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面向夏季高峰电力需求的节能微电网，集成太阳能碟式斯特林热机和柴油机组
摘要：温室气体排放造成的环境空气污染以及世界人口增长导致的对电力和水的巨大需求可以说是全世界面临的主要挑战。本研究提出了一种新的节能微电网结构，以应对夏季高峰电力负荷。在拟议的结构中考虑了两种辅助服务，包括太阳能斯特林发动机和柴油机，以减少极端炎热天气下互联能源网络的连续断电并消除大规模停电。这些服务是提供负荷和最小化整个能源采购成本的有效解决方案，是生产方管理策略。所提出的模型的目标是考虑到柴油-斯特林联合供电系统的技术限制，最小化柴油机的燃料成本和当地电网的发电成本。通过将模型应用于测试案例微电网，从经济环境方面评估了太阳能斯特林循环和柴油机在提供夏季高峰电力负荷方面的最佳使用情况，验证了该模型的高性能。
比较复合结构中粘合关节性能评估的测试方法
许多过程参数可能会影响聚合物基质复合结构中粘合键关节的性能。除了与表面制备相关的参数列表外，这些参数还可以包括（但不限于）：粘合剂年龄，粘附年龄（可以直接与贴材中的固定水分直接相关），粘合剂的粘合时间和固化特性（包括坡度，包括坡道，气候速率和持有持续时间）。在评估这些潜在关键过程参数的效果方面，就测试方法而言存在几种选项。lap剪切可能是最被考虑的测试方法，这主要是由于其易用性。母体面板的制造很简单，尽管已知粘合区边缘的粘合剂在关节的自由边缘处的应力浓度至关重要[1,2]。此外，测试是具有成本效益的，由于不需要专门的固定，测试持续时间很短，并且数据收集需求最少（通常仅记录故障负载）。然而，膝盖剪切测试仅验证短期键强度，并且是长期耐用性的差[3-6]。
PERSPAY 交易路由指南 - MyNavy HR
注意 1：不要重新提交在本路由指南发布之前发起的交易。先前提交的交易（在 eCRM 或 TOPS 中）将被处理。注意 2：对于个人奖励，请注意 HRSC 仅输入/验证优先级低于海军和海军陆战队成就奖章 (NAM) 的奖励。NAM 和高级奖励必须由您所在指挥部的海军部门奖励网络服务 (NDAWS) 管理员在 BUPERS Online (BOL) 中输入。注意 3：根据 MILPERSMAN 1070-111，ESR 结算文件在重新入伍或退伍时提交给成员的官方军事人事档案 (OMPF)。强烈建议水手确保他们的 ESR 在这些事件发生前几个月是最新的，以确保将完整的记录上传到 OMPF。注意 4：仅在“闪电”模式下提交所有 eCRM 案例 - 不要在“Salesforce 经典”视图下提交交易。Microsoft Edge 和 Google Chrome 是首选浏览器。如果您在使用 Microsoft Edge 和 Google Chrome 时遇到问题，则可以使用 Mozilla Firefox。请勿使用 Internet Explorer。 Alt: TOPS 到您当前的服务交易服务中心 (TSC) 支队（以前称为人员支持
基于自适应小波包分解的光伏混合储能系统控制策略 朱万璐，杨叶，支鹏飞 *，Zh
江苏科技大学自动化系，镇江 212000 * E-mail: zhipengfei@just.edu.cn 收稿日期: 2022年8月23日 / 接受日期: 2022年9月22日 / 发表日期: 2022年10月10日 本文基于频域分析了光电场输出功率波动特性，并提出了一种基于自适应小波包分频的光电功率分配方法，该方法合理分配了低频、中频和高频能量在不同储能元件之间的分布。结合超级电容器和锂电池的储能特性，设计了一种超级电容器和锂电池的协调控制策略，有效抑制了光伏功率波动对电网的影响。与光伏原有功率相比，本文提出的方法大大降低了光伏功率的波动，从而使最终并网功率区域平滑，从而使电网和储能组件稳定安全发展。最后通过某光电场实测数据的半实物仿真验证了该方法的有效性。关键词：混合储能；协调控制策略；自适应小波包分解1.引言
基于质子的化学物质水溶液
的回忆设备，电阻取决于应用电信号的历史的电元素，是未来数据存储和神经形态计算的领先候选者。回忆设备通常依赖于固体技术，而水性回忆设备对于生物学至关重要 - 相关应用，例如下一代 - 一代大脑 - 机器接口。在这里，我们报告了一个简单的石墨烯 - 基于水的水性设备，具有长期和可调的内存，由可逆电压调节 - 诱导的界面酸 - 通过通过石墨烯选择性质子渗透来启用的基本平衡。表面 - 特异性振动光谱验证了石墨烯电阻率的记忆是否来自通过石墨烯的滞后质子渗透而产生的，这显然是从石墨烯/水界面上界面水的重组。质子渗透会改变石墨烯CAF 2底物上的表面电荷密度，从而影响石墨烯的电子迁移率，并引起突触 - 例如电阻率动力学。结果为开发实验性直发和概念简单的基于水解的神经形态电离的方式铺平了道路。
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。
Willis 环、脑动脉、
本文介绍了关于大脑供血动脉和 Willis 环 (CW) 模型中的流动的实验结果。血管模型是根据解剖标本准备的。考虑了最典型的动脉形状和尺寸。提供了 6 个特征点的压力分布，以及大脑前部、中部和后部的平均流速。在复制生理状态（即供血动脉完全畅通时）和病理条件下进行了测试，其中颈内动脉和椎动脉在一侧或两侧被阻塞。将所得结果与基于线性和非线性流动模型的计算机模拟结果进行了比较。为了估计血管段的非线性阻力，提出了两个现象学公式。从实验中获得的值与非线性计算机模型中记录的值之间的高度相关性证明了所提公式的实用性。验证了以下假设：血管段的流动特性非线性很大程度上是由其曲折和长度相对于直径较小造成的。非线性效应在供血血管病理性闭塞的情况下尤为明显。
naysayer证明 - 密码学EPRINT档案
在大多数具有编程功能的区块链中，例如以太坊[W + 14]，开发人员被激励以最大程度地减少链链程序的存储和计算复杂性。具有高度计算或存储的应用产生的大量费用，通常称为气体，以补偿网络中的验证器。通常，这些费用会传递给应用程序的用户。高气成本促使许多应用程序利用可验证的计算[GGP10]，将昂贵的操作放置到执行任意计算并提供简洁的非互动证明（SNARK）的功能强大但不受信任的脱链实体的昂贵操作（SNARK）是正确的。在零知识证明（即ZKSNARKS）的情况下，该计算甚至取决于验证者不知道的秘密输入。可验证的计算导致范式，其中智能合约虽然能够进行任意计算，但主要充当验证符，并将所有重要的计算外包外包。激励应用程序是汇总，它将许多用户的交易结合到单个智能合约中，该合约验证了所有用户都已正确执行的证明。但是，验证这些证据仍然很昂贵。例如，迄今为止，Starkex汇总已经花费了数十万美元来验证周五多项式承诺的开放证明。1
引用方式：Shi, TW, Chen, K.-J., Ren, L., Cui, W.-H. (2023)。基于运动意象的机械臂抓握控制脑机接口。
本文提出了一种脑机接口（BCI）系统，利用ABB机械臂实现手部和腕部控制。该BCI系统从30个电极采集四类运动想象（MI）任务（手抓握、手伸展、腕部屈曲和腕部伸展）脑电图（EEG）信号。它利用两个具有不同带宽的五阶巴特沃斯带通滤波器（BPF）和归一化方法实现原始MI任务EEG信号的预处理。特征提取的主要挑战是从预处理后的EEG信号中分析MI任务意图。因此，所提出的BCI系统在时域和时频域中提取了十一种特征，并使用互信息方法来降低提取特征的维数。此外，BCI系统应用一个具有30个滤波器的单卷积层卷积神经网络（CNN）来实现MI任务的四级分类。与现有研究相比，该BCI系统的分类准确率提高了约32%-35%，实际机械臂抓取控制实验验证了该BCI系统具有良好的适应性。
使用多通道卷积和循环神经网络自动检测患者间的癫痫发作
我们提出了一种端到端深度学习模型，可以自动检测多通道脑电图 (EEG) 记录中的癫痫发作。我们的模型结合了卷积神经网络 (CNN) 和双向长短期记忆 (BLSTM) 网络，使用少量可训练参数有效地从 EEG 数据中挖掘信息。具体来说，CNN 会为原始多通道 EEG 数据的每个一秒窗口学习一个潜在编码。同时，BLSTM 会根据 CNN 编码学习癫痫发作表现的时间演变。这些架构的组合使我们的模型能够捕获指示癫痫发作活动的短时间尺度 EEG 特征以及癫痫发作表现中的长期相关性。与大多数先前的癫痫发作检测工作不同，我们通过留一患者交叉验证程序模拟住院监测环境，在所有患者中达到 0.91 的平均癫痫发作检测灵敏度。该策略验证了我们的模型可以推广到新患者。我们证明我们的 CNN-BLSTM 优于传统的特征提取方法和依赖于更大、更复杂的网络架构的最先进的深度学习方法。