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World File Search System均方根
通过天空图像进行遮挡扰动深度学习概率太阳预报：预印本
摘要 — 由于太阳能资源本身的不确定性，太阳预报正在转向概率范式。输入不确定性量化是建模太阳不确定性的广泛使用和最佳方法之一。然而，与其他输入源（例如数值天气预报模型）相比，纯基于天空图像的概率太阳预报落后了。在这项研究中，开发了一种遮挡扰动卷积神经网络，称为 PSolarNet。PSolarNet 提供来自天空图像序列的全球水平辐照度的非常短期的确定性预报、预报场景和概率预报。基于 6 年开源数据的案例研究表明，开发的 PSolarNet 能够生成准确的 10 分钟确定性预报，标准均方根误差为 5.62%，预测场景逼真多样，与实际时间序列的平均相关性为 0.966，概率预报可靠而敏锐，标准连续排序概率得分为 2.77%。索引术语 — 深度学习、太阳预报、天空图像处理、贝叶斯模型平均
基于蜉蝣优化算法的光伏电池三二极管...
光伏系统最大功率输出与控制优化分析建立在准确可靠的光伏电池参数辨识基础上，但其高度非线性、多峰性等难题成为传统优化方法获取准确高效结果的障碍。本研究采用一种新型智能优化算法——MA（may fly algorithm，MA）对光伏电池三二极管模型（TDM）进行高效辨识，并以最小均方根误差（RMSE）作为评价指标验证算法的有效性。而且，通过不断调整MA的参数、种群数量和迭代次数来更好地平衡全局发展与局部优化的关系，从而获取更高效、更优的优化结果。研究案例表明MA在光伏电池参数辨识的准确性和稳定性方面优于其他元启发式算法。例如，MA 获得的 RMSE 的最小标准差 (SD) 比其他算法小 1,305 倍。
预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
NIA项目注册和PEA文件
该项目旨在利用 DIgSILENT PowerFactory 软件开发聚合物电解质膜 (PEM) 制氢厂的动态模型，以满足英国电力系统规划、稳定性分析和运行研究的关键需求。英国政府的目标是到 2030 年实现 10 GW 的低碳氢气产量，因此了解氢气技术与电网的整合和相互作用至关重要。该项目将专注于对电解器和燃料电池厂进行建模，分析其可扩展性，并开发用于电网整合的控制系统。通过均方根 (RMS) 和电磁瞬变 (EMT) 模拟，该项目将研究制氢厂对电网稳定性的影响，促进向低碳氢气生产的平稳过渡。该项目符合英国的净零排放目标，可增强能源安全、实现脱碳，并支持零碳能源系统转型的更广泛战略。
研究文章高能量，高度重复利率的紫外线脉冲来自效率增强的频率频率激光
摘要在这项研究中，证明了以100 Hz运行的高能量，暂时形状的皮秒紫外线（UV）激光，其脉冲通过级联的再生和双pass型级增长量增强至120 MJ，从而增加了10 8的增长。具有精确的操作和优化，放大激光脉冲是时间和空间结构域中的平流，以维持高纤维效果，这显着提高了随后的第三次谐波（THG）的转换效率（THG）。最后，在355 nm处获得91 MJ，470 ps脉冲，对应于高达76％的转化率效率，据我们所知，这是高重复速率率Picsecond Laser的最高效率。此外，紫外线激光器的能量稳定性优于1.07％（均方根），这使该激光成为包括激光调理和微型制作的各种领域的有吸引力的来源。
空间脑部 MRI 滤波方法分析......
非线性滤波器用于滤除 MR 数据中的伪影和噪声。信号保存和降噪之间的平衡使 MR 数据恢复成为一项复杂的任务。应用非线性滤波器（例如中值和非局部均值滤波器 (NLM) 滤波器）将右偏 Rician 分布转换为非偏高斯分布。NLM 滤波器比双边和中值滤波器提供更好的结果。由于应用非线性滤波器后分布不偏斜，因此应用了标准线性滤波器（例如高斯滤波器和维纳滤波器）并得出结果。NLM 和高斯滤波器的线性组合给出了令人满意的结果。对 40 张临床图像进行了实验，发现 NLM 滤波器具有最佳效果。用于比较的图像质量指标是峰值信噪比 (PSNR)、均方根误差 (RMSE)、结构相似性指数 (SSIM) 和熵。实验是在 MATLAB 2020a 上进行的。
picln调节植物中的替代剪接和光/温度响应
[a]Martínez-Martínez等人提供的EHS的实验测量的底物滥交水平。1。[b]基于Arpigny和Jaeger分类的家族35。[C] TopScore预测的全蛋白误差估计比较模型15。[d]在Pymol中“ Alignto”确定的PDB结构的模型之间的均方根偏差；在Å。[E] EHS的催化活性残基。 [F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。 [g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。[E] EHS的催化活性残基。[F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。 [g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。[F]基于预测的H type2，EHS具有EHS的全局灵活性。[g]基于预测的RC IJ，邻居的EHS催化活性残基的局部灵活性。
DNA通过超薄纳米液体的易位
传感器和反应。[6]这种方法需要纳米级操纵，并了解有关生物聚合物运输的物理学的理解。尽管研究和设计不同的几何几何限制[7] 探究了运输过程的各个方面，但通过人工纳米渠道的生物聚合物传输现象的基本面尚未完全解决。 一个挑战是纳米级运输过程中涉及的众多力量。 分子转运是由生物聚合物经历的熵，电渗和电泳力的相互作用驱动的。 [7-12]例如，纳米限制诱导的熵屏障阻碍了由电泳力驱动的大型DNA聚合物线圈的插入，这些线圈驱动到较小的纳米孔中，而纳米孔和chan-可能与天然生物学通道和泊松的长度尺度一样小。 另一个挑战在于模仿光滑且原子上精确的表面，这将使研究人员能够将固有的聚合物行为从表面相互作用中解散。 [13]硝酸硅/氧化硅的基础岩石已被广泛用于纳米流体通道以转移生物聚合物，但它们患有明显的（纳米含量很少的均方根（RMS））表面粗糙度和不均匀表面。 [14–16]尝试使用碳纳米管（CNT）（CNT），具有光滑的内表面，面部挑战探究了运输过程的各个方面，但通过人工纳米渠道的生物聚合物传输现象的基本面尚未完全解决。一个挑战是纳米级运输过程中涉及的众多力量。分子转运是由生物聚合物经历的熵，电渗和电泳力的相互作用驱动的。[7-12]例如，纳米限制诱导的熵屏障阻碍了由电泳力驱动的大型DNA聚合物线圈的插入，这些线圈驱动到较小的纳米孔中，而纳米孔和chan-可能与天然生物学通道和泊松的长度尺度一样小。另一个挑战在于模仿光滑且原子上精确的表面，这将使研究人员能够将固有的聚合物行为从表面相互作用中解散。[13]硝酸硅/氧化硅的基础岩石已被广泛用于纳米流体通道以转移生物聚合物，但它们患有明显的（纳米含量很少的均方根（RMS））表面粗糙度和不均匀表面。[14–16]尝试使用碳纳米管（CNT）（CNT），具有光滑的内表面，面部挑战
使用人工智能改善项目管理的时间估算
总共发现 12 个已完成的项目既有足够的时间报告数据，也有一些项目信息。以前的项目平均比项目开始时估计的时间多 55.1%。每个项目都有以下一项或多项：项目描述、工作分解结构和/或甘特图。但是，几乎所有项目的细节程度都很低，很难提取有用的特征。一个恒定时间模型（预测每个项目花费相同的时间）的均方根误差 (RMSE) 为 5058 小时，平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 282%。另一个模型考虑了项目是纯软件、纯硬件还是两者兼有，其 RMSE 为 4269 小时，MAPE 为 320%。由于数据稀缺，没有进行进一步的改进。确定为了开发出能够与人类估计相匹配的预测模型，以下条件至少之一必须为真：数据的细节程度更高、以前项目的样本量更大，或者项目更相似以便它们更频繁地共享共同特征。
ERDC SR-19-1“沿海环境下小型无人机系统数据的地理空间精度”
本特别报道的目的是记录在位于北卡罗来纳州达克的美国陆军工程兵团实地研究设施的沿海环境中从无人机载系统 (UAS) 获取的高空间分辨率图像数据的收集情况，以评估各种软件处理包的地理空间精度。使用固定翼 SenseFly eBee 无人机平台收集了来自两次任务（一次飞行于 2015 年 10 月，第二次飞行于 2016 年 9 月）的图像数据。使用了四种商业处理包来生成标准地理空间产品，包括数字表面模型和正高马赛克。通过分布在 70 公顷场地上的 11 个检查站评估地理空间精度。结果表明，精度因软件包而异，这可能部分与摄影测量处理方法有关。三维均方根误差范围为 0.54 至 0.06 米。该研究还表明，在尝试评估沿海环境中 UAS 平台的地理空间精度时，图像采集策略、摄像机参数设置和地面控制点/检查点设计的重要性。