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电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。
FoMO 和大脑 - CSN 生物科学
错失恐惧症 (FoMO) 是一种普遍存在的忧虑，担心别人可能有自己没有的有益体验。最近，FoMO 被认为是社交媒体流行的一个消极方面。然而，FoMO 的神经基础仍然未知。在这里，我们研究了静息态脑电图 (rs-EEG) 大脑网络的拓扑结构与 FoMO 之间的关系，并建立了一个理论模型，以孤独感和有问题的社交网站 (SNS) 使用为中介，以解释 113 名年轻人的拓扑结构和 FoMO 之间的关联。最小生成树分析显示，高 FoMO 组的 rs-EEG 大脑网络在 alpha 波段的 Kappa 和叶分数高于低 FoMO 组的网络，这表明 FoMO 的出现基于过度的无标度大脑网络。重要的是，alpha 波段 Kappa 和 FoMO 之间的关联部分是由孤独感和有问题的 SNS 使用介导的。多重中介分析显示，孤独感和有问题的 SNS 使用之间存在连续中介作用。据我们所知，这是第一项从复杂大脑网络的角度考虑 FoMO 的研究。我们的研究结果提供了神经科学证据，表明孤独感（即缺乏心理需求满足）会影响 FoMO，而 SNS 为这种影响的传播提供了平台。
航空电子培训系统、安装和故障排除
和“芯片上的计算机”。它们体积小、重量轻，耗电量少，几乎没有运动部件，我相信它们可以运行一百年而不会磨损。邮票大小的数百万个半导体创造了微处理器，它很快就被称为“芯片上的计算机”。它引发了 20 世纪最伟大的技术成就：数字电子学。飞机无线电设备不仅首次能够接收、放大、振荡、过滤和执行其他简单功能，现在它还能执行逻辑运算、存储大量数据、通过一对电线发送数千条信息、警告问题、纠正自身错误 —— 而这还只是开始。
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，
屋顶太阳能的环境案例
此外，屋顶太阳能可能有助于减少加利福尼亚清洁能源目标中潜在的漏洞产生的概率，该目标可以使某些肮脏的能源产生在2045年及以后继续进行。加利福尼亚州的2045年清洁能源授权要求该州“在2045年到2045年为所有州机构提供服务的100％，并提供可再生和零碳来源。44如果在距消耗的距离距离处发电，则在传输过程中损失了一些能量。45 CEC，CPUC和CARB将SB100的清洁能源需求解释为零售，而不包括在传输和分销过程中丢失的电力。46结果，尽管2045年出售给客户的所有电力可能来自干净的来源，但运输过程中损失的电源可能来自污染来源。这反映在由CEC，CPUC和CARB建模的许多场景中，其中持续大量的气体自助质量，从而带来了所有损害，从提取，运输和燃烧气体中造成了所有损害。47屋顶太阳能减少了所需的传输量，从而减少了可能保留的化石燃料燃料发电量。48
脑瘫：概述
每 1,000 个活产婴儿中就有 2 到 3 个患有脑瘫，其病因多种多样，导致脑损伤，影响运动、姿势和平衡。与脑瘫相关的运动障碍分为痉挛、运动障碍、共济失调或混合/其他。痉挛是最常见的运动障碍，80% 的脑瘫儿童患有痉挛。脑瘫运动障碍可导致继发性问题，包括髋关节疼痛或脱臼、平衡问题、手部功能障碍和马蹄畸形。脑瘫的诊断主要基于临床，但如果患者症状没有明确原因，则磁共振成像有助于确认脑损伤。一旦诊断出脑瘫，可以使用粗大运动功能分类系统等工具来评估严重程度和治疗反应。与脑瘫相关的运动障碍的治疗包括肌肉注射 A 型肉毒杆菌毒素、全身和鞘内肌肉松弛剂、选择性脊神经后根切断术以及物理和职业疗法。脑瘫患者通常还会遇到与运动无关的问题，这些问题需要到成年后才能得到治疗，包括认知功能障碍、癫痫、压疮、骨质疏松症、行为或情绪问题以及言语和听力障碍。（Am Fam Physician。2020；101(4)：213-220。版权所有 © 2020 美国家庭医生学会。）
锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。
高效风力发电机组发电规划，降低配电系统公司成本
摘要 — 风能因其不确定性给输配电系统带来了新的挑战。风力涡轮机 (WT) 对上游网络向配电系统公司 (DISCO) 收取的实际费用的影响是一个挑战。此外，当 WT 的并网逆变器以超前或滞后模式运行时，WT 会从系统中吸收或注入无功功率。本文提出了一种方法来评估 WT 运行模式的重要性，以便在存在系统不确定性的情况下最大限度地降低 DISCO 的成本。因此，通过确定最佳重构配电系统中 WT 的最佳位置和大小，制定了一个优化问题，以最大限度地降低 DISCO 的成本。此外，提出了一种改进的基于向量的群优化 (IVBSO) 算法，因为它非常适合基于向量的问题。在模拟中使用了两个配电系统来评估所提出的算法。首先，使用 IEEE 33 节点测试系统验证了 IVBSO 算法比其他启发式算法能得出更优解的能力。其次，使用 Bijan-Abad 配电系统 (BDS) 证明了所提优化问题的有效性。据此，配电系统模型、风速累积分布函数和负荷曲线均从 BijanAbad 地区的实际数据中提取出来。最后，将优化问题应用于 BDS 中风电机组的超前和滞后模式。结果表明，当风电机组在滞后模式下运行时，配电系统的总成本低于在超前模式下运行时。