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World File Search System控制策略
减少N2O排放的实际控制策略...
长期以来，人类驱动的（人为）温室气体排放量的增加已被确定为全球变暖及其后果的原因。为了解决这个问题，社会必须最大程度地减少各个部门的排放，并专注于循环系统以避免过度利用资源。然而，随着气候变化的意识的增长，人们对一氧化二氮（N 2 O）的注意力增加了，这是一种有效的温室气体。在这种情况下，一个必不可少的部门是废水处理，据信这占N 2 O的人为排放的3％。伴随废水处理厂（WWTP）在提供清洁水和保护我们的湖泊和海洋方面发挥了至关重要的作用，现在他们的任务是重要的。WWTP需要最大程度地减少其温室气体，同时确保良好的水质，并探索优化或重用的营养，水和能量的可能性，以帮助提供可持续的未来以及气候变化。
自主电力系统监控和控制策略以避免存储容量过大
Hong TT Vu 1,2 、Benoit Delinchant 1* 、Jérôme Ferrari 1 和 Quang D Nguyen 2,3 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国 2 河内科技大学能源系，VAST，越南 3 能源与科学研究所，VAST，越南 *电子邮件：benoit.delinchant@G2Elab.grenoble-inp.fr 摘要。实现能源效率和电网稳定性的重要解决方案是升级单个光伏系统中的自动消耗。在本文中，我们提出了一种实施低成本传感器和执行器的方法，以便更好地监视和控制可行性解决方案。该方法是通过对法国格勒诺布尔 Greenhouse 的光伏系统进行案例研究进行的。我们提出了一组最少的传感器来降低系统复杂性，同时为我们提供足够的信息来做出决策。分析了一些技术问题，如系统的准确性、采样率、响应能力。考虑了逆变器运行模式对系统损耗的影响。之后，我们根据可用的设计数据和 PVSyst 的模拟数据找出了系统中的能源问题。研究了一种光伏发电预测模型，输入是从网络服务收集的预测云量数据，每 3 小时更新一次。该模型结合离网逆变器的实时监测数据和设置模式，用于确定控制策略，目标是避免存储容量过大并最大限度地延长光伏系统的自主持续时间。
基于李雅普诺夫理论的多端MMC-HVDC系统控制策略
Reza Janbazi Ghadi 1、Majid Mehrasa 2*、Erfan Azimi 1、M. Ebrahim Adabi 3、Seddik Bacha 4 1：伊朗矿山和采矿业发展和革新组织（IMIDRO） 2：意大利的里雅斯特大学工程与建筑系，的里雅斯特 3：荷兰代尔夫特理工大学电气可持续能源系智能电网。 4：格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP（格勒诺布尔阿尔卑斯大学工程学院），G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国
导出控制策略
创作者，创新者和企业家，同时支持地区和民族工业以及其他利益相关者。我们的愿景是在跨学科研究实践方面提供卓越的成就，并鼓励研究人员与行业和学术界战略性的欧洲和全球合作伙伴之间的合作。的目的是提高与该地区相关的关键研究重点，与国家和欧洲研究的重点保持一致，以及联合国可持续发展目标（SDGS）。东南技术大学以在教育，企业和参与方面的积极领导而闻名。SETU致力于提供一个环境，在该环境中，研究完整性通过促进良好的研究实践以及使用公平和透明的程序而占上风。关于确保爱尔兰研究完整性的国家政策声明，实质上是基于欧洲的研究诚信行为守则，而国家研究完整性论坛则宣布爱尔兰研究表演组织在进行研究方面的最高标准，以便进行研究，以便合作伙伴和其他利益相关者以及国际研究社区对爱尔兰研究系统充满信心。
绿色能源应用中并联运行逆变器的新型鲁棒控制策略
摘要：本研究提出了一种适用于消费者住宅区的混合交流/直流微电网，该微电网采用可再生能源，以满足需求。目前，发电和消费经历了重大转变。其中一个趋势是将微电网整合到配电网中，其特点是可再生能源资源的高渗透率以及并联运行。可以采用传统的下垂控制来获得混合交流/直流微电网并联逆变器之间准确的稳态平均有功功率分配。假设具有相同下垂增益的相同逆变器会有相似的瞬态平均功率响应，并且单元之间不会有环流。然而，瞬时功率可能会受到不同线路阻抗的很大影响，从而导致逆变器之间流动的环流功率发生变化，尤其是在负载变化等意外干扰期间。如果该功率被逆变器吸收，则可能导致直流母线电压突然升高并使逆变器跳闸，进而导致整个混合微电网的性能下降。当混合发电机充当单向电源时，问题将进一步恶化。在这项研究工作中，我们提出了一种适用于混合微电网的新型分布式协调控制，该系统可应用于包括可变负载和混合能源的并网模式和孤岛模式。此外，为了选择最有效的控制器方案，设计了参与因子分析以约束直流母线电压并降低循环功率。此外，对于光伏电站和风力涡轮机，都使用了最大功率点跟踪 (MPPT) 技术，以便在环境条件存在差异时从混合电力系统中提取最大功率。最后，通过模拟结果确认了引入的混合微电网策略在不同模式下的可行性和有效性。
ECE 2400-工程算法1 涉及人类政策的研究伦理 MSC遗传咨询征询能力和能力 瑞典的公共住房和租金控制策略 辐射卫生科学教育学院的指导 管理，领导和战略的高级计划 covid-19疫苗 计算机工程技术选修课（PDF） ECE 4440课程概述 - 计算机视觉 OPM 7300（G03和T22）（3.0 CH）夏季2023 um-Draft-strategic-plantic-plan-2024-2029.pdf 曼尼托巴大学养老金计划（1993） OPM 7120（A01/G01）（3.0 CH）操作和供应链管理 ECE 3670课程概述-Etlearronics 3E Chem4710化学或生物化学的荣誉项目 MBIO 3030-微生物学III（生理学和代谢） MBIO 3700：实验微生物学实验室（2022年秋季） ECE 4180课程大纲 内科部门名称：博士... 参议院议程，2025年2月2日 上午9点 - UMSU大学中心加里堡校园 ECE 3790 - 工程算法 食物1000
建议学生在完成课程要求中提交的工作副本（即作业，实验室报告，项目报告，测试文件，考试文件等）可以由教师和/或部门保留，以进行学生评估和评分，并支持每个工程计划的持续认证。该材料应按照大学的知识产权政策以及《信息自由和保护隐私法》（Manitoba）的隐私规定进行处理。不希望保留工作的学生必须以书面形式告知部门负责人。
重写线粒体疾病中的核表观遗传脚本作为异质体控制策略
摘要 线粒体疾病是由核或线粒体 DNA (mtDNA) 突变引起的，目前的治疗选择有限。对于 mtDNA 突变，降低突变型与野生型 mtDNA 比率（异质体转移）是一种有希望的治疗选择，尽管目前的方法面临重大挑战。先前的研究表明，严重的线粒体功能障碍会触发适应性核表观遗传反应，其特征是 DNA 甲基化发生变化，当线粒体损伤不明显时，这种反应不会发生或不那么重要。基于此，我们假设针对核 DNA 甲基化可以选择性地损害具有高水平突变 mtDNA 的细胞，有利于具有较低突变负荷的细胞，从而减少整体异质体。使用在不同异质体水平下含有两种致病 mtDNA 突变（m.13513G>A 和 m.8344A>G）的细胞杂种模型，我们发现突变类型和负荷都会明显影响核 DNA 甲基化组。我们发现这种甲基化模式对于高异质体细胞的存活至关重要，但对于低异质体细胞则不然。因此，通过使用 FDA 批准的 DNA 甲基化抑制剂破坏这种表观遗传编程，我们成功选择性地影响高异质体细胞杂种并减少异质体。这些发现在培养细胞和体内异种移植模型中均得到验证。我们的研究揭示了核 DNA 甲基化在调节线粒体异质体背景下的细胞存活方面以前未被认识到的作用。这一见解不仅加深了我们对线粒体-核相互作用的理解，而且还引入了表观遗传调节作为线粒体疾病的一种可能治疗途径。引言
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
集成先进控制策略以增强...
摘要 电机效率需要多样化的范式集成，以通过精度、能量优化和可靠性促进机器人应用的进步。先进的控制策略，如人工智能驱动的预测机制、谐波驱动系统和电机性能的实时反馈工具，强调了机器人技术所需的效率。作为机器人电机的集体作用，这些方法可以实现精确的扭矩和速度调节、对环境变化的动态适应以及受控策略中的节能运行。了解电机效率的理论基础可以指导在工业和制造过程自动化中选择和实施机器人技术的决策。比较机器人角色分析可以精确优化技术，以利用动态响应能力和能源利用效率。实现先进电机控制的方法强调了将智能算法与创新电机设计相结合的潜力，以提高机器人在复杂情况下的依赖性。先进的控制策略展示了机器人解决方案在流行技术应用中对效率、适应性和相关性的需求。
配置基于IP和基于URL的访问控制策略
• IP-Based Access Control Policies, on page 1 • Workflow to Configure an IP-Based Access Control Policy, on page 2 • Configure Global Network Servers, on page 2 • Create an IP Network Group, on page 3 • Edit or Delete an IP Network Group, on page 4 • Create an IP-Based Access Control Contract, on page 4 • Edit or Delete an IP-Based Access Control Contract, on page 5 • Create an IP-Based and URL-Based Access Control Policy, on page 5 • Edit or Delete an IP-Based and基于URL的访问控制策略，第7页