XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性风
惯性风项目，LLC应用程序＃1634-Throckmorton isd- ...
生成风能：风发电设施通过捕获风能，用两到三个螺旋桨像转子上的刀片一样运行，以发电。随着风吹，刀片下风的低压空气形式的口袋。此低压空气然后将刀片拉向刀片，形成升降机并转动转子。升降机的力比阻力或风的力强大。升降机和阻力的组合使转子旋转，从而使轴旋转发电机以产生电力。
通过人工智能及早发现系统性风险
• 检测行业内公司行为的异常，这些异常可能预示着影响人类、动物或植物健康的入侵行为的发生或爆发。这里的重点主要在于识别系统社会方面的异常，而不是生物物理方面的异常（例如，通过监测公司的可疑行为，通过扫描对可能的入侵发出不被重视的警告的专家等）。也就是说，重点主要在于识别表明公司正在利用网络结构脆弱性或机构层面的监控失败的异常。
使用遗传算法的AI辅助模拟框架焊接的联合可靠性风险估计，以优化AI模型的初始参数
摘要：焊接关节疲劳是球网阵列包装中的关键故障模式之一。由于可靠性测试是耗时的，并且需要物理驱动模型的几何/材料非线性，因此开发了AI辅助模拟框架以建立针对设计和过程参数的风险估计能力。由于焊接关节疲劳失败的时间依赖性和非线性特征，该研究遵循AI辅助模拟框架，并构建了非序列的人工神经网络（ANN）和顺序的经常性神经网络（RNN）体系结构。都研究了两者，以了解他们从数据集中提取时间相关的焊料关节疲劳知识的能力。此外，本研究应用了遗传算法（GA）优化，以减少最初猜测的影响，包括神经网络体系结构的权重和偏差。在这项研究中，开发了两个GA优化器，包括“背对派”和“进展”。此外，我们将主成分分析（PCA）应用于GA优化结果以获得PCA基因。在GA优化的PCA基因下，所有神经网络模型的预测误差均在0.15％以内。没有明确的统计证据表明，当应用GA优化器用于最大程度地降低初始AI模型的影响时，RNN在晶圆级芯片式包装（WLCSP）中的芯片式包装（WLCSP）焊接可靠性风险估计均优于ANN。因此，即使焊接疲劳是时间依赖于时间依赖的机械行为，但具有更快的训练速度的ANN模型可以实现具有广泛设计域的稳定优化。
故障模式影响和严重性风险分析审查
可靠性模型和解决未来故障问题的适当工具。MIL-STD-1629A 是美国国防部最受欢迎的 FMECA 标准之一。以下论文介绍了针对风力涡轮机组装进行的风险优先级数 (RPN) 的结果。该方法针对风力涡轮机组件的功能模式执行，以了解其性能并确定其关键故障。故障模式关键性的排名是基于从摩洛哥可再生能源生产领域工作的专家和决策者收集的数据实现的。此外，研究结果表明，发电机和电力系统是风力涡轮机系统中最关键的两个组件。此外，所采用的方法将帮助决策者改进需要更多关注的关键部件的设计，同时消除固有风险并提供符合生产标准的系统。
患有炎症性风湿病患者的严重共vid-19感染风险
在RamónY Cajal医院进行SARS-COV-2感染，并确定没有IRD的患者的严重Coro Navirus疾病2019（Covid-19）的风险增加。 方法。 这是一项回顾性的单中心观察性研究，对IRD患者在风湿病学系中积极监测的患者因Covid-19而住院。 结果。 由于严重的SARS-COV-2肺炎，在2315名患者中，有41（1.8％）患有IRD。 对普通人群的入院或IRD患者为1.91，Sjögren综合征，血管炎和全身性红斑狼疮的患者中的入院人群为1.91。 27例患者正在接受用皮质类固醇，23例常规DMARD，12例生物制剂（7例利妥昔单抗[RTX]，4个抗肿瘤坏死因子[抗TNF]和1个ABATA CEPT）的患者接受治疗，1例ABATA CEPT）和1例。 IRD患者中有10人死亡。 在用RTX治疗（或12.9）的患者中观察到较高的HOS PITAL率和较高的死亡人数，但在接受抗TNF治疗（或0.9）的患者中观察到。 结论。 与普通人群相比，患有IRD的患者，特别是自身免疫性疾病和接受RTX治疗的患者可能患有SARS-COV-2的严重肺炎风险更高。 需要更多的研究来进一步分析该关联，以帮助在大流行期间管理这些患者。在RamónY Cajal医院进行SARS-COV-2感染，并确定没有IRD的患者的严重Coro Navirus疾病2019（Covid-19）的风险增加。方法。这是一项回顾性的单中心观察性研究，对IRD患者在风湿病学系中积极监测的患者因Covid-19而住院。结果。由于严重的SARS-COV-2肺炎，在2315名患者中，有41（1.8％）患有IRD。对普通人群的入院或IRD患者为1.91，Sjögren综合征，血管炎和全身性红斑狼疮的患者中的入院人群为1.91。27例患者正在接受用皮质类固醇，23例常规DMARD，12例生物制剂（7例利妥昔单抗[RTX]，4个抗肿瘤坏死因子[抗TNF]和1个ABATA CEPT）的患者接受治疗，1例ABATA CEPT）和1例。IRD患者中有10人死亡。在用RTX治疗（或12.9）的患者中观察到较高的HOS PITAL率和较高的死亡人数，但在接受抗TNF治疗（或0.9）的患者中观察到。结论。与普通人群相比，患有IRD的患者，特别是自身免疫性疾病和接受RTX治疗的患者可能患有SARS-COV-2的严重肺炎风险更高。需要更多的研究来进一步分析该关联，以帮助在大流行期间管理这些患者。
患有炎症性风湿病患者的严重共vid-19感染风险
在RamónY Cajal医院进行SARS-COV-2感染，并确定没有IRD的患者的严重Coro Navirus疾病2019（Covid-19）的风险增加。 方法。 这是一项回顾性的单中心观察性研究，对IRD患者在风湿病学系中积极监测的患者因Covid-19而住院。 结果。 由于严重的SARS-COV-2肺炎，在2315名患者中，有41（1.8％）患有IRD。 对普通人群的入院或IRD患者为1.91，Sjögren综合征，血管炎和全身性红斑狼疮的患者中的入院人群为1.91。 27例患者接受了用皮质类固醇，23例常规DMARD，12例生物制剂（7例利妥昔单抗[RTX]，4个抗肿瘤坏死因子[抗TNF]和1个abatacept）和1例对Janus激酶抑制剂的治疗。 IRD患者中有10人死亡。 在接受RTX治疗（或12.9）的患者中观察到较高的住院率和较高的死亡人数，但在接受抗TNF治疗（或0.9）的患者中没有观察到。 结论。 与普通人群相比，患有IRD的患者，特别是自身免疫性疾病和接受RTX治疗的患者可能患有SARS-COV-2的严重肺炎风险更高。 需要更多的研究来进一步分析该关联，以帮助在大流行期间管理这些患者。在RamónY Cajal医院进行SARS-COV-2感染，并确定没有IRD的患者的严重Coro Navirus疾病2019（Covid-19）的风险增加。方法。这是一项回顾性的单中心观察性研究，对IRD患者在风湿病学系中积极监测的患者因Covid-19而住院。结果。由于严重的SARS-COV-2肺炎，在2315名患者中，有41（1.8％）患有IRD。对普通人群的入院或IRD患者为1.91，Sjögren综合征，血管炎和全身性红斑狼疮的患者中的入院人群为1.91。27例患者接受了用皮质类固醇，23例常规DMARD，12例生物制剂（7例利妥昔单抗[RTX]，4个抗肿瘤坏死因子[抗TNF]和1个abatacept）和1例对Janus激酶抑制剂的治疗。IRD患者中有10人死亡。在接受RTX治疗（或12.9）的患者中观察到较高的住院率和较高的死亡人数，但在接受抗TNF治疗（或0.9）的患者中没有观察到。结论。与普通人群相比，患有IRD的患者，特别是自身免疫性疾病和接受RTX治疗的患者可能患有SARS-COV-2的严重肺炎风险更高。需要更多的研究来进一步分析该关联，以帮助在大流行期间管理这些患者。
基于数据驱动的储能系统的算法，用于监视具有挥发性风力电网的电网的小信号稳定性
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动的能源存储系统（ESS）的方法，以增强对电力网络的在线小信号稳定性监测，并具有高度的间歇性风能。可以准确估计与系统固有稳定性特征密切相关的区域间模式，这是一种新型算法，该算法利用了近期广泛的测量系统（WAMSS）和ESS技术的最新算法。表明，所提出的方法可以使用较小的额外ESS能力在几乎实时地平滑风能弹性，从而显着增强了对小信号稳定性的监测。动态蒙特卡洛模拟用于说明所提出的算法在平滑风能中的有效性和估计区域间模式统计特性。索引项 - 数据驱动的方法，储能系统，小信号稳定性监控，风能
我患有自身免疫性风湿病*，我应该接受Covid-19的疫苗吗？
利妥昔单抗，已知可减少疫苗的免疫反应。其他药物，例如甲氨蝶呤或JAK抑制剂（Tofacitinib（Xeljanz），Bariticinib（Olumiant），Upadacitinib（Rinvoq））或泼尼松，以较高剂量（> 20 mg/Day）可能会在接受某些疫苗后降低保护，尽管大多数人仍可以降低保护，但仍可以保护某些疫苗。如果您决定采用疫苗，您的医疗保健提供者可以帮助您决定如何处理药物。对于许多患者，持续药物是避免疾病耀斑的最佳选择。
大幅降低储能成本对高可靠性风能和太阳能发电系统的影响
摘要我们使用 36 年（1980-2015 年）美国本土（CONUS）的每小时天气数据来评估低成本能源存储对仅使用可变可再生能源（VRE；风能和太阳能光伏）的高可靠性电力系统的影响。即使假设 CONUS 上聚集的风能和太阳能发电完美传输，能源存储成本也需要从完全 VRE 电力系统中的当前成本（至 1 美元/千瓦时）降低数百倍，才能在不大量削减 VRE 发电的情况下产生高度可靠的电力。能源存储的作用从高成本存储与削减竞争以填补 VRE 发电和每小时需求之间的短期差距转变为几乎免费的存储，作为 VRE 资源的季节性存储。能源存储在 VRE/存储系统中面临“双重惩罚”：随着容量的增加，（1）额外存储的使用频率降低，（2）每小时电力成本的波动性会降低，从而减少额外存储的价格套利机会。