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使用开关线性模型对直接太阳底系统进行热惯性和能源效率评估
本研究介绍了配备直接太阳能（DSF）的房间的案例研究，以预测真正的热和能量行为。dsf操作是由热惯性的，这是一种复杂的现象，其相对影响被证明受到许多因素的影响，包括太阳辐射和板的热绝缘材料。但是，当前的物理模型并不能很好地显示这种关系。本文将通过采用切换线性模型来证明这种关系可以用数值模型正式描述。实际上，文献中开发的仿真模型以非常简单的方法表示，不能用于对DSF的热作战的详细分析。本研究旨在减少知识差距并解决限制，例如（i）对直接太阳能地板的热行为的现实解释，（ii）以快速而简单的方式通过热惯性来确定热量惯性的加热模式，并且（iii）通过热惯性估算热量消耗的热量延期，可以延迟估计能量的能量。开关模型已检测到直接太阳能地板的三种操作模式，其中一个对应于热惯性加热时刻。该模型还可以评估热惯性的持续时间和能量。因此，在1110小时的测试期内估计为310小时和18.6kWh，平均每天3.58小时。
库仑相互作用和宏观导体中电荷载体的有效量子惯性
通过证明宏观导体可以表现出强大的D.C.量子元素的转运性能，整数量子大厅效应（IQHE）[1？–4]是一个重大惊喜。立即承认了这一分类对计量学的重要性[1]，并导致了欧姆的重新编号[5？]。量子厅导体的有限频率响应已被计量师进行了深入研究：使用A.C.有限频率F的桥显示了与预期值r k / 2 = h / 2 e 2 [6-10]的仪器电阻r H（f）的出发。然后归因于“固有电感和电容” [11，12]。后来，Schurr等人提出了一个双屏蔽样品，允许使用频率独立的电阻标准[13]，但是这些作品留下了这些电容和电感的起源问题。另一方面，量子相干导体的有限频率转运概述，其大小小于电子相干长度，预计将由量子效应支配。对于诸如碳纳米管[14]或石墨烯[15]等低维型电控器，电感纯粹是动力学的。小型超级传导电感器[16，17]现在用于太空工业[18]是基于库珀对的惯性。对于量子相干导体，B˝uttiker及其合作者[19-21]开发的理论将关联L/R或RC时间与Wigner-Smith的时间延迟有关，用于在导体跨导载器散射的情况下。在这封信中，我们在A.C.中证明了这一点。政权，这些显着的预测已通过量子hall r-c [22]和r-l [23，24]在高温温度下的GHz范围内的量子霍尔R-C [22]和R-L [23，24]电路的有限频率入学确定。
埃塞俄比亚德布雷塔博尔综合专科医院 II 型糖尿病患者的临床惰性与强化治疗：一项基于机构的横断面研究
糖尿病是一种广泛存在、问题严重、进展迅速的慢性疾病，是全球最紧迫的健康问题，预计 2021 年将有 5.37 亿人患有该病，到 2045 年预计将达到 7.83 亿人 (1)。未经治疗的糖尿病会导致严重且可能致命的后果，包括糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 和高渗高血糖状态 (HHS)，这两种情况都需要直接就医。随着时间的推移，慢性高血糖会逐渐损害重要器官。失明、终末期肾病和截肢可能会导致微血管后果，包括糖尿病视网膜病变、肾病和神经病变 (2)。糖尿病患者发病和死亡的主要原因是大血管问题，例如外周动脉疾病、中风和心血管疾病 (CVD) (3)。此外，糖尿病患者主要集中在中低收入国家，这些国家难以获得治疗并且缺乏基础设施，使得未经治疗的糖尿病的后果更加严重 (4)。临床惰性是治疗慢性病（尤其是糖尿病）的主要和常见问题，影响着全球 4.63 亿人，其中包括 3000 多万美国成年人 (5,6)。根据临床惰性的定义，临床惰性是指无法按照指示开始或增加治疗。“临床惰性”或“治疗惰性”是用来描述糖尿病管理建议与临床实践之间的差异的术语。由于缺乏治疗强化，经历临床惰性的患者未达到循证护理目标 (7-9)。临床实践建议提倡逐步强化治疗 (TI) 直至达到血糖目标，同时频繁监测糖化血红蛋白 (HbA1c)。然而，血糖管理常常被发现不足（10、11）。糖尿病相关的临床惰性会降低预期寿命，增加疾病并发症的可能性，并导致不受控制的高血糖症发作时间延长（12-14）。将血糖水平保持在建议范围内有利于最大限度地减少糖尿病相关并发症（15）。根据一项针对 2 型糖尿病 (T2DM) 大型队列的研究，患者随访了 22
在低温温度下运行的紧凑型惯性纳米置剂
纳米置位在诸如扫描探针显微镜和光学等应用中起着非常重要的作用。我们报告了紧凑的惯性纳米置剂的开发，以及完全计算机的接口电子设备，其运行量低至2 K，并且在我们的全自动针 - Anvil类型点触点触点Andreeve Reflection（PCAR）设备中使用。我们还使用与家用电子设备的Labview接口介绍了完全自动化的操作程序。点接触光谱探针已成功用于在低温下对元素超导体进行PCAR测量。我们的纳米灵敏剂的小占地面积使其非常适合在低温扫描探针显微镜中掺入，并使该设计多功能用于各种研究和工业目的。
如果您打算使用惯性测量系统... ...在由Dr.In Dr.-in
今天的惯性导航系统（INS）的实现发生在所谓的“皮带降”技术中，其中所有惯性传感器（陀螺仪和加速传感器）都安装在车辆上。过去，这些系统是在所谓的“ gimbal”技术中设计的，其中陀螺仪用于机械地稳定太空中的加速度传感器。在绑带系统中，稳定化是数学上的，因此所有惯性传感器均暴露于整个车辆动力学。由于缺乏机甲鼻子式辅助，在运行中的皮带系统要比Gimball Systems强大得多，但是测量范围，尺度的准确性和传感器的稳健性的要求相应地更高。
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
如何通过减少治疗来应对心力衰竭的治疗惰性
在 HFrEF 的情况下，临床惰性可能导致治疗延迟或错过开始治疗。惰性可能是由使治疗强化更具挑战性和/或更麻烦的因素引起的，这些因素可能与患者的具体特征或患者就诊和随访的医疗保健系统有关。38 与患者相关的因素可能包括临床（如年龄、性别、血压、肾功能、钾水平、合并症负担、虚弱）、社会经济（如收入、文化背景、家庭环境、孤立）和心理（如精神障碍、痴呆）因素。与医疗保健相关的因素包括结构化随访的可及性和出院前/出院后策略的可用性，以及医生缺乏时间和意识。39 下面将讨论可能导致临床惰性的关键因素以及潜在的相关缓解策略。
激进创新与能源系统惯性
经过 30 多年的国际气候政策，全球能源相关的二氧化碳排放量持续增加。实际排放量与实现气候稳定目标（如 1.5°C 巴黎目标）的排放轨迹之间的差距正在扩大。自 1992 年《联合国气候变化框架公约》以来，欧洲的排放量减少了 30% 以上，但这一减少主要是由于东欧能源密集型经济体的崩溃以及西欧国家在资本周期结束时关闭过时的燃煤工业资产。绿色协议于 2019 年启动，但在 2014 年至 2018 年期间，欧盟与能源相关的二氧化碳总排放量减少了惊人的 1.1%……尽管在绿色协议之前的几年里，欧洲的排放量接近稳定，但 2019 年之后没有出台任何新的政策方案或手段来实现极具挑战性的脱碳目标。强化现有政策似乎就足够了。
旋转超流体中的量子涡旋和惯性波...
超流体是一种迷人而奇特的物质状态，源于极低温度下的量子效应。超流体是一种液体，与传统流体的区别在于没有分子粘性。因此，低速穿过它的物体不会受到任何阻力。超流体的例子有 3He 和 4He、由稀碱性气体制成的玻色-爱因斯坦凝聚体 (BEC)、光学非线性系统中的光以及中子星的核心。超流体的应用范围从冷却超导材料和红外探测器到冷原子和湍流的纯基础研究。超流体湍流中最明显的量子效应是量子涡旋的存在。这种涡旋就像原子龙卷风，具有量化的循环。在 3He 和 4He 以及原子 BEC 等系统中，量子涡旋表现为流体动力学涡旋，重新连接和重新排列其拓扑结构。
改善未来低惯性电力的频率调节……
现代电力系统正在见证可再生可变发电 (VG) 源的渗透率空前增长。太阳能光伏和风能等转换器接口 VG 的使用率不断提高，同时取代了传统的同步发电机 (SG)，这给电网运营商在动态处理频率稳定性和调节方面带来了新的挑战。减少 SG 的数量，同时增加非同步、无惯性的转换器接口 VG，会降低电网的自然惯性，而这对于保持频率稳定性至关重要。为了解决惯性不足的问题，研究人员普遍建议对 VG 源或储能系统实施补充控制策略，以模拟自然惯性（虚拟惯性 (VI)）。或者，VG 源可以在其最大功率点以下运行（卸载模式），从而提供备用裕度，在电力电子设备的帮助下，如果发生意外情况，可以快速部署备用裕度，以提供快速频率响应。本文回顾了文献中提出的解决低惯性问题以提高频率稳定性的最新解决方案。此外，它还重点介绍了 VI 大小和位置优化问题的公式化以及解决优化问题所采用的技术。最后，确定了需要进一步研究的文献空白。