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曲线方法下的面积，用于同时定量估计pravastatin钠和阿司匹林
在本研究中，进行了一种经济，一种精确的紫外光磷酸化方法，用于在散装和物理混合物中估算阿司匹林和pravastatin钠的钠，因为在曲线方法下按区域同时估算这些药物的文献缺乏文献。0.1m氢氧化钠在估计中用作溶剂。该方法分别在292-302 nm和233-243 nm的波长范围内确定pravastatin钠和阿司匹林。啤酒的范围在阿司匹林的5-45 µg/ml下观察到2-18 µg/ml的啤酒。为阿司匹林的97.91-99.0％，物理混合物中pravastatin钠的92.3-99.0％是恢复百分比。观察到的结果经统计验证，并遵循ICH指南，以通过恢复研究检查所提出的方法的可重复性。该方法可用于在散装及其剂型的工业层面和研究实验室同时对阿司匹林和pravastatin钠的常规分析。
使用QR码修改和椭圆曲线密码
抽象的身份证或Kartu Tanda Penduduk（KTP）对于印尼人民至关重要。KTP包含个人信息，例如国家身份编号（NIK），姓名，地址，性别等。由于KTP具有必不可少的数据，并且仍在常规上打印，因此如果丢失了KTP，则存在一个漏洞，并且所有者的数据被披露，以便如果不负责任的人找到它，则可以使用数据来模仿所有者。在Haque等人，[1]提出的先前方法中，数据存储在QR码中。但是，没有验证方法可以使原始所有者合法化，并且系统没有登录功能。为了克服Haque等人的弱点，方法[1]，使用椭圆曲线EL-Gamal（ECEG）对所有者的NIK进行了加密，并在将其存储在QR码中之前，在将其存储之前使用ECDSA进一步签名。对于在数据库中获取所有者的数据，应在扫描QR码后进行验证过程。使用提出的方法，猜测攻击成功的可能性为1 /（n -1）。同时，模拟攻击成功的可能性为1 /（Q1 * Q2 * L）。
电池电量电路电压曲线的实时状态电池状态估计
摘要 - 基于等效电路模型（ECM）估计开路电压（OCV）的所有电荷状态（SOC）估计算法，并使用SOC-OCV非线性关系将其转换为SOC。这些算法需要识别ECM参数和非线性SOC-OCV关系。在文献中，提出了各种技术来同时识别ECM参数。然而，SOC-OCV关系的同时同时鉴定仍然具有挑战性。本文提出了一种构建SOC-OCV关系的新技术，最终将其转换为单个参数估计问题。使用拟议的参数估计和SOC-OCV构建技术实施了Kalman过滤器，以估算电池中的SOC和相关状态。在数值模拟中，该算法证明它准确地估计了电池模型参数，并且SOC估计误差仍低于2％。我们还通过电池实验验证了所提出的算法。实验结果表明，SOC估计的误差保持在2.5％以内。
分析氨排放的边际减排成本曲线：解决农场系统异质性
农业负责爱尔兰共和国和该国的99.4％的氨（NH 3）排放量未能遵守欧盟国家排放天花板指令（NECD）在过去11年的9年中的9个限制。因此，迫切需要减少NH 3排放以控制空气污染并缓解其他相关的环境和健康危害。本研究在爱尔兰共和国的不同农场类型上进行了农场级别的边际减排曲线分析。该研究还解决了所考虑的减排方案之间的相互作用，并探讨了农场系统异质性的存在。这允许评估是否是在不同农场系统中采取缓解措施的优势。的发现表明，本研究中检查的措施可有效减少NH 3在不同农场类型的不同水平上的排放量。缓解措施，例如石灰，改用受保护的尿素以及牲畜饮食中的粗蛋白质降低主要是节省成本，而增加的三叶草措施则根据农场系统类型在省成本和成本阳性之间移动。本研究通常支持整个农场类型的异质性，强调应量身定制最佳政策设计以反映农场的特征。此外，与由于相互作用效应引起的单个措施的总和相比，据报道，对所选缓解措施的综合实施的减排潜力较低。
基于LCOE和学习曲线的储能新型平准化成本模型构建
摘要：新能源储能对于实现“双碳”目标和以新能源为主体的新型电力系统至关重要，但目前其成本较高、经济性较差。本文基于全生命周期视角对新能源储能的平准化成本进行研究，基于LCOE和学习曲线法，构建了新型储能平准化成本估算模型和预测模型。基于电化学新能源储能的最新发展现状，测算了锂离子电池、液流铝电池、液流锌电池的储能平准化成本，分析了各类储能的成本构成及占比，并在此基础上对锂离子电池的平准化成本进行了预测。对比分析显示，锂离子电池的每千瓦时平准化成本最低。本文为源网、负荷三侧储能的建设与布局提供了一定的参考。
稀缺定价白皮书：损失负荷和运行储备需求曲线的价值
MISO 于 2023 年更新了 VOLL 组件，利用了最新的经济和电力使用数据。基于这些值，MISO 建议将 VOLL 从 3,500 美元/兆瓦时提高到 10,000 美元/兆瓦时。该 VOLL 将继续用作市场价格上限和负荷削减事件期间的行政定价。该决定承认负荷削减将集中在住宅类，其 1 小时停电夏季 VOLL 为 4,337 美元/兆瓦时，但其他负荷类在此类事件期间不可避免地会被削减。只需刷新 2007 年的计算结果，即可获得更高的潜在 VOLL，即 13,640 美元/兆瓦时。此外，如果客户需求在所有负荷类中均匀减少，则 36,888 美元/兆瓦时的 VOLL 是合理的。然而，考虑到延长 VOLL 定价可能带来的财务影响，MISO 认为这些值过高。
人工智能助力新冠肺炎类疫情评估动员：曲线早期趋平案例研究
摘要：2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行的全球爆发暴露了医疗保健和公共卫生对流行病/大流行的准备和规划的脆弱性。除了治疗和免疫的医疗实践外，彻底了解社区传播现象也至关重要，因为相关研究报告称 17.9–30.8% 的确诊病例仍无症状。因此，有效的评估策略对于在短时间内最大限度地增加受检人群至关重要。本文提出了一种人工智能 (AI) 驱动的流行病/大流行移动评估代理动员策略。为此，使用从过去的移动众包感知 (MCS) 活动中获得的数据训练自组织特征图 (SOFM)，以模拟城市多个地区的个人流动模式，从而在最短的时间内用最少的代理最大限度地增加评估人群。通过移动众包感知模拟器对真实街道地图的模拟结果，并考虑最坏情况分析，结果表明，在社区传播风险下，在城市出现第一例确诊病例后的第15天，通过AI驱动的评估中心动员，可以在评估代理随机部署到全城的情况下，将未评估人口规模减少到未评估人口的四分之一。
基本轮廓曲线识别以了解人脑网络中的电刺激效应
大脑网络可以通过在一个区域中提供电流的简短脉冲，同时测量其他区域的电压响应，从而探索大脑网络。我们提出了一个收敛范式来研究脑动力学，重点是单个大脑部位，以观察刺激许多其他大脑部位的平均效果。以这种方式观察，在相邻刺激位点出现了时间响应形状中的视觉图案。这项工作构建并说明了一种数据驱动的方法，以确定这些响应形状中特征时空结构的方法，总结了一组唯一的“基本轮廓曲线”（BPC）。每个BPC可以以自然的方式映射到潜在的解剖结构，并使用简单的指标从每个刺激位点量化投影强度。我们的技术已用于人类患者中的一系列植入脑表面电极。该框架可以直接解释单脉冲脑刺激数据，并可以一定地应用于探索构成连接组的相互作用的多样化环境。
电池阻抗光谱频谱通过机器学习的部分充电电压曲线预测
电化学阻抗光谱（EIS）是锂离子电池健康诊断状态的有效技术，预计通过电池充电曲线预测阻抗光谱频谱预测有望在车辆操作过程中实现电池阻抗测试。然而，充电曲线和阻抗光谱之间的机械关系尚不清楚，这阻碍了基于EIS的预测技术的发展和优化。在本文中，我们通过电池充电电压曲线预测了阻抗光谱，并根据电化学机械分析和机器学习优化了输入。探索了充电曲线，增量容量曲线和阻抗频谱之间的内部电化学关系，从而改善了该预测的物理解释性，并有助于定义机器学习模型输入的适当部分电压范围。基于序列到序列的预测，已经采用了不同的机器学习算法来对所提出的框架进行验证。此外，评估了具有不同部分电压范围的不同部分电压范围的预测，并评估了不同的训练数据比，以证明所提出的方法具有较高的概括和鲁棒性。实验结果表明，适当的部分电压范围具有很高的精度，并且会收敛到电化学分析的发现。通过对电池内电化学反应的冠状分析选择的适当部分电压范围的阻抗光谱的预测误差小于1.9 m o。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。即使电压范围降低到3.65–3.75 V，大多数RMSE的预测仍然可靠。2023年科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。这是CC下的开放式访问文章（http：//creati- vecommons.org/licenses/4.0/）。
使用三次参数曲线段和黄金分割生成 NACA 四位数翼型截面
Charles W. Haines 博士、Panchapakesan Venkataraman 博士、Mark H. Kempski 博士、Chris Nilsen 博士（他不知不觉地引导我走上了贝塞尔曲线的道路）、George Komorowski 先生和 David Hathaway，均为 RTT 机械工程系的教职员工。