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应用物理
M.S. 学生可以申请应用物理学的终端硕士学位。 硕士 学位，要求学生通过八门全学学院课程（而不是研讨会），通常类似于符合博士课程要求的课程。不超过两门课程可能是特别调查。 学生可以将其他研究生课程替换为与学生顾问和DGS判断中应用物理学相关的明确技术，科学或数学重点。 至少需要至少一级荣誉的平均等级至少高。 该终端学位课程通常在一年内完成。 撤回博士学位的博士生计划可能有资格获得硕士学位 如果他们满足了上述要求，并且尚未收到M.Phil。M.S.学生可以申请应用物理学的终端硕士学位。硕士 学位，要求学生通过八门全学学院课程（而不是研讨会），通常类似于符合博士课程要求的课程。不超过两门课程可能是特别调查。 学生可以将其他研究生课程替换为与学生顾问和DGS判断中应用物理学相关的明确技术，科学或数学重点。 至少需要至少一级荣誉的平均等级至少高。 该终端学位课程通常在一年内完成。 撤回博士学位的博士生计划可能有资格获得硕士学位 如果他们满足了上述要求，并且尚未收到M.Phil。硕士学位，要求学生通过八门全学学院课程（而不是研讨会），通常类似于符合博士课程要求的课程。不超过两门课程可能是特别调查。学生可以将其他研究生课程替换为与学生顾问和DGS判断中应用物理学相关的明确技术，科学或数学重点。至少需要至少一级荣誉的平均等级至少高。该终端学位课程通常在一年内完成。撤回博士学位的博士生计划可能有资格获得硕士学位如果他们满足了上述要求，并且尚未收到M.Phil。
应用能源
本研究提出并开发了基于规则的能源管理策略 (EMS)，该策略基于对传统负荷跟踪 (LF) 和电路充电 (CC) 的修改，以有效协调综合多载波混合能源系统的运行。所提出的 EMS 旨在克服传统基于规则的 EMS 的一些挑战，并将其应用扩展到复杂能源系统的管理。该研究部署了一个双层优化方案，以获得最佳系统组件数量，同时在外环中最小化成本、可靠性和排放，并在内环中实施基于规则的 EMS。此外，对最佳系统的结果进行了 48 小时的模拟，以研究所提出的 EMS 对斯特林备用启动、电池存储限制和其他能源矢量生成的影响。结果表明，部署分离式备用和电池可最大限度地减少备用、倾销功率和排放的承诺。然而，在 CC 中分别部署 2 分体和 4 分体斯特林和电池存储时，备用电源的启动次数显著增加 15.34% 和 36%。相应地，系统的运营成本随着分体数量的增加而上升，但由于绿色发电机的容量显著降低，因此能源成本仅略有变化。有趣的是，由于部署了许多小容量 ST 备用电源，电池记录了许多工作周期，存储的能量更少，并且达到了更低的放电极限。其他结果表明，随着备用电源分体的增加和在最佳系统中纳入电池，加热和冷却的产生量大幅增加，因此所提出的 EMS 在处理复杂能源系统方面具有额外的能力。
UC Davis
增加光伏（PV）的渗透可降低PV电力的边际网格值。渗透率较高的PV的网格价值下降可能会限制该技术的经济吸引力和未来的DE命令。已经提出了保留此价值的各种策略。使用一个一致的框架，我们分析了美国十多种策略的净价值（成本和网格价值）。在这里，使用观察到的历史价格或对未来价格建模的批发批发市场价格和光伏的生成估计，以高达30％的PV渗透率来估算网格价值。我们发现，旨在以总发电为代价的旨在转移独立光伏发电时间的既定和新兴策略，包括垂直垂直定向单口PV模块或双面模块 - 导致较小的净价值收益或罚款。在此类系统中添加能量存储会放大净值损失，因为当添加存储的能量转移功能时，改变PV生产时间的配置会变得多余。最大的净值收益来自最大化发电的策略（太阳能跟踪以及超大的PV阵列），尤其是在高PV渗透率下。PV系统是长期资产。我们的结果表明，随着在未来几十年中，美国的PV和存储部署在美国继续加速，促进当今促进产生最大化策略的努力可能会产生越来越多的净值收益。
应用能源
规划未来风能和太阳能占比更高的能源系统需要在投资规划模型中仔细表示系统的时间和运行特征。本研究旨在确定在为特定系统选择表示时应考虑的方面。为了证明各种模型表示对模型准确性和计算工作量的影响，我们对在 Backbone 能源系统建模框架内实施的两个测试系统进行了案例研究。结果表明，时间和操作表示在不同系统类型中具有不同的优点和缺点。研究结果为不同模型细节的相对重要性提供了一般指导，具体取决于所研究系统的特征。例如，一些时间采样策略可以更好地捕捉长期存储需求，而其他时间采样策略更适合短期存储建模。同样，太阳能主导和风能主导的系统在方法要求上也有所不同。此外，应正确捕捉能源部门之间的相互作用以及部门耦合技术的运行限制，因为它们对不同技术的价值及其灵活性有重大影响。最后，我们建议针对每个特定系统测试多种时间和技术表示，以确保所选方法的可行性。研究结果和建议将为能源系统建模者提供改进建议，从而促进更高质量的规划结果。
应用科学
摘要：基于深度学习的医学图像分割是计算机视觉领域的一个中心研究问题。现有的许多分割网络虽然能够利用较少的数据集实现精确分割，但存在网络灵活性差、没有充分考虑特征通道间的相互依赖性等缺点。针对这些问题，本文提出了一种新的反规范化通道注意网络，该网络采用改进的反规范化残差块结构，并在网络中引入新的通道注意模块，用于复杂血管的分割。反规范化网络将提取出的粗略特征送入通道注意网络，通道注意模块可以显式地建模通道间的相互依赖性，并关注多个特征通道中与关键信息的相关性，从而能够聚焦于多个特征通道中与关键信息关联度最高的通道，得到更为细致的特征结果。实验结果表明，本文提出的网络可行、鲁棒性好，能够精确分割血管，特别适合于复杂血管结构。最后，将本文提出的网络与当前最佳网络进行了比较验证，获得了更好的实验结果。
应用能量
分布式能源（DERS）的最佳集成是一个多主体和复杂的组合优化问题，常规优化方法无法有效地解决。本文回顾了现有的DER集成模型，优化和多标准决策方法。此外，引入了最近开发的君主蝴蝶优化方法，以解决分布系统中的DER混合问题。为考虑多个关键绩效目标的DER而言，提出了一个新的多目标DER集成问题，以查找最佳站点，大小和混合（可调度和不可触及）。此外，提出了一种结合君主蝴蝶优化的混合方法，并提出了与理想解决方案相似（TOPSIS）偏爱顺序的技术，以解决配制的大规模多标准决策问题。虽然Meta-Heuristic优化方法生成了非主导的解决方案（创建帕托 - 前），但TopSIS方法选择了许多替代方案的最有希望的结果。通过解决基准33-BUS分布系统上的单个和多目标调度集成问题来验证此方法的有效性，并将性能与现有优化方法进行比较。DER混合的建议模型和优化
应用物理学
EN.615.611. 经典物理学。3 学分。本课程为应用物理学研究生提供入门级经典物理学基本核心主题的回顾。涵盖的基本子领域包括经典力学（包括流体和声学）、热（和统计）物理、电磁学（包括等离子体和相对论）和光学。四个主要核心主题（斜体）的深度大致相同。对于涵盖的每个主题，都会介绍基本物理定律，以建立对基础物理学的严格但直观的理解，并通过动手演示和相关的家庭作业来强化。期末考试还将涵盖核心概念和原理，以检查学生对所呈现的关键概念的理解。此外，每位学生将根据自己的兴趣和需求深入研究自己选择的一个子主题，将其作为扩展的家庭作业进行更深入的处理，该作业将以书面形式提交，并在学期结束前以简短的口头陈述形式进行。本课程将补充现代物理课程以及应用物理课程提供的高级数学方法课程。先决条件：物理学、工程学或相关领域的本科学位。
