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预测错误在国内峰值...
摘要 - 在本文中，对预测错误对国内电力需求管理性能的影响进行了彻底研究。最初，设计和建模的实时峰值电力需求管理系统使用电池储能系统（BESS），电动汽车（EV）和光伏（PV）系统。模型使用消费者的实时负载需求及其屋顶PV发电能力，以及BESS和EVS的充电限制，为峰值电力需求管理提供了协调的响应。之后，这种实时功率需求管理系统是使用自回归移动平均值和基于人工神经网络的预测技术建模的。预测值用于提供日间的峰值电力需求管理决策。但是，预测过程中的任何重大错误都会导致能源管理系统的能量共享不正确。在这项研究中，使用具有现实负载模式和不确定性的真实配电网络连接的两个不同的客户用于研究此预测错误对能源管理系统功效的影响。研究表明，在某些情况下，预测误差可能超过300％。由于此预测误差而引起的能源支持的平均容量可能会高达0.9 kWh，从而增加电池充电量周期，从而降低电池寿命并增加能源成本。它还研究了环境条件（太阳能日期，温度和湿度）与消费者的电力需求之间的可能关系。考虑到天气状况，提出了一种日常不确定性检测技术，以提供改进的电力需求管理。
对文章的回应，``ICA的错误
通过独立组件分析（ICA）的数据分解通常应用于生物物理和神经生理学数据，以删除造影和/或单独的大脑源活性，例如在脑电图（EEG）和fMRI数据中（Makeig等，1995； McKeown等； McKeown等； Makeig等，1995; McKeown et al。，1998）。ICA将数据矩阵作为输入（EEG时间课程或fMRI MAPS）提取组件“激活”（eeg的组件时间课程或fMRI的组件课程），由“ unmixing”矩阵定义。通过取消矩阵的倒数，可以将原始数据矩阵表示为这些组件“激活”的线性组合。但是，ICA作为一种盲源分离方法，不应盲目应用。有几个假设可以证明将独立组件分析（ICA）合理为给定的数据。
重新评估弓形虫和犬新孢子虫基因组，发现错误组装、核型差异和染色体重排
新孢子虫主要感染牛，导致牛流产，估计每年对全球经济造成 10 亿美元的损失。然而，对其生物学的研究一直被忽视，因为既定范式认为它与其近亲、广泛研究的人类病原体弓形虫几乎完全相同。通过使用第三代测序技术重新审视基因组序列、组装和注释，我们在此表明，新孢子虫基因组最初是在与弓形虫同源的假设下错误组装的。我们表明这些物种之间发生了重大染色体重排。重要的是，我们表明最初命名为 Chr VIIb 和 VIII 的染色体确实融合了，从而将新孢子虫和弓形虫的核型都减少到 13 条染色体。我们重新注释了新孢子虫基因组，揭示了 500 多个新基因。我们对非光合质体和线粒体基因组进行了测序和注释，并表明尽管顶质体基因组几乎相同，但物种和菌株之间存在高水平的基因碎片化和重组。我们的结果纠正了目前在 N. caninum 和 T. gondii 基因组数据库中广泛分布的组装伪影，更重要的是，突出了线粒体是以前被忽视的变异源，并为改变同源性范式铺平了道路，鼓励重新思考基因组作为这些病原体比较独特生物学的基础。
MRI的氦足迹 - 以及如何使发现更难发现
因此，在太空中肯定不乏氦气。，但并非每个天体都是热核融合反应器。太阳是。地球不是。在地球上，氦气极为稀缺。实际上，这是最稀有的天然发生的元素之一。地球的大部分氦气都来自自然的放射性过程，即腐烂的沉重元素。此过程听起来很慢，这意味着氦气是不可更新的有限资源。氦气从何而来？没有氦特异性采矿。相反，氦是天然气开采的副产品。“传统上，美国一直是全球氦气的最大来源，”英国牛津大学西门子磁铁技术Nology的氦气商品经理安德鲁·韦德（Andrew Wade）说。近年来，美国的氦气供应已经干燥，韦德不得不转向其他国家进行采购：“目前最大的生产商是卡塔尔和阿尔及利亚。很快在西伯利亚也将有一些大型燃气场。”氦气不仅是有限的，而且还挥发了：当氦气球弹出时，其氦气逃到了无法检索的气球中换句话说：
我们如何才能发现珍稀动物？
科学家研究 DNA 是因为它携带着有关生物体如何生存和运作的信息。随着时间的推移，DNA 在生态学中变得越来越重要。生态学家是研究生物体与其环境之间相互作用的科学家。生态学家现在使用环境 DNA (eDNA) 来研究物种。eDNA 是留在土壤、水或沉积物中的 DNA。生物体以头发、毛皮、皮肤、尿液、唾液或血液的形式在环境中留下 DNA。eDNA 可以告诉科学家某个地区有哪些生物。它还可以帮助科学家更多地了解环境中难以观察到的稀有生物。
