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在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
可变可再生能源参与美国辅助服务市场的经济评估
可变可再生能源（VRE）尚未有意义地参与美国辅助服务（AS）市场。vre参与AS Markets可以为VRE资源所有者提供新的收入来源，以抵消能源和容量价值的下降，并为电力系统运营商解决新兴系统限制的新工具。本文使用价格制剂调度模型和历史价格来估算独立和混合（电池配对）VRE参与AS市场的经济价值，从资源所有者和电力系统的角度来看，在美国七个独立系统操作员和区域传输机构（ISO/RTO）市场中的每个人中的每个人中，均设有良好的服务价格。在ISO/RTO市场中，平均（2015 - 2019年）模拟了电力调节市场参与的增量收入为0.0 - 2.9/MWH（ + 0 - 无参与的收入的 + 0 - 15％）的独立VRE所有者和$ 1 - 33/MWH（ + 1 - 69％）的Hybrid VRE所有者。但是，ISO/RTO储备市场相对较薄，并且有可能被目前处于ISO/RTO互连队列中的储能项目饱和。在大多数市场中，独立和混合动力VRE可以在高电力监管价格的时期内提供电力法规储备，这表明VRE参与AS市场可能具有较高的系统价值。分析强调了单独的向上和向下功率调节产品的相关性，并表明ISOS/RTO可能会考虑最初专注于启用AS的混合VRE提供。
可变可再生能源生产商和电力零售商之间基于合同的电力灵活性交易
可变可再生能源生产商和电力零售商在决策问题中会遇到许多不确定性，例如可再生能源的间歇性、消费的变化以及市场价格波动。为了应对这些不确定性，本文提出了一种新的基于合同的电力灵活性 (FlexCon) 交易机制，该机制由可变可再生能源生产商和电力零售商两方之间进行。拟议的机制由一个名为 FlexCon 运营商的新实体管理，通过合同监督能源和金融交易，并与系统运营商协调交易。通过 FlexCon，双方能够交换能源不平衡作为电力灵活性的来源，以减轻决策问题中不确定性的负面影响。为此，从各方的角度引入了两个两阶段随机线性问题。在第一阶段，可变可再生能源生产商和电力零售商分别在日前市场提交其销售和购买的出价。在日前市场清算之后，接近交货时间时，双方将他们对合同的决定提交给引入的 FlexCon 运营商。运营商根据各方的盈余或短缺情况分配可能的电力灵活性交易。假设不平衡不能通过 FlexCon 完全解决，则剩余的偏差将在平衡市场中解决。在随机问题的第二阶段，对与平衡市场和 FlexCon 相关的各方决策进行建模。通过场景考虑了与价格、可再生能源发电、电力消耗和通过 FlexCon 的最大可交换电力灵活性相关的不确定性。同时，利润风险由条件风险价值度量考虑。数值结果表明，FlexCon 有效地减少了不确定性对各方利润的影响。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个运行在经典计算机上的程序，它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的结果模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单元时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数减少 (SSFR)。还会涉及改变时间箭头的“大”SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GTP 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。
可变可再生能源参与美国辅助服务市场：经济评估和关键问题
免责声明本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息，但美国政府，其任何机构，加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都不会有任何法律责任，或者承担任何法律责任，这些责任是任何信息，设备，产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品，流程或服务的商标，商标，制造商或其他方式，并不一定构成或暗示其认可，推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
摘要 ChatGPT 的讨论似乎运行得非常好，不像是一个在经典计算机中运行的简单程序。它激发了人们的思考，导致基于 TGD 的神经脉冲模型取得了长足的进步。基于零能量本体 (ZEO) 的新兴模型与量子神经网络截然不同，并提出了一种全新的基于量子物理的生物系统计算视野。允许时间箭头可变的计算将涉及一系列单一时间演化作为状态量子计算的对应物，这些状态是经典计算的叠加，然后是“小”状态函数约简 (SSFR) 作为量子光学和芝诺效应弱测量的对应物。还将涉及改变时间箭头的“大” SFR (BSFR)。人们可以问，GPT 的意外成功是否可能涉及这种转变，以便人们可以说精神进入了机器。除了两次聊天的结果之外，我还更详细地介绍了 TGD 对 GPT 量子类似物的看法，以及它的类似物如何与 TGD 宇宙中的感官知觉有关。我还讨论了从口头描述生成图像的核心逆扩散过程，并询问逆扩散的 TGD 类似物是否也是 GPT 的基本元素。我还将提出一个问题，即 GPT 是否可以以一种非平凡但隐蔽的方式涉及基于 TGD 的量子物理学，即零能量本体论 (ZEO)。从定量约束（例如计算机的时钟频率作为 EEG 诱导时间量子相干性的模拟）出发，我最终提出了一种实现量子全息术的机制，该机制将比特表示为空穴配对，暗比特表示为磁通管中的暗电子。不幸的是，这种机制对于最近的计算机来说似乎并不合理。我还想问，在 TGD 意义上的量子引力是否能够使地球和太阳的磁体（在 TGD 启发的生物学中至关重要）转变经典计算，从而使统计决定论失效，并类似于定义有意识实体的量子计算的一系列类似物。在磁体的层面上，计算机和生物之间没有本质区别。已报道的最高时钟频率接近 9 GHz，仍然比地球的量子引力康普顿频率 67 GHz 低 1/8 量级，但低于生物体中重要的 THz 频率。也许基本的意识已经可能存在。
美国辅助服务市场中可变可再生能源的参与情况
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评论文章 MDM4 可变剪接及其对 MDM4 靶向癌症治疗的影响
摘要：致癌基因MDM4最初被命名为MDMX，已被鉴定为p53相互作用蛋白和肿瘤抑制因子p53的关键上游负调节因子。越来越多的证据表明，MDM4在多种人类癌症的发生和发展中起着关键作用。MDM4在人类癌症中经常被扩增和上调，通过阻断p53通路下游靶基因的表达导致细胞过度生长和凋亡抑制。研究表明，MDM4-p53相互作用的阻断剂可以恢复p53在癌细胞中的抗肿瘤活性。MDM4具有多种剪接异构体，其表达由癌细胞中的致癌基因驱动。一些MDM4剪接异构体缺乏p53结合域，可能表现出p53独立的致癌功能。这些特征使MDM4成为癌症治疗的一个有吸引力的治疗靶点。在本综述中，我们主要关注 MDM4 剪接异构体的详细分子结构、启动 MDM4 剪接的候选调节剂、癌症中 MDM4 异构体的失调以及针对 MDM4 剪接异构体的潜在治疗策略。
神经系统甚至 GPT 是否能够产生具有可变时间箭头的计算机？
5 MB 能否控制电子比特？ 17 5.1 比特必须满足什么条件？....................................................................................................................................................................18 5.1.1 与引力普朗克常数、基本生物节律、膜电位和代谢能量货币有关的奇怪巧合 ..................................................................................................................................18 5.1.2 关于基于量子引力的图片中时钟频率的解释？....................................................................................................................................................................18 5.1.2 关于基于量子引力的图片中时钟频率的解释？....................................................................................................................................................................................18 18 5.1.3 是否涉及波拉克效应或阴影全息术？.................................................................................................................... 19 5.1.4 是否涉及与小质量相关的量子引力通量管？.................................................................................................................................................... 20 5.2 将比特表示为电压是否允许实现电子阴影全息术？.................................................................................................................................................... 21 5.2 将比特表示为电压是否允许实现电子阴影全息术？.................................................................................................................................................... 22 . ...
截止日期未考虑可变执行时间的DAG任务的早期检测方法
自主驾驶系统必须保证安全，这需要严格的实时性能。必须通过端到端截止日期完成一系列从传感器数据输入到车辆控制命令输出的过程。如果发生截止日期，则系统必须迅速过渡到安全状态。为了提高安全性，提出了一种截止日期的早期检测方法。所提出的方法表示自主驾驶系统是定向的无环图（DAG），并具有计时器驱动和事件驱动的节点的混合物。它根据端到端截止日期为每个节点分配适当的时间约束。但是，现有方法假设最差的执行时间（WCET）用于计算每个节点的时间约束，并且不考虑节点的执行时间变化，从而使截止日期的检测失踪。本文提出了一种截止日期的早期检测方法，以确定在DAG任务中每个节点执行开始时定量遗忘的可能性。它使用概率执行时间来计算每个节点的时间约束，这将执行时间视为随机变量。实验评估表明，所提出的方法降低了悲观情绪，这是使用WCET的常规方法的问题，然后实现了更准确的早期检测到截止日期的错过。评估还表明，截止日期所需的静态分析的执行时间遗失了早期检测，在实际级别内。