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评级理由 2020 年 7 月 27 日 Laxjeet Renewable ...
*请参阅 BWR 网站 www.brickworkratings.com/ 了解评级定义 ** 银行融资详情见附件-I # 截至 2020 年 5 月 31 日的未偿余额 评级行动/展望：稳定 BWR 重申对 Laxjeet Renewable Energy Pvt. Ltd.（“LREPL”或“公司”）银行贷款的长期评级为“BWR BBB-”，展望为“稳定”。该评级的优势在于强大的集团支持、经验丰富的发起人、与 CESC 签订的 25 年长期 PPA、令人满意的付款记录和结构化的还款机制以及中等的财务风险参数。然而，由于没有升级条款福利、固有的太阳能发电风险和技术风险，评级受到限制。评级展望被指定为“稳定”，因为 BWR 认为 Laxjeet Renewable Energy Pvt. Ltd. 的业务风险状况将在中期内保持不变。 “稳定”展望表明中期内评级变化的可能性较低。如果收入和盈利能力有所改善，评级展望可能会修订为“正面”。如果财务风险状况和流动性问题出现任何恶化，评级展望可能会修订为“负面”。
已发布版本的引文 (APA)：Sadeghi, AH、Maat, APWM、Taverne, YJHJ、Cornelissen, R.、Dingemans, AMC、Bogers, AJJC 和 Mahtab, EAF (2021)。虚拟现实和人工智能用于肺段切除术的三维规划。JTCVS 技术，7，309-321。https://doi.org/10.1016/j.xjtc.2021.03.016 链接至 EUR 研究信息门户上的出版物
在过去的几年中，虚拟现实 (VR) 设备和软件越来越受欢迎，并且已被证明可以提高外科医生对患者解剖结构的理解。7-9 VR 平台比现有的 2D 或 3D 规划软件具有更多特性和功能，包括沉浸式和交互式操作、逼真的深度感知以及复杂解剖结构关系的可视化，外科医生可以随时应用这些特性来更真实地了解患者的解剖结构。8、10 此外，自动成像算法可以通过自动可视化感兴趣的解剖结构来创建更有效的规划。11、12 通过开发基于人工智能 (AI) 的沉浸式 3D-VR 平台作为传统 CT 成像的补充术前规划工具，可以为胸外科医生的武器库增添新颖性。
网站：www.ijeer.forexjournal.co.in基于模糊逻辑控制器的充电和排放
摘要 - 目前的研究介绍了用锂离子在电动汽车应用中使用的锂离子制造的电池的模糊充电和排放控制方法。提出的基于模糊的解决方案考虑了可用的参数，以充电或在安全功能区域内收取商店。为了分析和控制电池性能，已经使用了各种控制方法，但是每个方法都有自己的缺点集，例如无法停止两个充电条件，即控制器的难度，冗长的充电时间。由于缺乏数学计算，模糊的控制器也更简单地构造，具有较少的额外感应组件，并且更少的深层放电和过度充电保护措施，从而使其在速度和复杂性方面更有效。通过使用负载需求和产生的数值模拟证明了建议的充电控制器系统的有效性。在模拟负载条件下评估建议的控制器的性能。该模型的调节电池充电和排放能力得到了试验的成功结论。输出表明电池的充电状态（SOC）永远不会超过该特定类型的20％至80％的安全范围。这项研究的主要结果是一种新的模糊模型和用于调节电池充电和排放的操作实时系统。一般术语：电池管理系统，模糊逻辑控制器。关键字：充电 - 收费；模糊逻辑控制器；最先进的；锂离子和matlab/simulink。
韦克舍热电厂大规模余热储热的实施。技术经济分析
为了实现更大的经济稳定性，Växjö 的 VEAB 等热电联产电厂运营商积极寻找一种新的商业模式，这种模式既能与现有设施兼容，又能增加公司的总收入。这些过程包括氢气生产和生物化学产品，如生物聚合物和生物燃料。然而，这些过程也会产生大量的热量，需要加以处理。或者，额外的热存储容量可以让工厂更有选择性地选择何时生产这些热量以最大化利润。因此，重要的是研究实现这一目标的不同方法，包括传统方法（例如对流冷却）和替代方法（不同的大型地下热存储）。还研究了湖源冷却，以确定它是否可以取代对流冷却作为冷却工厂废热的方法。技术分析表明，替代方法肯定是有希望的，尽管需要更多的土地使用（BTES 需要 36 000 平方米，而对流冷却系统需要 750 平方米），并且在决定适当的方法时必须解决一些限制。此外，研究发现，通过增加 BTES 系统的规模，单位热容量的热量损失会减少，而增加钻孔深度会降低系统的整体热量损失。经济分析表明，当仅用于处理废热时，替代方法的成本要比对流冷却高出几个数量级，替代方法的成本几乎是对流冷却的 6 倍。如果可以发现 BTES 系统的额外利用率，或者潜在需求可能使 BTES 系统成为处理热电联产电厂运营商业务扩展带来的多余热量的更具吸引力的选择，那么未来肯定有机会使 BTES 系统成为更可行的选择。
thoraxjnl-2019-214104.full.pdf
摘要背景评估 CT 检测到的肺结节的恶性肿瘤风险是临床管理的核心。人工智能 (AI) 的使用为改善风险预测提供了机会。在这里，我们比较了一种人工智能算法，即肺癌预测卷积神经网络 (LCP-CNN) 与英国指南中推荐的布洛克大学模型的性能。方法回顾性地收集了英国三家医院偶然发现的 5-15 毫米肺结节数据集，用于验证研究。每个结节的真实诊断基于组织学（任何癌症都需要）、分辨率、稳定性或（仅适用于肺淋巴结）专家意见。1187 名患者中有 1397 个结节，其中 229 名（19.3%）患者中的 234 个结节为癌症。在预定义的分数阈值下比较了布洛克模型和 LCP-CNN 的模型判别力和性能统计数据。结果 LCP-CNN 的曲线下面积为 89.6%（95% CI 87.6 至 91.5），而 Brock 模型的曲线下面积为 86.8%（95% CI 84.3 至 89.1）（p≤0.005）。使用 LCP-CNN，我们发现 24.5% 的结节得分低于最低癌症结节评分，而使用 Brock 评分时这一比例为 10.9%。使用预定义的阈值，我们发现 LCP-CNN 给出了一个假阴性（0.4% 的癌症），而 Brock 模型给出了六个（2.5%），同时两个模型的特异性统计数据相似。结论与 Brock 模型相比，LCP-CNN 评分具有更好的辨别力，并且可以识别出更大比例的良性结节而不会遗漏癌症。这有可能大幅减少所需的监测 CT 扫描比例，从而节省大量资源。
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