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World File Search System定位的
1 CAISO关税将“共同定位的资源”定义为“具有独特资源ID的生成单元，它是具有其他G
“混合资源”作为“生成单元，具有独特的资源ID，在单个互连点上具有使用不同的燃料来源或技术的组件。”共同位置和混合资源通常包括可变的能源资源与储能配对。2附录A caiso关税。 3参见S. Cal。 Edison Co.诉FERC，603 F.3d 996（D.C. Cir。 2010）; Indiana Municipal Power Agency诉PJM Interconnection LLC，172FERC¶61,243（2020）。2附录A caiso关税。3参见S. Cal。Edison Co.诉FERC，603 F.3d 996（D.C. Cir。 2010）; Indiana Municipal Power Agency诉PJM Interconnection LLC，172FERC¶61,243（2020）。Edison Co.诉FERC，603 F.3d 996（D.C. Cir。2010）; Indiana Municipal Power Agency诉PJM Interconnection LLC，172FERC¶61,243（2020）。
水泄漏检测和定位的机器学习
取水成本）和环境问题（由于许多区域的干预以及可用的清洁水数量减少）。与减少损耗大小相关的主要挑战是：（a）快速检测异常，尤其是在“增加”泄漏（随着时间的推移呈指数增长的管道损伤）和（b）表面上不可见的泄漏的精确定位。通过方法组合实现泄漏检测和定位：监视水网络（例如流入和消耗，压力）以检测趋势变化或异常情况；使用现场测量值进行物理检查（例如地球器）;使用GIS创建水力模型，并监视数据并分析可能的泄漏位置；还有许多其他。虽然许多硬件和软件解决方案都可以触及水工厂，但它们与水网络现实的集成和应用很复杂，需要考虑的人员和财务资源。网络结构的多元化，其未知状态（地下多年），不精确的文档，调查的不确定性或错误以及其他问题提高了实用泄漏管理的DI FFI崇拜。这项研究是在WaterPrime项目的框架内提出的，这是Aiut sp之间的合作。Z O.O.和ITAI PAS，旨在开发一个先进的IA（智能增强）系统，以进行水分配网络网络监测和泄漏检测。对几个月收集数据的分析允许对泄漏模式及其特性进行深入研究。该项目通过波兰国家研发中心与欧盟资金共同资助，已于2021年初开始，并迅速发展成为一个监测系统，用于两个波兰城市的水厂，涵盖了几个监测区域中成千上万的个人客户。我们的主张基于传感器数据中对传感器数据中异常的快速检测，其中包括探测器的集合，包括连续学习模型，这些模型将有关操作员注意的关键领域缩小了关键领域。对此，应用了另一套Ma-Chine学习工具来构建液压模型 - DMA状态的“数字双胞胎”，以研究可能的泄漏场景并缩小检查检查。为了进一步减少现场检查的时间，提出了一种不断变化的LORA IOT网络状态的解决方案，该解决方案使用算法优化来获得数据收集的临时强化。单独的，提出的方法在现实数据基准上取得了很好的结果。共同使用了与项目相关的两个水上工程的网络中，从而缓慢但稳定地减少了众多DMA区域的水分流失。
了解脑电图来源定位的有用性
基于EOM的审查，源本地化过程必须解决前进和反问题（图1）。1,3,5,6）远期问题是当前来源对头皮电势的期望，可以通过准确的头部模型来解决。1,3,5）脑组织的形状和传导分布强烈影响脑电图信号。因此，应使用个性化的MRI来构建确切的头部模型并实现更精确的源定位。4）反问题是指使用头皮电势测量值估算大脑中电流源的精确位置。1）解决此问题的一种方法是使用有关体积导体和发电机解剖结构的合理假设来设定局限性。已经引入了有关反问题的几个建议。1,2,4,5）尤其是作者描述了源分析模型的方法，例如偶极源定位和分布式源定位。从头皮脑电图记录的偶极子源定位可以通过计算当前偶极子的位置，方向和矩参数来估计位置源。4,7）然而，偶极子源定位需要先验假设大脑中的几个活动区域，假定有限数量的等效偶极子，并且可能会因缺失的偶极子而产生偏见。4,5）脑成像方法的最新发展导致了更复杂的选项，可以从头皮EEG信号中定位大脑来源，目前使用了几种分布式源定位方法。4,5,8）4,5）最受欢迎的分布式源模型是最低规范解决方案的修改算法，例如加权最小规范解决方案，低分辨率电磁断层扫描和局部自回旋平均值。
图S8：RAB10定位的确定
要检查RAB10的定位是否在SMAD4损失的设置中发生变化，我们在SW620和HT29的SMAD4中存在或不存在的HT29同源细胞上进行了免疫荧光实验。将带有诱导质粒PSMAD4的SMAD4阴性细胞系HT29和SW620在第0天接种，在第1天用强力霉素处理72H。rab10（＃ab237703 1：400）随后与早期（EEA1，＃BD 610456 1：400）和迟到（CD63，＃AB1318 1：400）共同染色。用Zeiss Axio观察者荧光显微镜拍摄的图片。
脑内纤毛 GPCR 定位的生理条件依赖性变化
摘要 初级纤毛是细胞附属物，对多种类型的信号传导至关重要。它们存在于大多数细胞类型中，包括整个中枢神经系统的细胞。纤毛优先定位某些 G 蛋白偶联受体 (GPCR)，并且对于介导这些受体的信号传导至关重要。这些神经元 GPCR 中有几种已被公认在摄食行为和能量稳态中发挥作用。细胞和模型系统，如秀丽隐杆线虫和衣藻，已将动态 GPCR 纤毛定位以及纤毛长度和形状变化都与信号传导的关键有关。目前尚不清楚哺乳动物纤毛 GPCR 在体内是否使用类似的机制，以及这些过程可能在什么条件下发生。在这里，我们评估了两种神经元纤毛 GPCR，黑色素浓缩激素受体 1 (MCHR1) 和神经肽 Y 受体 2 (NPY2R)，作为小鼠脑中的哺乳动物模型纤毛受体。我们检验了以下假设：在与这些 GPCR 功能相关的生理条件下，纤毛会发生动态定位。这两种受体都与摄食行为有关，而 MCHR1 还与睡眠和奖励有关。纤毛的分析采用计算机辅助方法，可实现无偏和高通量分析。我们测量了纤毛频率、长度和受体占有率。我们观察到，在不同条件下，对于一种受体而不是另一种受体，以及在特定大脑区域，纤毛长度、受体占有率和纤毛频率会发生变化。这些数据表明，GPCR 的动态纤毛定位取决于单个受体的特性以及它们表达的细胞。更好地了解纤毛 GPCR 的亚细胞定位动态可以揭示调节摄食等行为的未知分子机制。
M2D2：用于癫痫脑活动时间定位的最大均值差异解码器
摘要 — 近年来，人们对利用基于脑电图 (EEG) 信号的深度学习模型监测癫痫患者的兴趣日益浓厚。然而，这些方法在应用于收集训练数据的环境之外时，往往表现出较差的泛化能力。此外，手动标记 EEG 信号是一个耗时的过程，需要专家分析，这使得将特定于患者的模型微调到新环境成为一项昂贵的任务。在这项工作中，我们提出了最大均值差异解码器 (M2D2)，用于自动时间定位和标记长时间 EEG 记录中的癫痫发作，以协助医疗专家。我们表明，当对不同于训练数据的临床环境中收集的 EEG 数据进行评估时，M2D2 实现了 76.0% 和 70.4% 的时间定位 F1 分数。结果表明，M2D2 的泛化性能明显高于其他最先进的基于深度学习的方法。
基于极地定位的地月区域空间域感知
现代太空任务越来越多地穿越地月空间，需要扩展空间感知功能。传统的空间域感知 (SDA) 系统最初并非为探测和跟踪地月物体而建造的，这可能需要购置新的传感器系统。每个系统都有许多参数，包括传感类型、高度和平台数量，这些参数可能有所不同。任何“极点位置”的一个关键优势是它的位置远在黄道平面之外，并且提供独特的、在某些情况下是正交的观察几何形状，而这种几何形状迄今为止尚未开发用于操作部署。本文讨论了极点位置轨迹的物理原理、燃料与高度的交换以及技术更新，所有这些都表明在短期内展示极点位置 SDA 能力是可行的。此外，本文设计了一个拟议的原型，使用小型航天器与地面传感器协同工作，并描述了当前可供部署的技术。
用于药物重新定位的非负张量分解
计算药物重新定位旨在确定现有药物在治疗其并非针对的疾病方面的潜在应用。这种方法可以大大加快传统的药物发现过程，减少药物开发所需的时间和成本。张量分解使我们能够整合多种药物和疾病相关数据，以提高预测性能。在本研究中，提出了一种用于药物重新定位的非负张量分解 NTD-DR。为了捕捉药物-靶标、药物-疾病和靶标-疾病网络中的隐藏信息，NTD-DR 使用这些成对关联构建一个表示药物-靶标-疾病三重态关联的三维张量，并将它们与药物、靶标和疾病的相似性信息相结合以进行预测。我们将 NTD-DR 与最近的最先进方法在受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 和精确度和召回率曲线下面积 (AUPR) 方面进行了比较，发现我们的方法优于竞争方法。此外，五种疾病的案例研究也证实了 NTD-DR 预测的可靠性。我们提出的方法在前 50 个预测中识别出比其他方法更多的已知关联。此外，NTD-DR 识别的新关联通过文献分析得到验证。
单视图和多视图机载 SAR 定位误差的比较分析和多视图机载 SAR 最佳定位的航线规划
摘要：机载合成孔径雷达（Airborne Synthetic Aperture Radar，Airborne SAR）利用机载定位定向系统（POS）获取的飞行器飞行参数以及飞行器与目标的相对位置信息，对重点目标及区域进行精确定位。飞行过程中，飞行器会因为大气湍流等原因偏离理想飞行路径，导致计算结果与实际目标位置出现偏差。为了提高目标定位精度，需要研究飞行器运动误差对目标定位误差的影响。本文从线性距离-多普勒算法（RDA）的角度探讨了单视机载SAR的定位精度，并在多视机载SAR定位模型的基础上，推导了多视机载SAR定位误差传递模型。在此基础上，详细分析了影响两种定位方法定位精度的主要因素，定量揭示了多视角机载SAR定位方法较单视角机载SAR定位方法提高目标定位精度的机理，解决了多视角机载SAR优化定位的航向规划问题。研究成果可为定位误差影响因素分析及机载SAR定位误差校正提供理论支撑。
Android智能手机单点定位的开源优化方法
摘要如今，芯片规模的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中，实施最小的（LS）或Kalman滤波器（KF）以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度，我们建议使用比传统方法（即LS和KF）更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数，并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明，所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外，我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例，可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考，这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。