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慢速X射线Pulsar 4U 0114+65的周期性增生状态变化
4U 0114 + 65是由发光超级B1IA（称为V* V662 CAS）形成的高质量X射线二进制系统，也是最慢的旋转中子星（NSS）之一，自旋周期约为2.6小时。这提供了一个难得的机会来研究紧凑型物体每个单独脉冲中积聚的有趣细节。在本文中，我们分析了200 k的Chandra光栅数据，分为围绕轨道周围的9个不间断的观测值。通过轨道吸收柱的变化表明，相对于观察者，轨道倾斜约40°，并且伴随的质量损失率为〜8。6·10 - 7m⊙yr -1。NS脉冲的峰表现出较大的脉冲到脉冲变异性。其中三个显示出从更明亮的政权到较弱的发展。我们提出，该来源中康普顿冷却的效率在整个累积周期中浮动。在磁层内物质的显着耗竭后，由于沉降速度约为2倍，低于自由下落速度，因此源逐渐积累了物质，直到密度超过临界阈值。密度的这种增加触发了向更有效的康普顿冷却方案的过渡，从而导致质量增强率更高，从而导致亮度提高。
快速和慢速太阳风中各向异性湍流的演变：理论和太阳轨道器测量
目的。太阳轨道器 (SolO) 于 2020 年 2 月 9 日发射，使我们能够研究内日球层湍流的性质。我们使用几乎不可压缩磁流体动力学 (NI MHD) 湍流模型和 SolO 测量研究了内日球层快速和慢速太阳风中各向异性湍流的演变。方法。我们计算了前向和后向传播模式下能量、波动磁能、波动动能、归一化残余能量和归一化交叉螺旋度的二维 (2D) 和平板方差，作为平均太阳风速度和平均磁场 (θ UB ) 之间角度的函数，以及作为日心距离的函数，使用 SolO 测量。我们比较了观测结果和 NI MHD 湍流模型的理论结果与日心距离的关系。结果。结果表明，前向和后向传播模式、磁场涨落和动能涨落的二维能量与平板能量之比随着平均太阳风流与平均磁场之间的夹角从 θ UB = 0 ◦ 增加到大约 θ UB = 90 ◦ 而增加，然后随着 θ UB → 180 ◦ 而减小。我们发现太阳风湍流是太阳中心距离函数中占主导地位的二维分量和少数平板分量的叠加。我们发现理论结果与观测结果在太阳中心距离函数中具有很好的一致性。
混合快速和慢速动态的智能光伏系统多时间尺度能源管理框架
我们为智能光伏 (PV) 系统提出了一种多时间尺度能源管理框架，可以计算出电池运行、电力购买和电器使用的优化时间表。智能光伏系统是一个本地能源社区，包括配备光伏板和电池的几栋建筑和家庭。然而，由于光伏发电的不可预测性和快速变化，维持能源平衡并降低系统中的电力成本具有挑战性。我们提出的框架采用模型预测控制方法，采用基于物理的光伏预测模型和精确参数化的电池模型。我们还引入了一个由两个时间尺度组成的多时间尺度结构：一个较长的粗粒度时间尺度，用于每日范围，分辨率为 15 分钟；一个较短的细粒度时间尺度，用于 15 分钟范围，分辨率为 1 秒。与当前的单时间尺度方法相比，这种替代结构能够以合理的计算时间管理快速和慢速系统动态的必要组合，同时保持高精度。模拟结果表明，与基线方法相比，提出的框架可将电力成本降低 48.1%。还展示了多时间尺度的必要性以及对光伏预测和电池方面精确系统建模的影响。
向前冲刺：CTA 公交车电气化规划报告
在车库中，公交车可以在停放过夜的地方使用“慢速充电器”为电池充电，也可以使用“快速充电器”为电池充电，后者可以在公交车停放过夜之前相对较快地为电池充电，更类似于目前的柴油加油操作。慢速充电器可能比快速充电器占用更多空间，这可能会加剧现有的车库容量问题。按“每辆公交车”计算，它们也比快速充电器更昂贵。但是，使用更多的快速充电器可能需要更多的操作复杂性，并且可能需要更多的劳动力将公交车移至充电器和从充电器移出。快速充电也尚未大规模测试，有人担心与慢速充电相比，它可能会导致电池更快退化，并可能引发可靠性问题，尤其是对于在寒冷天气下存放在室外的电动公交车。因此，该分析得出结论，在每个车库混合使用快速充电和慢速充电可能是最好的选择，如果该技术表现良好，建议增加快速充电。
在太空域中加速对FPGA的深度学习推断
- 仅由Serdes限制的车道速率（例如RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即） 快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。 - 即使超过80％的FPGA利用率RTG4上的3.125 Gbps） - 对于整个温度和电压范围（即快速和慢速弯道） - 使用EDAC和SET过滤器 - 不需要特定的放置或定时限制。- 即使超过80％的FPGA利用率
工作记忆、注意力和疲劳的脑电图生物标志物
图 1 . A. 为 EEGLearn 数据集计算的 Theta-to-Alpha 比率 [1]。随着认知需求的增加，发现其显著增加。B. 心算任务中的 Theta 功率地形活动 [2]。表现不佳的人的中额叶 Theta 值比表现良好的人大。C. 驾驶任务期间在颞叶电极处计算的慢速与快速功率比 [3]：车道偏离前五秒计算的慢速与快速比率与参与者纠正反应时间之间的相关性 (R = 0.26, p < 0.0001)。
猎人谷的可再生电力生产
资料来源：改编自国家空气和河流改善委员会。IPCC 区分了碳循环的慢速域（周转时间超过 10,000 年）和快速域（大气、海洋、植被和土壤），植被和土壤碳的周转时间分别为 1-100 年和 10-500 年。化石燃料将碳从慢速域转移到快速域，而生物能源系统则在快速域内运行。Verdant 不寻求批准使用伐木活动产生的本地林业生物材料废料，也不会使用。
电池调度中的位置分配方法......
对于日益增长的电池电动公交车 (BEB) 车队市场而言，制定稳健的充电计划对于成功采用至关重要。在本文中，我们提出了一个 BEB 充电调度框架，该框架考虑了时空调度约束、路线调度、快速和慢速充电选项以及电池动态，并以混合整数线性规划 (MILP) 建模。MILP 基于泊位分配问题 (BAP)，这是一种以最佳方式分配服务船只的方法，并采用称为位置分配问题 (PAP) 的修改形式进行调整，该问题分配电动汽车 (EV) 进行充电。包括线性电池动态以模拟公交车在车站的充电情况。为了考虑 BEB 在各自路线上的放电，我们假设每个 BEB 在运输过程中都会经历平均 kWh 的电量损失。优化协调 BEB 充电，以确保每辆车的充电状态 (SOC) 保持在指定水平以上。该模型还最大限度地减少了使用的充电器总数，并优先考虑慢速充电以保证电池健康。使用从犹他州交通局 (UTA) 采样的 35 辆公交车和 338 次充电站访问的一组路线来证明该模型的有效性。该模型还与基于充电阈值的启发式算法（称为 Qin 改进方法）进行了比较。结果表明，MILP 框架通过比 Qin 改进方法更容易地为 BEB 分配慢速充电器来促进电池健康。MILP 使用一个快速充电器和六个慢速充电器，而 Qin 改进方法使用四个快速充电器和六个慢速充电器。此外，MILP 全天保持指定的最低 SOC 25%，并在工作日结束时达到所需的最低 SOC 70%，而 Qin 改进方法在没有任何约束的情况下无法将 SOC 保持在 0% 以上。此外，结果表明，在考虑电池动态并最小化充电器数量和消耗成本的同时，时空约束得到满足。