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修改的扩展Kalman过滤算法，用于可充电电池的精确电压和电荷估计
1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1 1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。 摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。 SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。 因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。 具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。 但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。 这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。1频道工程系，香港理工大学，香港，中国2号医学和工业超声中心，詹姆斯·瓦特工程学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，英国21118694r@connect.polyu.hk; tianshidexuanzhe@gmail.com; kokokhlam@polyu.edu.hk; kwokho.lam@glasgow.ac.uk通信：kwokho.lam@glasgow.ac.uk，中国香港香港理工大学电气工程系；詹姆斯·瓦特工程学院医学和工业超声学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国苏格兰，格拉斯哥大学†同样贡献。摘要：随着电动汽车（EV）的普及，可充电电池的电压和最新电压（SOC）估计具有重要意义。SOC参数已被用作传递可充电锂离子电池（LIB）的电能的指标，而电压已是监测所需的关键参数，以防止造成电池损坏的原因，尤其是在充电和放电过程中。因此，研究重点是使用算法准确估算SOC和电压。具有避免重大估计误差的能力，使用间接测量值（例如电压和电流）获得的参数，已采用常规扩展卡尔曼过滤（EKF）来估计SOC的最佳值。但是，该算法在SOC和电压估计中的精度有限，并且对电压预测的误差降低仍然没有深入研究。这项研究表明，常规的EKF算法会引起估计错误，尤其是当当前突然改变时。尽管可以通过诸如Double Kalman滤波等联合算法提高SOC精度，但是由于非线性误差的叠加，仍然需要优化EKF本身。在这项研究中，进行了修改后的扩展卡尔曼滤波（MEKF）算法的研究，以估算LIB的电压和SOC，并具有估计精度的极大提高。Yuasa Lev50单元在298 K处的标准放电率为0.2 c，以获取离线参数，然后使用新提出的新提出的动态估计数学电池模型（DBOFT）进行优化。这是第一次提出一种结合增益矩阵和噪声的方法，以减少当前转弯点的电压估计误差，从而大大提高了电压估计的准确性。具体来说，MEKF算法能够实时调整参数并减少SOC
MSCI ACWI IMI数字经济和元评估索引
将不会在索引审查之间的索引中添加新证券（如下所示）。父索引删除将同时反映。事件类型事件详细信息详细介绍了父索引的新添加，将在父索引中添加了新的安全性（例如IPO和其他早期包含物），不会添加到索引中。衍生产品在事件实施时将添加到现有索引成分的衍生结果的所有证券中。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。合并/收购合并和收购，收购方事件的权重将占交易考虑中涉及的股份的比例金额，而现金收益将在整个指数上进行投资。如果非索引成分获得现有索引成分，则将从索引中删除现有组成部分，并且不添加非组成部分将不会添加到索引中。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多详细信息和说明可以在MSCI Corporate Evertagy方法中找到。MSCI公司事件方法学书籍可在以下网址获得：https：//www.msci.com/index-methodology
MSCI ACWI IMI未来移动性过滤指数方法
将不会在索引审查之间的索引中添加新证券（如下所示）。父索引删除将同时反映。事件类型事件详细信息详细介绍了父索引的新添加，将在父索引中添加了新的安全性（例如IPO和其他早期包含物），不会添加到索引中。衍生产品在事件实施时将添加到现有索引成分的衍生结果的所有证券中。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。合并/收购合并和收购，收购方事件的权重将占交易考虑中涉及的股份的比例金额，而现金收益将在整个指数上进行投资。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多详细信息和说明可以在MSCI Corporate Evertagy方法中找到。MSCI公司事件方法学书籍可在以下网址获得：https：//www.msci.com/index-methodology
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
ZTEC™E系列滤镜
在此公告中出现的所有信息和建议涉及本文所述的产品的使用，均基于测试认为是可靠的。但是，确定自己使用此类产品的适用性是用户的责任。由于他人的实际用途是我们无法控制的，因此没有保证，明示或暗示是由Graver Technologies对这种使用的效果或要获得的结果做出的。Graver Technologies认为，由于其他人对此类产品的使用而没有责任。也不要将其解释为绝对完整的信息，因为在存在特定或特殊情况或情况时，可能需要或需要其他信息，或者是由于适用的法律或政府法规。ZTEC和TECPORE都是Graver技术的商标。LLC。
微塑料和相关的塑料对滤清器二氧化碳的生理，生化，遗传表达和肠道微生物群的影响
索邦大学，CNRS，UMR 7621，微生物eanography实验室，Banyuls的愉悦观察者，F-666650 Banyuls-Sur-Sur-Mer，法国B SAS Plastic@Sea，OC SEA，OC oc'an Anological Obistration，Banyuls的Anological Obiservatory，Banyuls of Banyuls，F-666650，F-66650，F-66650，F-66650，F-66650，F-66650 F-66650 Banyuls-sur-Mer，法国，Genoscope，Genoscope，InstitutFrançoisJacob，CEA，CNR，CNRS，Univ Evry，Univers Paris-Saclay，F-91057 Evry，法国E，Toulouse E Universe of Toulouse，Toulouse，CNRS，CNR，UMR 5623，UMR 5623，摩尔（Moli）互动（ecloriation and Moli cocrionity and copliential and cothiolition and cothiolition and craporiation and cripation and cripation and cription and c。 F-31000 Toulouse，法国F Sorbonne University，CNRS，UMR 8222，底栖环境的Eochimia实验室，Oc'Es'Sanologique Banyuls of Banyuls，F-666650 Banyuls-Sur-Sur-Sur-Sur-Sur-Sur-法国，法国
SFGP 2007：在空气处理设备中使用的过滤介质上的微生物生长
这项工作涉及过滤媒体上的微生物增长，并着重于微生物群落扩散到过滤器培养基上的能力。研究了两种微生物类型：来自废水处理厂（SM）活性污泥的微生物（SM）和甲苯特定联盟（TSC）。该研究所考虑的过滤器培养基包含活性碳纤维（ACF），挥发性有机化合物（VOC），颗粒治疗目的，活化的碳纤维感觉（ACFF）以及活化的碳和纤维素纤维感觉（AC 2 F 2）。使用静态生长程序在100％的相对湿度下使用静态生长程序，将人工污染的过滤器提交给微生物定植。根据过滤器蛋白质含量测定法，已经使用实验室中开发的方法评估了每克过滤器的微生物的最终浓度。测量插入和过滤器的平均表面电荷以评估微生物对污染的影响。烟灰颗粒对TSC增殖的影响，然后研究AC 2 F 2滤波器。zeta测量能够评估微生物在过滤纤维上粘附的烟灰的刺激。微生物污染对过滤器通透性和下游颗粒的后果已在填充装置中评估。结果表明，AC 2 F 2与微生物定殖的更好分析。但是，SM在ACFF上比TSC有更多的困难，而SM与TSC相比，SM定居更容易AC 2 F 2。电荷表面测定已定义了TSC和AC 2 F 2的最佳静电兼容性，而SM和ACFF的最小静电兼容性。当在引入AC 2 F 2之前将烟灰添加到TSC上时，观察到高污染形状，而仅发生烟灰的情况下只有一小段污染形状。Zeta电位措施显示出有利的电荷条件，可在AC 2 F 2纤维上粘附于烟灰颗粒上的TSC。因此，烟灰可能已经在微生物广告中扮演了界面角色。这意味着颗粒之间的静电兼容性是评估微生物粘附到过滤器上的良好方法，但无法解释微生物增殖的整个机制。其他参数，例如营养
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
减少产品碳足迹。以相同的性能过滤带有环保木质蛋白饱和的过滤媒体。
我们的木质素过滤介质旨在减少您的产品UR木质素过滤器介质旨在减少您的产品碳足迹。碳足迹。与传统的过滤媒体不同，我们的纤维素与传统的过滤介质不同，我们的纤维素过滤器介质充满了环保木质素的树脂的饱和，过滤介质充满了基于环保的基于木质素的树脂的饱和，可确保您的过滤器元素确保您的最佳性能，确保您的过滤器元素能够提供最佳性能，同时又能达到更高的维持材料，同时又可以维持较高的材料解决方案。更可持续的过滤解决方案。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。