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发展可持续发展的几个关键人为因素......
摘要：本研究的目的是开发一个框架，以识别可能导致人为错误并进而导致 3 级自动驾驶事故的关键人为因素 (HF)。尽管人们非常重视开发自动驾驶汽车的硬件和软件组件，但尚未研究人类驾驶员与自动驾驶汽车之间的交互。由于用户的接受度和信任度对于自动驾驶技术的进一步可持续发展至关重要，因此考虑会影响用户满意度的因素至关重要。由于自动驾驶是一个新的研究领域，因此对其他成熟领域的文献进行了回顾，以找出这些可能的 HF。在此，部署了相互关系矩阵来识别关键 HF，并分析这些 HF 之间的关联及其对性能的影响。年龄、注意力、多任务处理能力、智力和学习速度被选为自动驾驶技术中最关键的 HF。在设计驾驶员与自动驾驶系统之间的交互时考虑这些因素将通过确保良好的可用性和用户体验来提高用户对该技术的接受度及其可持续性。
广泛的遗传研究确定了几个SARS-COV-2
在精确肿瘤学的背景下，离体药物筛查的目的是作为一种直接在患者衍生的肿瘤细胞上进行治疗效率建模的功能诊断方法。在这里，我们报告了一项使用综合多组学的离体药物筛查方法来评估腮腺罕见转移性鳞状细胞癌中的效率的案例研究。肿瘤细胞，远端皮下转移用于基于成像的单细胞分辨率药物筛查和基于反相蛋白阵列的药物筛查测定法，以在标准治疗选择后耗尽了治疗策略，以告知治疗策略。通过组织病理学，基因组促进和体外细胞生物学方法和具有持久临床反应的靶向治疗方法，通过离体测量的药物效率发现了发现的药物靶标。这些结果表明，在治疗前和治疗期间使用串行的离体药物筛查为辅助治疗方案提供了信息，并在唾液腺转移性鳞状细胞癌中强调了HER2作为潜在的治疗靶标。
自由空间的几个模式纤维耦合效率...
摘要 - FEW模式纤维是接收器自由空间光学通信的重要组成部分，以获得可实现的高耦合效率。根据自由空间光学通信链接到几种模式纤维的理论耦合模型是基于一组尺度适应的Laguerre-Gaussian模式提出的。发现各种模式的效率在存在大气湍流或随机抖动的情况下的行为不同。基于此模型，获得了最佳耦合几何参数，以最大程度地提高少数模式纤维所选模式的耦合效率。研究了随机抖动的沟通性能。表明，少数模式纤维比单模纤维具有更好的位率率性能，尤其是在高信噪比的比率方面。
最佳尺寸方法 - 几个影响因素的影响
摘要 - 由于表现不断提高和成本降低，Battery储能系统（BESS）越来越具竞争力。从技术角度来看，某些电池存储技术可能是成熟且可靠的，但预计会进一步降低成本，但电池系统的经济关注仍然是要克服的主要障碍，然后才能将BESS充分用作能源领域的主流存储解决方案。由于部署BES的投资成本很大，因此最关键的问题之一是最佳尺寸，以平衡使用BESS改善能源系统绩效和实现盈利投资之间的权衡取舍。确定特定应用程序的最佳BES大小是一项复杂的任务，因为它取决于应用程序本身，电池系统的技术特征和业务模型框架的许多因素。本文介绍了一种基于通用仿真的分析方法，该方法已开发出来，以确定BESS最佳尺寸，同时考虑到其生命周期的应用程序和存储性能。它的实现和相关的结果介绍了两个不同的BES用例：PV注入的平滑和峰值剃须应用和一个离网杂种微网案。为了更好地理解在BESS大小程序中要考虑的最有影响力的驱动因素，对这两个说明性案例进行了一些灵敏度分析。使用比较方案导致量化以下主题中几个因素的最佳尺寸结果的影响程度：控制策略，预测质量，由于老化而导致电池性能的退化，技术建模的精度。
该中心本月有几个新计划。 ...
生产食品储藏室，我们很高兴地宣布农产品储藏室的运行状况非常好。感谢大弗林特社区基金会（Community Flont）的赠款，该基金会是从Flint Fresh购买新鲜农产品的赠款。除了假期周，我们将每天分发免费的新鲜农产品。农产品袋将从每天上午10:00开始以先到优先的方式分发。可用性是
具有多面原型的几个图像分类
游戏化是一个新兴的概念，通常以其已知的动机和参与品质而被使用和引用。尽管在运输和流动性领域中研究了游戏化并应用了各个领域，但在各个领域中都没有概述。因此，需要全面了解所进行的研究，其产生的经验证据以及仍然可能缺乏的研究类型。这些发现可能有助于更有效，更受欢迎的运输干预措施，无论是旨在提高安全性，流动性还是生态友善。我们的评论概述了有关流动性和运输的游戏化文献，并为将来的研究和干预提供了建议。对Scopus，Web of Science和PubMed进行了统一的系统文献综述，导致了49篇合格的论文。对这些论文的分析结果表明多个领域的异质性：干预的目标（例如安全或生态友好驾驶），方法论（即不同的样本大小，不同的实验设计），实验类型（例如，问卷，模拟或仿真研究）和更多重要的过程（例如观察到的经验证据。似乎在游戏化的影响或运输领域的基本机制上似乎没有达成共识。缺乏有关在流动性和运输领域提出游戏干预的最有效方法的知识，无论是旨在改变行为还是态度。进一步的研究应更多地依靠特定的理论框架来证明其方法合理，并在方法论和经验上更加依据地评估游戏化的效果，以建立适用可靠的知识。获得的知识可以提高道路安全性或帮助人们采取更环保的运输方式。
用几个示例定义建模类型
本文或演示文稿是Gaudí项目的一部分。Gaudí项目理念是通过获得频繁的反馈来改善。频繁的反馈是通过开放创建过程追求的。此文档以中间版本或几乎成熟的版本发布以获取反馈。只要文件保持完整且没有变化，就可以进一步分配。
从几个副本中学习量子多体系统
通过测量来估计量子态的物理性质是量子科学中最基本的任务之一。在这项工作中，我们确定了状态的条件，在这些条件下，可以从与系统大小呈多项对数关系、与目标可观测量的局部性呈多项式关系的副本数推断出状态所有准局部可观测量的期望值。我们表明，与最先进的断层扫描协议相比，这可证明副本数量呈指数级增长。我们将最大熵方法与经典阴影和量子最优传输等新兴领域的工具相结合，从而实现了我们的结果。后者使我们能够根据可观测量的局部性以及我们对一组固定少体可观测量的期望值的近似程度，对估计可观测量期望值时产生的误差进行微调。我们推测我们的条件适用于所有表现出某种形式的相关性衰减的状态，并针对其中的几个子集建立了该条件。这些包括广泛研究的状态类别，例如任意超图上的局部交换哈密顿量的一维热和高温吉布斯状态或浅电路的输出。此外，我们展示了最大熵方法在样本复杂度之外的改进，这些改进是独立感兴趣的。这些包括确定可以有效执行后处理的机制以及多体状态协方差矩阵条件数的新界限。
SWATH 合理结构设计的几个方面...
第 1 章概述了快速海上运输市场的现状和未来前景，强调了应用此类先进海洋概念的局限性和优势。在这些概念得到乘客、运营商和政府的更广泛接受之前，必须克服战略和技术方面的挑战，这些挑战构成了本文所述工作开展的背景。不可避免地，必须涵盖大量主题，以便向读者全面介绍这种新型运输方式中预期的结构设计问题及其解决方案。因此，本文并不声称内容完整，而是认为对该主题进行“深度”研究最适合确定结构设计各个方面的相互关联和相互作用程度，因此一直在积极开展研究。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。