1医学物理系,IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna,意大利博洛尼亚; 2纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心医学物理部; 3威斯康星大学 - 威斯康星州麦迪逊分校放射学系; 4马里兰州格伦·伯尼(Glen Burnie)核医学研究所; 5澳大利亚新南威尔士州瓦格·瓦格(Wagga Wagga)查尔斯·斯特特大学(Charles Sturt University)牙科与健康科学学院; 6康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系; 7密苏里州圣路易斯的华盛顿大学生物医学工程和Mallinckrodt放射学院; 8拉脱维亚拉脱维亚大学临床与预防医学研究所; 9纽约纽约的纪念斯隆·凯特林癌症中心放射学系;纽约纽约市威尔·康奈尔医学院放射学系10; 11加利福尼亚州戴维斯戴维斯分校生物医学工程系;瑞士伯尔尼大学核医学系12; 13加拿大不列颠哥伦比亚大学不列颠哥伦比亚大学放射学系; 14放射学和放射科学系,约翰·霍普金斯医学院,马里兰州巴尔的摩; 15瑞士日内瓦日内瓦大学医院核医学和分子成像司; 16荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学核医学与分子成像系; 17加拿大不列颠哥伦比亚省的不列颠哥伦比亚大学放射与物理学系;和18 United Theranostics,贝塞斯达,马里兰州
为此,主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播(从上游流域到下游流域),通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法(Hydropass)应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
大多数排放场景表明,在未来500年内,温度和降水状态将在全球范围内发生巨大变化。这些变化将对生物圈产生巨大影响,物种被迫迁移以遵循其首选的环境条件,从而移动和分散的生态系统。但是,气候变化影响的大多数预测仅达到2100,这限制了我们对气候影响的时间范围的理解,并可能阻碍了适当的适应性动作。为了解决此数据差距,我们使用一般循环模型在不同的CO 2排放场景下,从2000年至2500年对未来的气候变化进行建模。然后,我们将生物群体模型应用于这些建模的气候期货,以调查全球植被的气候强迫的转变,实施这些建模植被变化所需的迁移的可行性以及基于现代人类的人类土地使用的潜在重叠。在一个公平情况下,多达40%的陆地区域预计将适合于2500。冷适应的生物群落,尤其是北方森林和干苔原,预计将遭受合适面积最大的损失。没有缓解的情况,这些变化可能会对全球生物多样性和提供生态系统服务产生严重的影响。本文是主题问题的一部分,“生态新颖性和行星管理:转化生物圈中的生物多样性动态”。
对气候变化和能源安全的日益担忧导致能源框架的范式发生了变化。在这方面,分布式生成提供了处理能源传递中不确定的可能性,以及传统和集中发电厂的化石燃料依赖性。这项工作提出了一种建模和多标准优化策略,用于设计和操作连接的发电厂,包括不同的能量向量。建模方法考虑了能源转换单元的时间操作,以响应电力和氢的需求以及存储系统的季节性行为。实施了针对经济,环境和社会方面的多标准评估。目标函数是总年化成本,CO 2排放和网格依赖性。根据优化结果,它强调了评估标准对发电厂的结构和运营政策的影响。另外,通过比较分布式能源系统相对于集中式方案的性能,可以注意到分散生成的显着潜力。的确,根据优化目标,CO 2排放量最高为89%,并且可以实现高达81%的自助力。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
Vijilius Helena Raj 1,R。AkhileshReddy 2,Navdeeep Singh 3,Navya Gupta 4,Taqi Mohammed Khattab al-Rubaye 5,Priyanka Agrawal 6 * 1 Applied Sciences Sciences,New Horightied Sciences,New Horizon Engineering of Engineering of Engineering,印度印度班加罗尔,印度班加罗尔。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI&ML系。 3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院,大诺伊达,北方邦,印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略(IEAS)。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块,优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中,提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征:必须在许多时间步骤中改善保留率;应考虑能源定价结构。 因此,使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此,基于IEM,DG,智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。2印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI&ML系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院,大诺伊达,北方邦,印度。 5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略(IEAS)。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块,优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中,提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征:必须在许多时间步骤中改善保留率;应考虑能源定价结构。 因此,使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此,基于IEM,DG,智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院,大诺伊达,北方邦,印度。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。 6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略(IEAS)。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块,优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中,提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征:必须在许多时间步骤中改善保留率;应考虑能源定价结构。 因此,使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此,基于IEM,DG,智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。5伊拉克纳杰夫大学医学技术学院医学实验室技术系。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。 摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略(IEAS)。 SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块,优化组件和功率预测模块。 从对太阳能PV生产的特征进行的研究中,提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。 能量保留的机理是其两个最重要的特征:必须在许多时间步骤中改善保留率;应考虑能源定价结构。 因此,使用ESS模块确定操作的最佳方式。 可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。 因此,基于IEM,DG,智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。6印度大诺伊达大学IILM大学电气与电子工程系。摘要 - 提出了用于执行微电网峰值性能的智能能源管理策略(IEAS)。SEMS主要包含三个模块 - 能源保留系统管理模块,优化组件和功率预测模块。从对太阳能PV生产的特征进行的研究中,提前一天提出了一个提前一天的电力预测模块。能量保留的机理是其两个最重要的特征:必须在许多时间步骤中改善保留率;应考虑能源定价结构。因此,使用ESS模块确定操作的最佳方式。可以通过同时考虑多次限制定义的ESS来评估存储设备和ESS财务绩效。因此,基于IEM,DG,智能管理ESS和经济负载调度的操作转换为单对象优化问题。最后,为了获得可行的负载管理方法,提出了VE-GA的效率组件。该模块生成了分散发电机和ESS的控制图,并提供了三种不同的操作策略。____________________________________________ *通讯作者:priyanka.agrawal.ei@gmail.com
Corresponding Authors: Bilal Aslam E-mail: b.aslam@qu.edu.sa Sulaiman Aljasir E-mail: s.aljasir@qu.edu.sa Received: 12-12-2024, Accepted: 22-01-2025 , Published online: 19-02-2025 Co-authors: AS: ayesha.sarwar@gcuf.edu.pk, SMa: saramahmood@gcuf.edu.pk, SMu: saimamuzammil@gcuf.edu.pk, ABS: absiddique@gcuf.edu.pk, FS: fatimasarwar15@gmail.com, MK: mohsinkhurshid@gcuf.edu.pk, MHR: drmhrasool@gcuf.edu.pk, JS: j.sasanya@iaea.org如何引用:Sarwar A,Aslam B,Mahmood S,Muzammil S,Siddique AB,Siddique AB,Sarwar F,Sarwar F,Khurshid M,Rasool M,Sasanya J,Sasanya J和Aljasir S(2025)兽医世界,18(2):446–454。版权所有:Sarwar等。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款(http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/)
可在 CC0 许可下使用。本文是美国政府作品。根据 17 USC 105,它不受版权保护,并且还提供预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权持有者于 2022 年 12 月 20 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283681 doi:medRxiv 预印本
基于石墨烯的纳米材料(GBN)已成为广泛研究领域的高度有希望的纳米材料。1由于其独特而独特的特性,例如化学惰性,特殊的机械强度,高导热率和出色的透射性,GBN在能量,电子,光子学,传感器和生物医学应用等不同领域中显示出巨大的潜力。现在可以大量生产2 GBN,这导致了基于石墨烯的技术的开发,3,预计到2025年,市场估算预计将超过1.1亿英镑。4鉴于它们的探索越来越大,并且具有职业和公众接触的潜力,GBN对健康的影响已成为一个显着的关注点。5最近的一个例子是在世界各地生产和分布的石墨烯涂层面膜的使用
抽象的水下无人机对于科学研究,环境监测和海上操作至关重要,可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而,他们的部署面临着低带宽,高潜伏期,信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下,传统的集中数据处理方法效率低下,因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战,本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习(FL)框架。与集中式方法不同,FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备,从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外,FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁,包括零日攻击,而无需直接暴露敏感数据,从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测,FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战(IOUT)。