫国家等方方面面。作为人工智能研究的主要非国防联邦资助者之一，NSF 正在推动尖端创新，以扩大我们对人工智能概念和技术的理解，加速值得信赖的人工智能开发，使人工智能资源的获取更加民主化，并为下一代人工智能劳动力做好准备。NSF 在支持跨学科科学研究方面发挥着独特作用，使该机构能够将不同的研究团队聚集在一起，并使我们的组织在推进人工智能基础和利用其潜力加速所有科学和工程领域以及我们经济的许多部门的发现和创新方面发挥关键作用。
tess数据发行说明： - 扇区31，DR47
这些数据发布说明提供了有关从过渡系外行星调查卫星（TESS）处理和导出数据的信息。此数据发布中包含的数据产品包括全帧图像（FFIS），目标像素文件，光曲线文件，侧支像素文件，进行抛弃基础向量（CBVS）和数据验证（DV）报告，时间序列，时间序列以及关联的XML -FILES。这些数据产品是由苔丝科学加工操作中心（SPOC，Jenkins等人，2016年）在NASA AMES研究中心，由TESS Instrument收集的数据，该数据由马萨诸塞州理工学院（MIT）的TESS有效载荷运营中心（POC）管理。这些数据产品的格式和内容记录在科学数据产品描述文档（SDPDD）1中。SPOC科学算法主要基于开普勒任务科学管道的算法，并在开普勒数据处理手册（Jenkins，2020年）中进行了描述。2 Twicken等人记录了数据验证算法。（2018）和Li等。 （2019）。 苔丝仪器手册（Vanderspek等人 ，2018年）包含有关苔丝仪器设计，检测器布局，数据属性和任务操作的更多信息。 TESS任务由NASA科学任务局资助。（2018）和Li等。（2019）。苔丝仪器手册（Vanderspek等人，2018年）包含有关苔丝仪器设计，检测器布局，数据属性和任务操作的更多信息。TESS任务由NASA科学任务局资助。
伯明翰大学 AI Phoenicis 的 TESS 光变曲线
1 天体物理学小组，基尔大学，基尔，斯塔德郡 ST5 5BG，英国 2 马克斯普朗克研究所 Sonnensystemforschung，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 哥廷根，德国 3 波兰科学院尼古拉斯·哥白尼天文中心，ul。 Rabia´nska 8, PL-87-100 Toru´n, 波兰 4 鲁汶天主教大学恒星学研究所，Celestijnenlaan 200D，B-3001 Leuven，比利时 5 圣地亚哥州立大学天文系，5500 Campanile Drive，San Diego，CA 92182-1221，美国 6 维拉诺瓦大学天体物理和行星科学系，800 Lancaster Avenue，Villanova，PA 19085，美国 7 哈佛和史密森天体物理中心，60 Garden Street，Cambridge，MA 02138，美国 8 伯明翰大学物理与天文学院，伯明翰 B15 2TT，英国 9 奥胡斯大学物理与天文系恒星天体物理中心 (SAC)，Ny Munkegade 120，DK-8000丹麦奥胡斯 C
辉煌的耀斑形态，主序列tess
上下文。在空间光度光曲线中，恒星浮标丰富。由于现在有足够大的数量可用，因此对其整体时间形态的统计研究是及时的。目标。我们使用来自过渡系系外行星调查卫星（TESS）的光曲线来研究超出持续时间和振幅的简单参数化的恒星曲线的形状，我们揭示了与天体物理参数的可能联系。方法。我们训练并使用了FlatWrm2长期记忆神经网络，以从任务的第一年（部门1-69）中找到2分钟Cadence Tess Light曲线中的恒星曲线。我们将这些浮雕缩放到可比的标准形状，并使用主成分分析以简洁的方式描述其时间形态。我们调查了平流如何按主序列变化，并测试了单个浮雕是否持有有关其宿主恒星的任何信息。我们还使用极端紫外线辐照时间序列也将相似的技术应用于太阳浮游。结果。我们的最终目录在约14 000星上包含约120 000台。由于严格的过滤和最终的手动审查，该样本几乎没有误报，尽管以降低完整性为代价。使用此量为目录，我们检测到平均量的依赖性是光谱类型的形状。这些变化对于单个浮华而言并不明显。它们只有在平均成千上万事件时才出现。我们发现在平面空间中没有强烈的聚类。我们创建了新的分析量是不同类型的恒星的模板，并且我们提出了一种采样现实浮游的技术，以及一种定位具有相似形状的浮标的方法。the the the the the the the the the提取的平流是形状，用于训练flatwrm2的数据公开可用。
AI Phoenicis 的 TESS 光变曲线 - 基尔天体物理组
1 天体物理学小组，基尔大学，基尔，斯塔德郡 ST5 5BG，英国 2 马克斯普朗克研究所，Justus-von-Liebig-Weg 3，D-37077 哥廷根，德国 3 尼古拉斯·哥白尼天文中心，波兰科学院，ul。Rabia´nska 8, PL-87-100 Toru´n, 波兰 4 鲁汶天主教大学天文学院，Celestijnenlaan 200D，B-3001 Leuven, 比利时 5 圣地亚哥州立大学天文系，5500 Campanile Drive，San Diego，CA 92182-1221，美国 6 维拉诺瓦大学天体物理和行星科学系，800 Lancaster Avenue，Villanova，PA 19085，美国 7 天体物理中心，哈佛和史密森尼，60 Garden Street，Cambridge，MA 02138，美国 8 伯明翰大学物理与天文学院，伯明翰 B15 2TT，英国 9 奥胡斯大学物理与天文系恒星天体物理中心（SAC），Ny Munkegade 120， DK-8000 奥尔胡斯 C，丹麦
基于全 SiC 隔离 DC-DC 转换器的直流电气化铁路固定（轨道旁）储能系统
摘要：目前，在欧洲的几条铁路网络中，使用传统的直流电气化系统，既无法增加交通量，也无法使机车以标称功率运行。轨道旁储能系统 (TESS) 可以作为新建变电站的替代解决方案。TESS 限制接触线电压下降并平滑高峰交通期间吸收的功率。因此，可以在限制成本和环境影响的同时提高电力系统的效率。本文提出了一种基于全 SiC 隔离 DC/DC 转换器的 TESS 新拓扑，该转换器与锂离子电池和电流隔离相结合，为运行安全提供了重大优势。发生故障时，转换器的输入和输出端子将电气分离，并且接触线电压绝不会直接施加到电池上。此外，使用 SiC MOSFET 可以获得具有高开关频率的出色效率。本文第一部分介绍了基本 TESS 模块的主要特性，第二部分针对 1.5 kV 直流线路的典型情况提出了一种尺寸确定方法，该方法表明了使用 TESS 增强电源的局限性。最后，介绍了基本模块原型的实验结果。
Rare As One 网络第 1 周期影响报告
患者领袖在 2023 年社会科学会议上齐聚一堂，共同合作推动对抗罕见发育性和癫痫性脑病的进展。（从左到右）TESS 研究基金会运营经理 Amber Black；FamilieSCN2A 基金会创始人兼执行董事 Leah Schust Myers；ASXL 罕见研究基金会执行董事 Amanda Johnson；解码发育性癫痫的 JayEtta Hecker；FamilieSCN2A 基金会董事会主席 Jenny Burke；SCN8A 联盟执行董事兼联合创始人 Gabi Conecker；以及 TESS 研究基金会创始人兼执行董事 Kim Nye。TESS 研究基金会是 RAO 网络周期 1 的受助者；FamilieSCN2A 基金会是 RAO 网络周期 2 的受助者；SCN8A 联盟在 2024 年被选为 RAO 网络周期 3 的受助者。ASXL 罕见研究基金会还通过 Rare As One 项目获得了 CZI 的支持。
交易能源系统：概念、配置和……
交易能源系统（TES）结合了经济机制和控制机制，已成为现代电力系统中整合分布式能源（DER）的有前途的解决方案。本文将介绍TES的基本概念，包括其定义、流程、时间尺度和优势，然后从物理系统、信息系统、交易系统和监管系统的角度详细描述TES的配置。交易机制允许参与者（例如客户、发电机、输电运营商、营销商等）在监管政策允许的范围内与任何其他方进行各种交易。交易控制被认为是实现灵活设备的全部响应潜力并尊重最终用户的隐私、偏好和自由意志的最先进方法之一。最后，本文将讨论由于当前设备水平和方法概念的局限性而对TES发展提出的一些挑战。综上所述，TES为参与者提供了更加高效、公平、透明的环境，以促进DER的利用，提高市场效率，增加经济效益。
简历Katrin Scionti-Phd博士
MaixnerováD，Blood-AlósL，Garred P，Floege J，Tess场V，Coppo R，Barratt。他们是肾脏。2024年2月; 105：381-3 doi：10.1016/j.quint.2023.11,003。EPUB 2023 11月25日。PMID：38008160。
已发表版本的引用（APA）：Ponnaganti, P., Bak-Jensen, B., Wæhrens, B.V., & Asmussen, J. (2021)。使用 Energies 进行能源套利评估
摘要：随着绿色能源的应用日益广泛，有效处理这些能源的波动性也越来越重要，以确保经济和运营可行性。因此，这项工作的主要贡献是使用遗传算法评估日前电力市场中集成存储系统的风力发电场的收入潜力。这是通过储能系统 (ESS) 灵活充电放电的概念实现的，利用使用基于前馈神经网络的预测算法预测的广泛电价。此外，风力发电场必须遵循的电网规范所规定的无功功率限制也被视为制约因素之一。此外，将电池储能系统 (BESS) 获得的利润与热能存储系统 (TESS) 获得的利润进行了比较。与 TESS 相比，所提出的方法在日前电力市场中利用 BESS 进行能源套利时获得了更有利可图的结果。此外，风力发电场的 ESS 可用性减少了风力发电的削减。