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本评论文章的主要重点是检查用于从蒸汽主导的资源中发电的电源周期。它讨论了跨批判性CO 2(T-CO 2)功率周期和兰金周期的现象,这些循环已由许多学者进行了广泛的研究。该文章还使用双元周期,地热发电厂和太阳能辅助发电厂简要探索了基于燃料电池的发电厂。本文介绍了这些植物的发电,热效率,能效和发电效率的信息。调查表明,地热发电厂的热效率从6.5%到16.63%,并且驱动效率从7.95%到82%不等,在199.1 kW到19,448 kW的范围内产生功率。太阳能发电厂生产的电源在550.9 kW至4500 kW之间,能源效率在21.93%至57%之间,并且发电效率在50.5%至64.92%之间。使用NH 3 +H 2 O作为工作流体的燃料电池发电厂从1015 kW到20125 kW,热效率在25.4%至70.3%,并且热效率在12.1%和36%之间。本文在这些情况下强调了卡利纳周期的使用。
大脑中的肿瘤是由大脑内组织细胞不受管制的出现引起的。早期诊断并确定磁共振成像中肿瘤的精确位置(MRI)及其大小对于医生团队至关重要。图像分割通常被认为是医学图像分析中的初步步骤。k均值聚类已被广泛用于脑肿瘤检测。此技术的结果是群集图像的列表。这种方法的挑战是选择描绘肿瘤的适当簇部分的困难。在这项工作中,我们分析了不同图像簇的影响。然后将每个群集分为左右部分。之后,每个部分中都描绘了纹理特征。此外,还采用双边对称度量来估计包含肿瘤的簇。最后,采用连接的组件标记来确定用于脑肿瘤检测的靶标簇。已开发的技术应用于30个MRI图像。获得了87%的鼓励精度。
安全是将重新执行学习(RL)应用于实际问题的必不可少的要求。尽管近年来提出了大量的安全RL算法,但大多数现有工作通常1)依赖于收到Nu-ereric Safety Affect的反馈; 2)不能保证在学习过程中的安全; 3)将问题限制为先验已知的确定性过渡动力学;和/或4)假设对任何州的已知安全政策都具有关注。解决上述问题时,我们提出了长期的二进制反馈安全RL(LOBISARL),这是一种具有二进制安全反馈和未知的随机状态过渡功能的马尔可夫决策过程(CMDP)的安全RL算法。lobisarl优化了一项政策,以最大程度地提高奖励,同时保证代理商在每个情节中仅执行安全的州行动对,并以很高的可能性执行安全的州行动对。具体来说,Lobisarl通过广义线性模型(GLM)对二进制安全函数进行建模,并且在每个时间步骤中仅采取安全措施,同时在适当的假设下对未来的安全产生影响。我们的理论结果表明,Lobisarl具有很高的可能性,可以保证长期的安全限制。最后,我们的经验结果表明,我们的算法比现有方法更安全,而没有显着损害奖励方面的表现。
简单二元假设检验的样本复杂性是I.I.D的最小数量。在任何一个中都需要区分两个分布p和q所需的样本:(i)先前的设置,最多α误差为type-i误差,最多是II型误差;或(ii)贝叶斯设置,最多有贝叶斯误差δ和先前的分布(α,1 -α)。仅在α=β(无之前)或α= 1/2(贝叶斯)(贝叶斯)进行研究,并且已知样品复杂性的特征是p和q之间的hellinger差异,直至乘法常数。在本文中,我们得出一个表征样品复杂性(直至独立于P,Q和所有误差参数的乘法常数)的公式,用于以下方面: (ii)贝叶斯环境中的所有δ≤α/ 4。尤其是,该公式从詹森 - 香农和赫林格家族的某些差异方面接受了同等的表达。主要的技术结果涉及詹森 - 香农和赫林格家族成员之间的F差异不平等,这通过信息理论工具和逐案分析的结合证明了这一点。我们探讨了结果对鲁棒和分布式(本地私有和沟通受限的)假设检验的应用。
摘要:全聚合物混合物的形态控制在制造高充分性有机太阳能电池方面是典型但充满挑战的。最近,已批准固体添加剂(SAS)能够调整聚合物的形态:小分子融合了设备的性能和稳定性。Herein, three perhalogenated thiophenes, which are 3,4-dibro- mo-2,5-diiodothiophene (SA-T1), 2,5-dibromo-3,4-diio- dothiophene (SA-T2), and 2,3-dibromo-4,5-diiodothio- phene (SA-T3), were adopted as SAs to optimize the performance of all-polymer organic太阳能电池(APSC)。对于PM6和PY-IT的混合物,受益于孔素化的硫烯和聚合物之间的分子间相互作用,在引入这些SAS之后,可以对分子填料特性进行细微的调节。原位紫外线/VIS测量表明,这些SA可以帮助全聚合物混合物中的形态学演化,从而导致其最佳形态。与PM6:PY-IT的AS-cast设备相比,所有经过处理的二进制设备都显示出增强的功率连接效率,为17.4-18.3%,明显含有的短路电流密度和填充因子。据我们所知,SA-T1处理的二进制二进制排名为18.3%,迄今为止所有二进制APSC中最高。 同时,在其他全聚合物混合物中,SA-T1的通用性得到了一致改进的设备性能。 这项工作为实现高性能APSC提供了新的途径。据我们所知,SA-T1处理的二进制二进制排名为18.3%,迄今为止所有二进制APSC中最高。同时,在其他全聚合物混合物中,SA-T1的通用性得到了一致改进的设备性能。这项工作为实现高性能APSC提供了新的途径。
合成生物学应用了电气工程和信息处理的概念,赋予细胞计算功能。将底层分子成分转移到材料中,并根据受电子电路板启发的拓扑结构进行连接,已经产生了执行选定计算操作的材料系统。然而,现有构建块的有限功能限制了将高级信息处理电路实现到材料中。在这里,设计了一组基于蛋白酶的生物混合模块,其生物活性可以被诱导或抑制。在定量数学模型的指导下,遵循设计-构建-测试-学习 (DBTL) 循环,模块根据受电子信号解码器启发的电路拓扑进行连接,这是信息处理的基本主题。设计了一个 2 输入/4 输出二进制解码器,用于检测材料框架中的两个小分子,这些小分子可以以不同的蛋白酶活性形式执行受调节的输出。这里展示的智能材料系统具有很强的模块化,可用于生物分子信息处理,例如在高级生物传感或药物输送应用中。
在这项研究中,使用Geant4 Monte Carlo模拟工具,我们研究了氧化铝,氟化镁,氟化铝,氟化铝,二氧化钛,二吡啶镁,镁镁,硅酸镁,二氧化钙,二氧化钙和液态的燃料范围,并在0.015至10 c. 10 c. 10 c.10 c. 10 c. 10 c.10 c.10 c.10 c.10 c上。在这篇综述中,我们已经计算并分析了线性衰减系数(LAC)和质量衰减系数(MAC),半价值层(HVL),第十值层(TVL),平均自由路径(MFP),有效的原子数,有效的原子密度,有效的电子密度,等效原子原子数和构建量和构建因素和构建因素和构建因素。在工作的延续中,我们已经比较了Geant4 Monte Carlo Simulation Tool的质量衰减系数的计算结果与其他人的实验结果,并通过Xmudat代码的仿真数据进行了比较,并且它们的相对误差非常低,并且彼此吻合非常吻合。最后,以适当的数字显示了所选材料获得的结果。
基于二进制的神经网络基于资源约束设备的关键字点(KWS)近年来引起了很多关注。尽管有几项作品证明了它们的成功,但考虑到高精度的语音特征图仍需要满足准确性,仍需要完全二进制KWS系统。这种精确的不匹配导致非二元激活层,从而导致额外的计算成本。在本文中,我们使用二进制神经网络和错误扩散的二进制语音特征提出了一个非常紧凑的KWS系统。该系统消除了所有高精度的多板,并且仅需要对硬件友好的位操作和推理的补充。在Google语音命令上进行的实验表明,我们的二进制KWS系统在1个密钥单词任务上的精度为98.54%,在2个密钥单词任务上的精度为95.05%,表现优于更大尺寸的8位KWS系统。结果证明了完全二进制KWS系统的可行性,并且可以鼓舞硬件实现。索引术语:关键字发现,二进制神经网络,错误扩散,卷积神经网络