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聚苯胺和水预插 V2O5 正极用于高性能平面锌离子微电池
必须开发具有高容量电极和更环保、更经济高效的系统的高性能平面微电池，这对于为即将推出的智能小型便携式电子设备供电至关重要。为了满足这一需求，本研究以实现高容量阴极材料为中心。这涉及将聚苯胺和水预插入 V 2 O 5 纳米线以增强容量，并与平面设备结构中的 Zn 阳极结合使用以提高电荷存储性能。事实证明，所提出的直接策略不仅可以有效地将电荷存储容量从 235 mAh/g 提高到 200 mA/g 时的 384 mAh/g，还可以减少预激活过程。因此，所获得的具有高容量阴极的锌离子微电池不仅提供了 409 μ Ah/cm 2 的可观面积容量，而且还表现出显著的峰值面积能量密度和功率密度，分别为 306.7 μ Wh/cm 2 和 3.44 mW/cm 2。此外，微电池表现出缓慢的自放电电压响应，即使在 200 小时后仍能保持约 80% 的容量。这项工作提出了一种有效的策略来增强平面微电池的电化学性能，这对先进便携式电子产品的发展至关重要。
数字高程模型 (DEM)、空间插值方法 (SIM)、GPS/水准测量、GIS
摘要 埃及尼罗河三角洲地区需要一种高精度数字高程模型 (DEM) 用于多种环境应用，特别是用于研究海平面上升和地面沉降现象的危险影响。由于埃及没有官方发布的国家 DEM，因此在地理信息系统 (GIS) 环境中使用九种空间插值方法 (SIM) 为该地区创建了一个原始的高精度局部数字高程模型 (LDEM)。插值过程是在数字化超过 220 幅比例为 1:25,000 的地形图之后进行的，从这些地图中提取了超过 810,000 个高程（点高程）点。每个 SIM 都应用了多个参数和标准，以达到最佳设置，从而生成用于环境应用的 LDEM。使用大约 200 个已知的 GPS/水准地面控制点 (GCP)，将开发的 LDEM 与八个免费的全球数字高程模型 (GDEM) 进行了比较，在对所有使用的数据集应用垂直和水平基准匹配以及异常值检测程序后，对 GDEM 和 LDEM 残差进行了统计评估。此外，还计算了可靠性指数 (RI)，以确定尼罗河三角洲地区的最佳 DEM。完成的结果表明，EARTHEnv-DEM90 获得了最高的 RI 5.47，是最佳的全球 DEM。对于局部 DEM 的插值方法，结论是 Kriging-b
基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
通过量子振幅估计和切比雪夫插值进行百慕大期权定价
摘要 金融衍生品的定价，特别是百慕大期权等可提前行使的期权的定价，是金融机构重要但繁重的数值任务，其加速将对业务产生巨大的影响。最近，量子计算在金融问题中的应用开始被研究。在本文中，我们首次提出了一种百慕大期权定价的量子算法。该方法使用通过量子振幅估计估计出的插值节点的值，通过切比雪夫插值对百慕大期权定价的关键部分延续值进行近似。在该方法中，生成基础资产价格路径的调用预言机的次数为 O(ϵ –1)，其中 ϵ 是期权价格的误差容忍度。这意味着与基于经典蒙特卡洛的方法（如最小二乘蒙特卡洛）相比，速度提高了二次方，其中预言机调用次数为 O(ϵ –2)。
环境数据的化学计量学建模
环境数据集通常以数据表或数据矩阵的形式组织，对应于监测活动的一个采样时间段或环境区域，给出 K 个数据矩阵数组，其中 I 行对应于 I（地理）采样点，J 列对应于 J 个测量变量（化学污染物或其他环境参数的浓度）。在应用多变量数据分析之前，应删除极少数值超过检测限的变量。当未检测到特定化合物时，其浓度值设置为其检测限的一半（Fharnham，2002 年）。对于缺失值，已提出插补方法（Walczak，2001 年），只要它们是测量值的一小部分，就可以估算它们，而不会丢失应用多变量和多向数据分析工具所需的数据结构。统计描述性绘图方法（如箱线图）为数据概览、快速可视化数据差异检查和异常值描述提供了有用的工具。但是，它们无法描述和解释多变量关系，也无法检测、解释和解决数据差异的底层（潜在）多组分源。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
空补处契约入札公告第184号令和6年10 月30 日
5 天前 — 国防部部长官房卫生监督员、国防政策局局长、采购、技术和后勤局局长（以下简称“防卫省停职权”）......海上自卫队规格。规格编号。ZDS-9-F4029-0。名称。废金属等的销售。国防部长批准年份......
空补处契约入札公告第176号- 令和6 年10 月22 日
6天前— 防卫省大臣官房卫生监、防卫政策局长、 防卫装备庁长官(以下「省指名停止権... 规格等. 单位数量. 金额. 备考. 金属屑等の売払. 件. 7. 以下余白. 合. 计. 贵通知·公告汇 ...
MAND。 196 年 7 月 1 日生效 - 美国陆军
/__美国陆军补给与维护司令部。自 1966 年 7 月 1 日起，美国陆军补给与维护司令部（美国陆军物资司令部的一个主要下属司令部，总部位于华盛顿特区）将停止运作，其所有指定职能、组织、人员、资金、记录和设施将转移到美国陆军物资司令部总部。
茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。