在全球范围内的拟合水短缺越来越普遍。由于河流,湖泊和含水层等传统直接资源无法满足淡水的不断增长的需求,因此已经开发出了新兴技术,例如蒸馏和基于膜的分离,以从越来越具有挑战性的来源(例如废水或海水)中获得淡水。不幸的是,这些技术在纯化过程中消耗了大量的能量,在能量和水之间做出了艰难的选择。一个独特但相关的挑战是资源提取操作的残差管理(例如液压压裂),其中大规模蒸发池通常代表生产力的瓶颈,这是由于废水量的缓慢减少。最近,一种新型技术,通常被称为太阳蒸汽产生,已经出现了通过利用太阳能来实现污染/盐水净化的,这可能有助于减轻
摘要我们提出了一个两阶段的随机前沿模型,该模型可以处理复杂的非线性模式。在第一阶段,我们应用面板数据神经网络来预测贬低的误差项。在第二阶段,我们将传统的随机前沿分析应用于残差以获得效率估计。为了说明我们的方法论,我们使用季度数据来估算从1984年第一季度到2010年第二季度美国大型银行的技术效率。在此期间,美国银行的平均效率为93.97%。2004年第二季度到2008年第四季度,这些银行的中位效率明显低于总平均水平,平均为87.86%。这与此期间经历的财务状况一致。关键字:效率;面板数据;神经网络;机器学习;随机前沿分析jel分类:C23,C45,D24,G21。2024年5月30日。
钢铁生产的主要投入材料是铁矿石(加工成烧结矿或球团)和废钢(二次原料)。用废钢替代主要原料(即矿石)可以避免炼铁这一能源和二氧化碳密集型步骤;然而,废钢供应和废钢中残留杂质导致的产品质量问题严重限制了这一步骤。此外,废钢成本较高也是非常重要的因素;随着对高质量废钢的需求增加,预计价格将进一步上涨。转向直接还原工厂(以取代高炉-碱性氧气炉 [BF-BOF] 路线)将导致对铁矿石球团的需求增加。目前的烧结厂允许使用各种含铁原料并回收大多数内部残余物,从长远来看,可能需要更换。这将需要新的材料循环和新的原材料供应链。必须在现场建造新的球团厂(导致高投资和空间
区域产出预测显示出好坏参半的局面,一些地区恢复了疫情前的地位,而其他地区则落后很多。由于伦敦一些关键行业的增长相对强劲,以及基数效应的残余,伦敦今年可能会领先,产出增长将比第二名(英格兰东部)高出约 0.7 个百分点,比英国平均水平高出 0.8 个百分点。我们还预计北部地区的经济产出增长将低于平均水平,主要是因为 (i) 其部门结构中批发和零售等生产率较低的行业所占比例较大;再加上 (ii) 某个行业与全国平均水平的生产率差距较大。尽管北爱尔兰在 2021 年引领复苏,但其强劲但脆弱的经济表现可能会在 2022 年回落,比英国平均水平低约 0.5 个百分点。这主要是因为该地区集中的制造业、批发和零售业等行业表现较弱。
图4(A-D)微生物和(E-H)代谢产物的Bray-Curtis差异以及微生物(I-J)(I-J)和代谢物(K-l)的永久性差异。(a) - (h)中的椭圆形表示每个基因型和性别分组的95%置信区间。(i) - (l)中的条表示每个变量解释的永久差异的幅度,p值显示为每个栏上方的数据标签。(i) - (l)中的“残差”变量表示基因型和壳体所不明的差异。微生物组和代谢组分析分别包括41只动物的161个样本和145个样本。Permanova是在每个性别特异性的HAβ-KI队列上进行的,通过将基因型嵌套在housing_id中并使用以下公式:adonis2(formula = data_subset〜基因型/housing_id,data = meta_test,meta_test,meta_test,metage ='bray =“ bray”,dermiutations = 999,dermiputations = 999,permistation = 999,partele = 999,pareallal = 32,by by =“ by x enter =” exter =“ by x exter”)。使用Benjamini-Hochberg错误的发现率调整了所得的Permanova P值(I-L中的条形上方的文本)。haβ-ki,人淀粉样β型敲入; Permanova,方差差异分析; wt,野生型。
本研究的目的是确定和描述影响采矿干扰自然恢复植被演替趋势的空间和时间因素。在 67 个受砂矿开采干扰的地点,描述了年龄从 2 年到 80 年不等的植被群落。主成分分析是一种梯度分析技术,用于将场地环境变量转换为单成分分数。然后使用回归分析来分离植被模式的决定因素。场地环境条件的影响解释了总植被覆盖变化的 48.8%,8.2% 的变化由场地年龄解释,43.0% 由其他残差因素解释。这些残差可能包括相邻植被区域的影响、侵蚀导致的土壤运动、气候变化、抽样误差和机会。一旦将场地年龄和残差因素的混杂效应分开,植被覆盖和场地条件就会显著相关。土壤水分、土壤大孔隙空间和坡度角是主要的环境影响因素。该信息用于确定现有矿场废弃后可能留下的状况,以促进最佳的自然植被恢复。
Dave Parry 博士因在废水、生物固体和能源领域提供行之有效的创新解决方案而享有国际声誉。他在规划、设计、研究以及为废水处理、固体处理和能源项目提供建设和运营援助方面拥有 40 年的经验。他曾担任厌氧消化、共消化、热解、气化和燃烧研究的首席研究员。他曾担任水环境研究基金会共消化项目和环境安全技术认证计划的首席研究员,展示了美国空军将食物垃圾转化为燃料的过程。Parry 博士曾担任水环境联合会残留物和生物固体委员会生物能源技术小组委员会主席。他是已出版的 WEF/EPA/WERF 固体工艺设计和管理手册中关于厌氧消化章节的主要作者。他撰写并发表了 50 多篇技术论文,并就废水资源回收、固体处理、厌氧消化和能源管理举办了许多研讨会。
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力,并允许操作员更效率地计划。,但是测量电池的健康状态(SOH)是不同的,并且需要时间。更重要的是,需要将电池从操作中取出,以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差,这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法,唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后,该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止,从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题,但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此,估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标,应进行更多的研究并使用更好的样本。
当协变量p的尺寸可以达到样本量n的恒定分数时,我们考虑测试单个系数是否等于线性模型中的问题。在这个制度中,一个重要的主题是提出具有有限型构图的有效尺寸控制的测试,而无需噪声遵循强烈的分布假设。在本文中,我们提出了一种称为剩余置换测试(RPT)的新方法,该方法是通过将回归残差投射到原始设计矩阵和置换设计矩阵的柱子空间的空间正交中来构建的。rpt可以在固定设计下以可交换的噪声在固定设计下实现有限的人口尺寸有效性,每当P 此外,对于重型尾部噪声, rpt均具有渐近强大的功能,该噪声(1 + t)的订单矩至少在t∈[0,1]中至少属于n -t/(1 + t)阶时。 我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。 数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。rpt均具有渐近强大的功能,该噪声(1 + t)的订单矩至少在t∈[0,1]中至少属于n -t/(1 + t)阶时。我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。
我们提出了一种自适应物理学的深层均质化神经网络(DHN)方法,以制定具有不同微结构的弹性和热弹性周期性阵列的全场微力学模型。通过完全连接的多层连接的单位细胞溶液通过最大程度地限制根据应力平衡和热传导部分微分方程(PDE)的残差之和,以及无界面的无牵引力或绝热边界条件。相比,通过引入具有正弦函数的网络层直接满足周期性边界条件。完全可训练的权重施加在所有搭配点上,这些搭配点与网络权重同时训练。因此,网络会在损耗函数中自动为界面附近(尤其是单位细胞解决方案的具有挑战性的区域)中的搭配点分配更高的权重。这迫使神经网络在这些特定点上提高其性能。针对有限元素和弹性解决方案的自适应DHN的精度分别用于椭圆形和圆柱孔/纤维的弹性解决方案。自适应DHN比原始DHN技术的优点是通过考虑局部不规则的多孔架构来证明合理的,孔隙 - 孔相互作用使训练网络特别缓慢且难以优化。