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World File Search System曲线拟合
多药组合协同作用的可视化分析
SynergyFinder ( https://synergyfinder.ffimm.ffi ) 是一个独立的网络应用程序，用于交互式分析和可视化药物组合筛选数据。自 2017 年首次发布以来，SynergyFinder 已成为一种广泛使用的网络工具，既可用于在临床前模型系统（例如细胞系或患者来源的原代细胞）中发现新的协同药物组合，也可用于更好地了解联合治疗疗效或耐药性的机制。在这里，我们描述了最新版本的 SynergyFinder（版本 2.0），它已通过添加新功能进行了广泛升级，这些新功能特别支持高阶组合数据分析和多药协同模式的探索性可视化，以及自动异常值检测程序、扩展的曲线拟合功能和重复测量的统计分析。根据用户要求，还实施了许多其他改进，包括新的可视化和导出选项、更新的用户界面以及增强的 Web 工具稳定性和性能。凭借这些改进，SynergyFinder 2.0 有望大大扩展其在多药组合筛选和精准医疗等各个领域的潜在应用。
锂离子电池中经验开路电压建模的性能分析，第1部分：性能度量
摘要 - 对电荷状态（OCV-SOC）特征的开路电压对于电池管理系统至关重要。使用OCV-SOC曲线，可以实时估算SOC和电池容量。准确的SOC和容量信息对于执行大多数电池管理功能很重要，以确保安全，高效且可靠的电池组电源系统。文献中已经报道了许多方法，以改善SOC估计和电池容量估计。这些方法着眼于各种估计和过滤技术，以减少由于滞后和放松效应而导致的测量噪声和不确定性的影响。即使所有现有的SOC估计方法都取决于OCV-SOC的表征，但很少关注OCV-SOC表征错误的可能性以及OCV-SOC曲线对SOC和容量估计的不确定性的影响。在本文中，这是一系列三篇论文的第一部分，讨论了整个电池管理系统中OCV-SOC建模误差的效果。OCV-SOC曲线中不确定性的不同来源包括细胞间变化，温度变化，老化漂移，周期速率效应，曲线拟合误差和测量/估计误差。建议的不确定性模型可以纳入电池管理系统中，以提高其安全性，性能和可靠性。索引项 - OCV-SOC建模，OCV建模，OCV-SOC表征，OCV表征，锂离子电池，电荷估计，电池管理系统。
超氧化物歧化酶注入MoSe2单层光学特性
图 2：10 K 下注入 Cr 的 MoSe 2 ML 的 PL。 (a) 低 n 掺杂（V g = 0.8 V）下注入 Cr 的 MoSe 2 ML（红色曲线）的 PL 光谱，与原始 MoSe 2 ML（黑色）的 PL 光谱一起绘制。除了来自 MoSe 2 ML 的 X − 和 X 之外，注入 Cr 的样品还在 1.51 eV 左右显示出宽 D 峰。 (b) 激光功率范围为 36 nW 至 123 µ W 下注入 Cr 的 ML 的 PL 光谱。光谱已针对 X − 进行归一化。此处的样品在 V g = 0.8 V 时略微 n 掺杂。 (c) PL 的功率依赖性。最佳拟合线（虚线）及其标准偏差（线周围的阴影区域）与从 PL 光谱中提取的强度（点）一起绘制。除非明确说明，误差线小于数据点的大小。X − 和 X 与幂律 I ∝ P α 拟合，D 与方程 (1) 描述的饱和曲线拟合。(d) Cr 注入 MoSe 2 的时间分辨 PL。1/e 时间约为 14 纳秒。
国际电力与能源系统杂志
光伏功率斜率控制 (PRRC) 是未来电力系统的一项重要辅助服务。尽管通过安装存储系统或辐照度传感器来实现这一目标的研究已经非常广泛，但对电力削减方法的研究却很少。后者缺乏效率，因为它会主动产生电力放电，但就资本支出而言，它是一种经济有效的解决方案。本文提出了一种新型的无存储、无传感器光伏 PRRC，用于并网应用，其中光伏功率而不是电压是受控量。与文献中现有的方法相比，上述贡献使得有效跟踪功率斜率限制成为可能。该方法由实时曲线拟合算法辅助，该算法可在次优运行时估计最大功率点。因此，不需要直接温度或辐照度测量系统。提出的 PRRC 策略的验证已通过模拟进行测试，并与文献中另一种可用的方法进行了比较，其中考虑了实场高度变化的辐照度数据。已经通过控制器硬件在环实时完成了所提策略的实验验证。
金属离子吸附在...
CNC宽度测量是通过在Gwyddion软件中与高斯曲线拟合AFM高度轮廓（图S6（a））完成的，然后使用等式的峰值最大值（FWHM）的一半宽度使用公式𝐹𝑊𝐻𝑀=√2ln 2𝑏，其中B是Gwyddion的拟合参数参数输出。要校正AFM尖端扩展，AFM尖端半径和CNC高度可用于计算尖端曲率造成的额外宽度。使用庇护研究的FS-1500 AFM尖端，尖端半径为10 nm，通过AFM测量的MXG-CNC-COOH 1100的高度为2.4 nm。使用图S6（b）中说明的三角学，可以使用公式𝐿=√𝑟2 -𝑑2计算CNC一侧的一半高度的额外宽度为4.75 nm，其中r是尖端radius（10 nm）d是尖端半径半径半径为CNC高度（8.8 nm），是额外的宽度。从13 nm的测得的宽度中减去2𝐿导致校正后的MXG-CNC-COOH 1100宽度为3.5 nm。
关于性能、准确性的独立研究... - uHoo
短期暴露于室内空气污染物会对健康造成不利影响，需要进行实时测量。最常见的室内污染物是二氧化碳 (CO 2 )、一氧化碳 (CO)、臭氧 (O 3 )、二氧化氮 (NO 2 )、总挥发性有机化合物 (TVOC) 和直径小于 2.5 μ m 的颗粒物 (PM 2.5 )。市面上有几种低成本的室内空气质量监测仪；然而，其中很少有经过准确测试的。本文开发了一个稳定、易于使用且可重复的平台。在这些实验室条件下，低成本传感器与计算浓度之间的比较显示为线性（PM 2.5、CO 2、CO、NO 2、TVOC（乙烯）和 O 3 的 R 2 分别为 0.980、0.972、0.990、0.958、0.987 和 0.816，r s 分别为 0.982、0.985、0.900、0.924、0.982 和 0.571）。使用实验室条件测试对 TVOC 传感器的可能交叉干扰；CO 2、CO 和 NO 2 分别增加 2500 ppm、100 ppb 和 100 ppb 导致曲线拟合从线性变为二次。通过在真实室内场所的应用，对低成本传感器进行了全面验证。PM 2.5、CO 2 和 O 3 的参考方法和 uHoo 测量值之间实现了良好的相关性（r s 分别为 0.765 至 0.894、0.721 至 0.863 和 0.523 至 0.622）。
4 年制 B.Tech（电气和计算机）课程大纲...
详细课程大纲 第一单元：变换微积分拉普拉斯变换：拉普拉斯变换、性质、逆、卷积、用拉普拉斯变换求某些特殊积分、初值问题的解。傅里叶级数：周期函数、函数的傅里叶级数表示、半程级数、正弦和余弦级数、傅里叶积分公式、帕塞瓦尔恒等式。傅里叶变换：傅里叶变换、傅里叶正弦和余弦变换。线性、缩放、频移和时移性质。傅里叶变换的自互易性、卷积定理。应用于边界值问题。第二单元：数值方法近似和舍入误差、截断误差和泰勒级数。插值 - 牛顿前向、后向、拉格朗日除差。数值积分 - 梯形、辛普森 1/3。通过二分法、迭代法、牛顿-拉夫森法、雷古拉-法尔西法确定多项式和超越方程的根。通过高斯消元法和高斯-西德尔迭代法求解线性联立线性代数方程。曲线拟合-线性和非线性回归分析。通过欧拉法、修正欧拉法、龙格-库塔法和预测-校正法求解初值问题。
工程技术与
目录：第一单元：代数、向量和几何；第一章：方程的解；第二章：线性代数：行列式、矩阵；第三章：向量代数与立体几何；第二单元：微积分；第四章：微分学及其应用；第五章：偏微分及其应用；第六章：积分学及其应用；第七章：多重积分和 Beta、Gamma 函数；第八章：向量微积分及其应用；第三单元：级数；第九章：无穷级数；第十章：傅里叶级数；第四单元：微分方程；第十一章：一阶微分方程；第十二章：一阶微分方程的应用；第十三章：线性微分方程；第十四章：线性微分方程的应用；第十五章：其他类型的微分方程；第 16 章：微分方程和特殊函数的级数解；第 17 章：偏微分方程；第 18 章：偏微分方程的应用；第五单元：复分析；第 19 章：复数和函数；第 20 章：复函数微积分；第六单元：变换；第 21 章：拉普拉斯变换；第 22 章：傅里叶变换；第 23 章：Z 变换；第七单元：数值技术；第 24 章：经验定律和曲线拟合；第 25 章：统计方法；第 26 章：概率和分布；第 27 章：抽样和推断；第 28 章：方程的数值解；第 29 章：有限积分
技术教育CET教学大纲2024-25
标准）●代数：代数，扩展，分解，二次方程，指数，对数，算术，几何和谐波进程，二项式定理，排列和组合的基本操作。●坐标几何形状：矩形笛卡尔坐标，线的方程，中点，相交等等，圆的方程，距离公式，一对直线，抛物线，抛物线，椭圆形和双曲线，简单的几何形状，简单的几何变换，例如翻译，旋转，量表，缩放，尺度。●微分方程：一阶的微分方程及其解，线性微分方程具有恒定系数，均匀的线性微分方程。●三角学：简单的身份，三角方程，三角形的特性，三角形解决方案，高度和距离，逆函数。●概率和统计：概率理论的基本概念，平均值，依赖和独立事件，频率分布以及分散，偏斜和峰度，随机变量和分布功能，数学期望，二项式，POISSON，POISSON，正常分布，正常分布，曲线拟合以及最小二乘的智慧和智慧的Squares，corle＆Repartration，corpar和Recorpration和Recorpration。●算术：比率和比例，时间工作问题，距离速度，百分比等。●基本集合理论和功能：集合，关系和映射。●测量：圆，体积和表面积的区域，三角形和四边形，圆周和圆周，例如立方体，球体，圆柱体和锥体。b）逻辑 /抽象推理：这将包括衡量您可以思考的速度和逻辑的问题。
评估随机森林，决策树，支持向量回归的性能和流量预测的梯度提升
这项研究利用一系列机器学习算法来预测Ikpoba河的小时流量。数据收集依赖于沿河沿线安装的水透度系统，收集每小时测量量高度，环境温度和大气压。将量规高度转换为流量数据，从Ikpoba河等级曲线中提取了涵盖2015年至2020年期间的历史量规和流量数据，并使用曲线拟合技术对水流和量规高度之间的精确关系进行了分析。使用各种拟合度措施，例如调整后的R平方值，估计标准误差和确定系数，用于识别最佳拟合关系。随后使用土壤和水评估工具对估计的流量数据进行了验证，并结合了研究区域的数字高程模型，以及其他输入参数，例如土壤，坡度，每日最大降水量和每日最高温度。使用Microsoft Excel中生成的回归图进行了验证结果。从机器学习结果中，随机森林算法在预测流量方面的其他方法优于其他方法，均为0.02的均值误差和确定系数为0.98。相反，决策树在预测单个数据点方面表现出了较高的准确性，最低的根平方误差为0.02。