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第二寿命应用中电池的公平市场估值∗
在电动汽车（EV）中部署的锂离子电池组迅速增长，需要在第二寿命应用中重新部署使用过的EV电池的巨大经济潜力，例如，用于落后的固定能源存储。为了检查这种潜力，我们为使用的容量资产开发了一个通用的经济评估模型，在该模型中，第二寿命使用需要重新利用成本并延迟收到回收收益。我们的模型估计指出，使用基于铁的阴极（LFP电池）重新利用电池组的强大经济案例。具体来说，我们预测，从电动汽车退出的LFP电池的公平市场价值通常超过新电池市场价值的40％。由于新电池以较高的市场价格交易，美国市场上使用的LFP包的价值保留份额大大高于中国。相反，我们的发现仅指出，在美国市场的背景下，用基于镍色的阴极（NCX电池）重新利用电池的边缘经济案例。这一发现反映了镍和钴可获得的相对较大的回收收益以及NCX阴极的相对较短的生命周期。对于中国市场，我们明确的结论是，NCX电池的所有者最好不要产生必要的重新利用费用，而是立即收取可用的回收收益。
疫苗和行为对美国累积的影响...
疾病预防控制中心报告说，有113万美国人死于1923年6月。我使用过去三年的疫苗和私人和公共行为的影响模型来减轻美国在美国大流行期间的疾病传播，以解决两个问题。首先，保持行为对COVID-19固定的每日死亡水平的反应的强度，疫苗对2023年6月至6月的Covid-19的累积死亡率有什么影响？和第二，保持了固定的疫苗接种量的速度，在同一时期，更严格或更松散的行为反应对Covid-19的死亡对Covid-19的累积死亡率的影响是什么？在回答第一个问题时，我发现疫苗在2023年6月挽救了748,600人。也就是说，在没有疫苗的情况下，在这段时间内，Covid-19的累积死亡率将接近191万。在回答第二个问题时，我发现在疫苗被广泛施用之前减缓病毒传播的行为努力对疫苗对累积死亡率的积极影响至关重要。例如，通过完全放松这些缓解措施，疫苗为时已晚，无法挽救大量生命。早期的疫苗部署将挽救许多生命。i发现，在该模型估计的那些反应范围内，行为反应对COVID-19死亡的行为反应强度的边际变化对这段时间内的累积Covid-19死亡率有显着影响。
飞机起飞重量的统计建模
摘要 — 飞机的起飞重量 (TOW) 是飞机性能的一个重要方面，会影响从飞行轨迹到燃油消耗的大量特性。由于其依赖于乘客和货物载重因素以及运营策略等因素，特定航班的 TOW 通常不提供给运营航空公司以外的实体。上述观察结果促使开发准确的 TOW 估计值，可用于燃油消耗估计或轨迹预测。本文提出了一种基于高斯过程回归 (GPR) 的统计方法，使用从起飞地面滑行观测到的数据来确定 TOW 的平均估计值和相关的置信区间。选择预测变量时要同时考虑它们的易用性和底层飞机动力学。模型开发和验证是使用飞行数据记录器档案进行的，该档案还提供地面真实数据。发现所提出的模型的平均 TOW 误差为 3%，平均适用于八种不同类型的飞机，比飞机噪声和性能 (ANP) 数据库中的模型误差小近 50%。与仅提供 TOW 点估计的 ANP 数据库相比，GPR 模型通过提供概率分布来量化估计中的不确定性。最后，开发的模型用于估计飞机上升过程中的燃油流量。GPR 模型估计的 TOW 用作燃油流量估计的输入。与确定性 ANP 模型或不使用 TOW 作为明确输入的模型相比，所提出的 TOW 统计模型能够更好地量化燃油流量的不确定性。索引术语 — 统计建模；起飞重量 (TOW)；燃油流量；飞行数据记录器 (FDR)；起飞地面滑行
Tongsheng Geng、Marcos Amaris、Stéphane Zuckerman、Alfredo Goldman、Guang Gao 等人。一种基于配置文件的人工智能辅助异构架构动态调度方法。国际并行编程杂志，2022 年，50 (1)，第 115-151 页。 10.1007/s10766-021-00721-2。hal-03606185
虽然异构架构在高性能计算系统中越来越受欢迎，但其有效性取决于调度程序将工作负载分配到合适的计算设备上的效率，以及通信和计算如何重叠。随着不同类型的资源集成到一个系统中，调度程序的复杂性也相应增加。此外，对于在不同异构资源上具有不同问题规模的应用程序，最佳调度方法可能会有所不同。因此，我们引入了一种基于配置文件的人工智能辅助动态调度方法，以动态和自适应地调整工作负载并有效利用异构资源。它结合在线调度、应用程序配置文件信息、硬件数学建模和离线机器学习估计模型，实现异构架构的自动应用设备特定调度。硬件数学模型提供粗粒度计算资源选择，而配置文件信息和离线机器学习模型估计细粒度工作负载的性能，在线调度方法动态自适应地分配工作负载。我们的调度方法在事件驱动的运行时系统中对控制规则应用程序、2D 和 3D Stencil 内核（基于 Jacobi 算法）和数据不规则应用程序稀疏矩阵向量乘法 (SpMV) 进行了测试。实验结果表明，PDAWL 的表现与产生最佳结果的 CPU 或 GPU 相当或远远优于后者。关键词：异构多核计算、工作负载平衡、自适应建模、机器学习辅助调度、并行计算
生物物理神经网络的分布式在线估计
随着神经记录技术的进步，我们很快就能同时监测活体大脑中数百个相互连接的神经元的膜电位 [1]。这种高分辨率数据为开发实时闭环干预措施开辟了新的可能性，这些干预措施旨在治疗癫痫和帕金森氏症等神经兴奋性疾病 [2]。有效监测和控制脉冲系统的能力也影响着新兴的神经形态工程领域 [3]。良好的闭环控制设计通常需要可靠的模型估计，因此任何旨在控制神经活动的方法都必然涉及神经元模型的估计，这是一项不简单的任务。已经提出了许多用于批处理模式或离线估计神经元动力学的技术，例如 [4]、[5]、[6]、[7]。然而，活体大脑系统具有自适应性 [8]，因此在线估计方法是必要的，尤其是涉及实时应用时。为了满足这一需求，[9] 中最近提出了一种基于自适应观测器的电导型神经网络在线估计方法。自适应观测器的灵感来自 [10] 和 [11]，它以我们熟悉的递归最小二乘 (RLS) 算法 [12] 为基础，可以近似地跟踪缓慢变化的时变参数。基于 RLS 的自适应观测器的一个限制是观测器状态相对于参数数量迅速增加。更多的观测器状态需要更多的计算能力，这在尝试对包含数千个参数的大型神经网络模型进行在线估计时可能变得至关重要。在本文中，我们提出了一个分布式版本的线性参数估计
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
基于机器学习和计算机视觉的牛品种识别和活重评估
本研究的目的是使用几种神经网络模型来估算奶牛的长重：卷积人工神经网络用于通过图片识别奶牛并确定其品种，随后通过立体视觉法确定其身体尺寸，随后利用多层感知器根据有关奶牛的品种和尺寸信息估算奶牛的长重。为了更准确地估计动物的身体参数，还使用了 3D 摄像头（Intel RealSense D435i）。应当注意，由于 3D 摄像头的分辨率低，单独使用不会产生良好的效果。因此，使用摄影测量法从不同角度拍摄的奶牛图像来确定奶牛身体参数。通过摄影测量获得了奶牛的肩高（WH）、臀高（HH）、体长（BL）和臀宽（HW）等参数。使用这些参数（输入参数 WH、HH、BL、HW 和输出参数 - LW），开发了基于 ANN 的模型估计。通过分析从不同角度同步摄像机拍摄的动物图像，可以确定奶牛的身体尺寸。首先，在图像中识别奶牛，并使用 Mask-rcnn 卷积神经网络确定其品种。然后通过立体视觉方法确定奶牛的肩高、臀高、身长和身宽，该方法可以获得数字图像中物体的几何参数并进行测量。数字成像和摄影测量处理包括几个完全确定的步骤，可以生成动物身体的三维或二维数字模型。然后将获得的有关物种及其大小的数据输入到预测模型，该模型确定动物的估计体重。
文章 可重复使用火箭发动机应用的涡轮泵参数建模和可靠性评估
摘要：现代可重复使用发射器的发展，例如采用 LOX/LCH4 Prometheus 发动机的 Themis 项目、采用 LOX/LH2 RSR2 发动机的可重复使用 VTVL 发射器第一级演示器的 CALLISTO 以及采用 Merlin 1D 发动机的 SpaceX 猎鹰 9 号，都凸显了对先进控制算法的需求，以确保发动机的可靠运行。这些发动机的多次重启能力对节流阀提出了额外的要求，需要扩展控制器有效性域，以便在各种操作状态下安全地实现低推力水平。这种能力也增加了部件故障的风险，尤其是当发动机参数随着任务概况而变化时。为了解决这个问题，我们的研究使用多物理系统级建模和仿真，特别关注涡轮泵部件，评估了可重复使用火箭发动机 (RRE) 及其子部件在不同故障模式下的动态可靠性。使用 EcosimPro-ESPSS 软件（版本 6.4.34）进行的瞬态条件建模和性能分析表明，涡轮泵组件在标称条件下保持高可靠性，涡轮叶片即使在变化的热负荷和机械负荷下也表现出显著的疲劳寿命。此外，提出的预测模型估计了关键部件的剩余使用寿命，为提高可重复使用火箭发动机中涡轮泵的寿命和可靠性提供了宝贵的见解。本研究采用确定性、热相关结构模拟，关键控制目标包括燃烧室压力和混合比的最终状态跟踪以及操作约束的验证，以 LUMEN 演示发动机和 LE-5B-2 发动机为例。
预测气候协变量对埃塞俄比亚风能的影响
摘要：本研究探讨了埃塞俄比亚风速与风速的气候协变量和空间元素的相互作用。它打算使用气象数据集在未观察到的空间点上推断风的潜在斑点。我们应用了一个组合的动态空间面板自回归随机效应模型，其位置的空间重量是空间重量。这种空间重量优于其他空间权重以捕获空间依赖性并提高有效估计。结果描述的是，平均风速在经度范围和纬度跨度上有所不同，受气候协变量的影响，并在一年中的几个月中波动。风速强度沿该地区的中部，东部和东北部高。在2月，3月，6月和7月相对于9月和10月的几个月中也很高。证据表明，夏季和春季风速较高，但在冬季和秋季季节相对较低。这意味着风速主要是在雨季结束和开始之前的风速很高。模型估计还表明，平均风速在相邻站点和时间点之间在空间上相关。特别是，平均风速随海拔和温度而增加，但随着降水的增加而降低。阳光级分和相对湿度具有负面影响，但它们的影响在统计学上并不显着，p = 0.2496和p = 0.4484。总而言之，建议使用这些方法来预测显示随机过程的数据。关键字：贝叶斯推论；动态空间面板自回归模型，预测，
根据时间序列fMRI数据计算出的阿尔茨海默氏病的因果功能连通性
已知大脑区域之间的功能连通性在阿尔茨海默氏病中发生改变，并有望成为早期诊断的生物标志物。功能连接性的几种方法获得了代表大脑区域之间随机关联（相关）的非指导网络。但是，关联不一定意味着因果关系。相比之下，因果功能连通性（CFC）更有信息，提供了代表大脑区域之间因果关系的有向网络。在本文中，我们通过静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）记录了来自三个临床组的受试者的静止功能磁共振成像（RS-FMRI）的因果功能连接组：认知正常，轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病。我们应用了最近开发的时间感知PC（TPC）算法来推断整个大脑的因果功能连接组。TPC在时间序列设置中基于有向图形建模的全脑CFC的模型估计。我们将TPC的CFC结果与文献中其他相关方法的结果进行了比较。然后，我们使用了TPC的CFC结果，并基于Welch的t -test t -test t -Values获得的Alzheimer和认知正常组之间的CFC边缘强度的差异进行了探索性分析。因此，发现大脑区域与临床/医疗机构的研究人员发表的有关受阿尔茨海默氏病影响的大脑区域的文献一致。