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锂离子电池电化学模型的数值离散方法的比较性能分析
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法，包括有限差异方法（FDM），光谱方法，PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性，执行时间和内存使用量，以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下，FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差，随着较高的电流而增加，而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的，其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法，而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的，对于FDM方法中等，对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。
DDOS攻击检测和物联网中的性能分析...
摘要。Internet是设备的最常见连接工具，例如计算机，手机，智能手表等。这些设备与指定的服务器通信以提供信息。在这里，我们指的是连接众多称为物联网（IoT）的自动设备的系统。由于设备是不同类别的，有时很小，因此为有需要的人提供全面的安全性变得具有挑战性。但是，物联网上的传感器收集了大量数据，巨大的网络成为企业家的吸引力目标。对物联网的几项攻击之一是分发拒绝服务（DDOS）。机器学习可以在识别物联网中的这些攻击中起关键作用，因为它可以分析大量数据。机器学习模型可以学习合法的train tagre tagre模式，然后确定偏离学习模式的恶意数据包。分类技术可以根据与之相关的几个属性将恶意数据包与真正的数据包区分开。这项工作使用分类技术，例如随机森林，梯度提升和XGBoost来确定trail iC中的恶意数据包。分析表明，诸如Smote和Adasyn之类的平衡技术对于提高技术的性能至关重要。
对自我调节的光伏系统和国家网格的性能分析在尼日利亚中小型企业的经济发展方面。案例o
摘要：对于尼日利亚大多数人来说，手机的使用已成为日常生活中不可或缺的一部分。但是，频繁的电池耗尽通常迫使个人寻求充电点，其中许多是商用电话充电中心。这些业务面临重大挑战，因为不可靠的国家电网迫使他们严重依赖汽油动力的发电机。不幸的是，这种对化石燃料的依赖导致其收入的近90％用于燃料成本，从而降低了盈利能力。本研究旨在评估和比较安装光伏（PV）太阳能系统的成本效益，并使用运行汽油发电机的日常运营费用。这项研究提供了将太阳能作为电话充电中心的可持续且经济上可行的解决方案的见解。
GMSK载波同步环路相位检测器在极低信噪比下的性能分析
I. 简介 深空通信系统在非常远的距离内运行，而机载能量发生器的容量非常有限，导致接收端的信噪比 (SNR) 非常低。这就是使用接近香农极限的纠错码的原因。然而，为了利用这种增益，必须进行相干解调，并且必须在更严格的 SNR（对于 Turbo 码 1/6，𝐸 𝑠 /𝑁 0 ≃ – 8 dB）下提供载波相位同步。分配给深空任务的频谱资源是有限的（X 波段 8 GHz），为了优化频谱效率，空间数据系统咨询委员会（CCSDS）建议 [1] 对于 B 类任务（深空任务）使用预编码 GMSK 调制（高斯最小频移键控），高斯滤波器带宽位周期积𝐵𝑇 𝑏 = 0.5，对于 A 类任务（低空任务）使用 GMSK 𝐵𝑇 𝑏 = 0.25。本文讨论了一种由最大后验（MAP）准则和洛朗展开式 [3] 衍生的用于 GMSK 调制的盲相位检测器 [2]。为了评估该相位检测器在非常低的 SNR 下在闭环结构中的性能，我们考虑了 [4] 和 [5] 中描述的另外两个简化版本。我们对线性和非线性域中的这三种不同结构进行了全面研究。我们还介绍了使用低速率纠错码（Turbo 1/6）进行计算机模拟所获得的结果。这项工作的目的是比较这三个相位检测器的性能，并评估为获得两个简化版本而进行的简化的影响。
性能分析和改进电化学阻抗光谱范围用于在线估计电池参数
此在线数据库包含1954年从1954年前进的温莎大学学生的博士学位论文和硕士学位论文的全文。这些文件仅用于个人研究和研究目的，根据《加拿大版权法》和《创意共享许可》（CCC BY-NC-ND）（归因，非商业，无衍生作品）。根据本许可，必须始终将作品归因于版权持有人（原始作者），不能用于任何商业目的，并且不得更改。任何其他用途都需要获得版权持有人的许可。学生可以询问从该数据库中撤回其论文和/或论文。有关其他查询，请通过电子邮件（scholarship@uwindsor.ca）或电话519-253-3000EXT与存储库管理员联系。3208。
与Intel SGX多线程的DNA对齐工作负载的性能分析
抽象数据机密性是数字时代的关键问题，影响了用户与公共服务之间以及科学计算组织与云与HPC提供商之间的互动。并行计算中的性能是必不可少的，但对于建立受信任的执行环境（TEE）以确保遥远环境中的隐私通常会对执行时间产生负面影响。本文旨在分析在英特尔SGX处理器机密的飞地内执行的DNA对齐（Bowtie2）的平行生物信息学工作负载的性能。结果提供了令人鼓舞的见解，内容涉及在大型数据集上使用基于SGX的TEE进行并行计算的可行性。调查结果表明，在高平行化条件下，并具有两倍的线程，在SGX飞地中执行的工作负载平均比非固定执行快15％。这种经验证明支持基于SGX的TEE有效平衡隐私需求与高性能计算的需求的潜力。
Quantum加密方案的性能分析用于确保大型无线传感器网络
摘要 - 无线传感器网络旨在收集用于监视和决策目的的环境数据，通常依靠具有有限的计算资源的低功耗传感器节点，这使得使用昂贵的密码原始词以挑战这些网络。此外，已经提出了量子计算机的出现威胁传统的加密方案，并提出了Quantum加密方案作为解决方案。这项工作着重于研究无线传感器网络中Quantu-Tum数字签名和关键交换机制的不同组合的行为和性能，其中节点数量较大，包括Crystals-Dilithium，Falcon，Sphincs+，Crystals-kyber，Kyber，NTRU和Saber，并侧重于它们的交互和网络量表。模拟模型用于生成与净工作功能，应用程序质量和可扩展性相关的指标，并具有动态节点行为。这些发现提供了有关无线传感器网络中量词后方案不同组合的行为的见解，并有助于了解其在现实世界部署中的适合性和潜在挑战。尤其是，猎鹰和水晶 - 凯伯的组合似乎是将来部署安全传感器网络的最有希望的候选者。但是，其他组合可以根据其与最终应用程序的Pa-Rameters的相互作用提出更好的性能。
深度假检测的性能分析
视觉几何组在牛津大学开发了视觉几何组（VGG）结构。这是一个卷积神经网络（CNN），具有可靠的视觉识别性能。可以利用VGG进行深层检测功能提取，因为它可以捕获图像中的详细空间层次结构。它也有助于确定深层生成技术引入的伪影和不规则性。深度卷积层是指深度学习模型中使用的一种层，尤其是卷积神经网络（CNN），该卷积模型（CNN）旨在处理结构化的网格数据，例如图像。VGG架构中的深卷积层已被广泛用于深膜检测。vgg模型已经使用了诸如VGGFace（Ghazi和Ekenel，2016年）之类的方法，以提取深层操作带来的高级面部特征和斑点差异（Chang等人，2020）。
固态电池在电动汽车应用中的性能分析
摘要：近年来，固态电池因其与传统电池相比的独特优势而成为研究的热点。固态电池采用固体电解质，具有更高的能量和功率密度、更强的安全性和更长的使用寿命，是满足电动汽车和智能电网储能应用需求的理想选择。本研究旨在评估各种类型的固态电池，分析其特性、优缺点，并评估其在电动汽车应用中的可行性。目标是确定并推荐最符合电动汽车特定需求和运行条件的高效固态电池，并使用扫描电子显微镜 (SEM) 对其中一个固态电池在全新和受损状态下的阳极和阴极元件进行全面分析。
使用卡尔曼过滤器对电池电池进行性能分析
摘要。锂离子（锂离子）电池在电动汽车的性能中起着至关重要的作用，这是由于其独特的特性和紧凑的尺寸。为了确保这些电池的寿命延长，用户必须采取其他预防措施。受多种道路条件影响的永久磁铁同步电动机（PMSM）驱动器应用的可变负载扭矩增加了情况。鉴于电动汽车运行（EVS）涉及的众多电气传感器和机械组件，评估锂离子电池的充电状态（SOC）被证明是一个重大挑战。在这种情况下，SOC可能会受到嘈杂的测量，导致电池随着时间的推移的性能下降。本文提议利用Kalman过滤器从嘈杂的测量结果估算实际SOC，依靠间接测量作为提高准确性的基础。