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监视德国生物经济性 - 摘要
引用或摘要* Beck-o'brien，M.，Bringszu，S.，Bans，M.，Barrelet，J.，Büsch，B.，Brührl，Bührl，A.，Cyffka，K.F.，Cyfka，Cyfka，Cyfka，K.F. I.，Henke，Henke，J.，Hennnberg，K.，Henz，R.，Infrations，P.，Ist，S.，Kilian，M. ，P.，P.，P.，P.，PUI，PUI，PUI，P.，P.，P.，P.，P.，P.，PUIRE，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，PKINSHO。 P.，T.，T.，S.，Judge，S.，Schaldach，R.，Schefler，M.，Schaman，A. KE，Wilske，Wilsque，Wilsque，Wilsque，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.参见W.，C。（2024）。监视德国生物经济性 - 摘要：地位，绩效，趋势和对苏纳纳尔·德弗雷斯的影响。由环境系统研究中心（CESR）公开公开
倒装芯片芯片到晶圆键合回顾
在本文中，我们考虑了对于 D2W 键合，封装集成商可以使用几种键合技术，从焊球到底部填充 TCB 和混合键合。讨论了各种特定的应用差距和技术载体，以强调 HVM 的采用目前还不是交钥匙工程，而与一直占主导地位的成熟引线键合相比，该技术似乎非常年轻。由于特定外形封装尺寸或设备应用对性能的要求很高，代工封装公司或使用内部封装工艺的大型半导体制造商，因此采用年轻的技术需要仔细规划，以解决潜在的差距和障碍，以实现具有成本效益、高产量和可扩展的技术。I/O 密度将受到关键因素的限制，例如键合对准精度、焊盘或凸块尺寸和金属界面、晶圆或载体晶圆形状/翘曲、如果采用了 CMP 技术，界面均匀性、退火和 DT 限制、底部填充特性、凸块金属选择、应力诱导裂纹形成；必须谨慎处理此处未考虑的其他差距和风险，以确保
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们
电池运行管理策略对实际电力市场中并网住宅电池应用生命周期成本评估的影响
电池寿命相对较短是影响其在当前电力市场中经济可行性的关键因素之一。因此，从生命周期成本评估的角度看，要使电池成为实际电力市场中更可行的技术，充分了解电池老化参数以及哪些操作控制策略会导致电池衰减速度变慢是至关重要的，但这仍是一个悬而未决的问题。本研究涉及 32 种不同的电池操作控制策略，以评估它们对电网连接住宅应用中电池系统的周期性和日历性衰减、寿命和生命周期成本评估的重要性。换句话说，从技术经济角度评估哪种操作控制策略下系统模拟会产生更有利的系统。提出了一种电池建模场景，以准确估计在不同操作控制策略下实际运行条件下的电池性能、衰减和寿命。实施了一种受益于动态实时电价方案的运行策略来模拟系统运行。主要结果表明，选择适当的充电状态控制策略会对电池寿命产生积极影响，从而影响其净现值，其中最佳策略与最差策略相比可使净现值提高 30%。
Anne Bronikowski，博士 b''
摘要：Bronikowski博士通过整合遗传学，生理学和生物人口统计学领域来研究压力和衰老的生物学。她的实验室研究了涉及复杂压力表型的基因网络的分子演化，这些网络对衰老率和寿命的扰动的影响以及应激反应的生理原因和影响。实验室采用了实验方法，可以补充模型生物中表型的突变研究，并且他们研究了各种物种的进化过程，以揭示解决压力弹性降低和性能降低的解决方案。Bronikowski博士的重点是线粒体基因组，线粒体功能，效率，氧化应激和全或Ganism代谢，以了解压力和早期环境的影响。她还专注于基因组基因局和对年龄和压力的转录响应，并在羊膜中产生了和分析了保守应力网络中分子进化特征的核基因组。最近，他们获得了资金来研究男性和女性在跨动物的生命率和寿命方面的差异。在这些实验中，它们集中在羊膜的野生种群上，并随着年龄的增长检查：染色质访问，基因表达，DNA修复效率和线粒体健康。使用系统发育比较方法在Evo litutionary上下文中分析了这些结果。
从知识图谱中学习药物-疾病-靶点嵌入 (DDTE)，为药物再利用假设提供信息
我们旨在开发和验证一种新的图嵌入算法，用于嵌入药物-疾病-靶点网络以生成新的药物再利用假设。我们的模型将药物、疾病和靶点分别表示为主语、谓语和宾语。每个实体都由一个多维向量表示，谓语被视为从主语到宾语向量的平移向量。这些向量经过优化，以便当主语-谓语-宾语三元组表示已知的药物-疾病-靶点关系时，主语和谓语之间的总和向量应接近宾语的向量；否则，总和向量远离宾语。DTINet 数据集用于测试该算法并发现药物和疾病之间的未知联系。在交叉验证实验中，这种新算法优于原始 DTINet 模型。我们模型的 MRR（平均倒数排名）值约为 0.80，而原始模型的 MRR（平均倒数排名）值约为 0.70。此外，我们还识别并验证了几对新的治疗关系以及原始 DTINet 数据集中未记录的副作用关系。这种方法表现出色，预测的药物-疾病和药物-副作用关系与文献报道一致。这种新方法可用于分析各种类型的新兴生物医学和医疗保健相关知识图谱 (KG)。
dapagliflozin和心力衰竭的死亡模式，并改善了射血分数，均事事后分析
基于强化学习（基于RL）的能源管理策略（EMS）被认为是具有多种电源的电动汽车的能源管理的有前途的解决方案。正在出现强化学习和深度强化学习的研究和应用。但是，以前的研究尚未系统地检查基于RL的EMS的基本要素。本文介绍了插电式混合动力汽车（PHEV）和燃料电池电动汽车（FCEV）中基于RL的EMS的性能分析。绩效分析在四个方面开发：算法，感知和决策粒度，超参数和奖励功能。结果表明，与其他算法相比，在整个驾驶周期内有效地开发了更具燃油效率的解决方案。改善感知和决策粒度会降低基于表格的策略更新的频率，但可以更好地平衡电池功率和油耗。在训练中设置高初始SOC将有效地改善基于RL的EMS的绩效。应谨慎对待基于瞬时电荷状态（SOC）变化的基于RL的EMS的等效能量损失奖励函数。这种方法对参数高度敏感，更有可能导致违反SOC约束。相比之下，基于整体SOC变化的等效能量奖励函数是更安全的选择。
Sharma-2024.pdf
我们报告了CO – P - O纳米颗粒（NPS）的简单制造方法，通过电镀碳布支架上的纳米颗粒（NP）。co - p - o在水电解中表现出异常的双功能催化性催化性，由于中间体的优化吸附能以及钴金属纳米颗粒的出色导电性，同时产生氢（H 2）和氧（O 2）气体。CO - P - O分别以190 mV和280 mV的氢进化反应（HE）和氧气进化反应（OER）达到10 mA/cm 2的几何电流，而其连续的催化纳米粒子在碳纤维上确保具有微小电阻的高电荷运输。观察到，co – p - o电极的性能远远超过了碳布的性能，接近由贵族电催化剂PT/C和RUO 2设置的基准测试。使用CO - P - O电极基于两电池电池的碱性电解器，在1.64 V时表现出双功能水分，在1.64 V和1.98 V时，在10和100 mA/cm 2时。此外，碱性电解剂在50 mA/cm 2的电流密度下表现出稳定的电催化活性。
考虑到电力共享策略影响
混合储能系统（HESS）结合了针对整体系统性能和寿命改进的不同储能技术。在这项工作中，研究了用于研究HESS设计的钒氧化还原流量电池（VRFB，5/60 kW/kWh）和锂离子电池（LIB，3.3/9.8 kW/kWh）的控制组合。文献综述介绍了正在全世界在电池中研究和应用的可用能源管理/功率分配选项。有必要有机会解决更好的HESS配置建筑应用的经济和能源观点。与单盘情景相比，基于能源管理的情况下，对这种赫斯的投资的理由应改善指标。在这种情况下，使用实验验证的电池性能模型，通过15年的经济和充满活力的分析，认为实时算法应用方法的四种方案可以通过15年的经济和能量分析来运行混合存储解决方案。将每种情况获得的结果与单个技术电池性能进行比较，以分析这种赫斯对竞争力以及在不同的ESS技术中的功率共享技术的相关性，这应该加权。在场景的定义中，从两个太阳能光伏装置（3.2 kwp和6.7 kwp）和服务建筑物的估计代表负载中考虑了实际的发电。hess Perfor mance通过特定的能源和经济关键绩效指标进行评估。结果表明，使用定制的能源管理策略（EMSS）使VRFB和LIB特征表现出了统治，除了增强VRFB作为单个技术的竞争力之外。此外，赫斯管理会影响季节性因素，从而有助于整个电力系统智能管理。
使用基于小波散射的特征对酒精性脑电图进行分类
在研究问题和相关数据集之后，特征提取是机器学习和数据科学管道的最重要组成部分。小波散射变换（WST）是最近开发的基于知识的特征提取技术，在结构上像卷积神经网络（CNN）一样。它保存在高频中，对信号变形不敏感，并产生分类任务中通常需要的实价信号的较低差异。借助来自公共可用UCI数据库的数据，我们研究了从多通道脑电图（EEG）信号中提取的基于WST的功能的能力，以区分20名酗酒和20个男性健康的男性的男性受试者的1.0-S EEG记录。使用记录的10倍交叉验证，我们发现输入到支持向量机（SVM）分类器的基于WST的特征能够正确对所有酒精和正常EEG记录进行正确分类。使用1D CNN实现了类似的性能。相比之下，最高的独立主题平均值10倍跨验证性能是通过馈送到线性判别（LDA）分类器的基于WST的特征实现的。使用两种10倍的交叉验证方法获得的结果表明，WST与CON CON CONTAILAL分类器一起是CNN的替代品，用于对酒精和正常脑电图分类。在区分酒精和正常的脑电图记录方面，枕骨和顶部区域的基于WST的特征是最有用的。