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用于充电的粒子群优化模糊控制器...
为了降低电网的功耗和成本，本文讨论了基于粒子群优化 (PSO) 的模糊逻辑控制器 (FLC) 的开发，用于微电网 (MG) 应用中电池储能系统 (ESS) 的充电 - 放电和调度。最初，FLC 被开发用于控制储能系统的充电 - 放电，以避免传统系统的数学计算。然而，为了改进充电 - 放电控制，使用 PSO 技术优化 FLC 的隶属函数，同时考虑可用功率、负载需求、电池温度和充电状态 (SOC)。调度控制器是根据负载实现低成本不间断可靠电源的最佳解决方案。为了降低电网电力需求和消耗成本，还引入了最佳二进制 PSO 来在一天中的不同时间在各种负载条件下调度 ESS、电网和分布式电源。得到的结果证明了所开发的基于 PSO 的模糊控制的鲁棒性，可以有效地管理电池充电和放电，同时将电网功耗降低 42.26%，将能源使用成本降低 45.11%，这也证明了该研究的贡献。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
获资助中大学者及研究项目名单
1。生命科学学院副教授陈廷峰教授生命科学学院副教授陈廷峰教授研究专题︰香牙蕉抗枯萎病的基因探究及机理分析，也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组，foc-tr4 foc-tr4 foc-tr4 的8号」（8号」（8号」（ ZJ-08）品种，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，并利用中大团队在光学基因组图谱测绘的专长ZJ-08 ZJ-08 ZJ-01 ZJ-01111 foc-tr4（foc-tr4）（（生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究，dna 储存、复制和转录的重要结构，深入研究线粒体，dna甲基化修饰如何调控类核结构与转录功能。本研究将在多能干细胞和心肌细，确定线粒体，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，并揭示线粒体dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结，dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结ca 2+ t t细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建，以用于精，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，实现红光，并研究其动力学特征；其次，并研究其动力学特征；其次
使用脑波测量值可以在家中进行的痴呆预测测试
这项研究旨在首先在家中测试痴呆症的社会问题，而无需去医院，可以通过简单地将传感器附加到头部并在15分钟内进行评估，而无需去医院，就可以做出与医生诊断相似的预测。这使我们能够满足想要检查自己和家人的潜在痴呆症患者的需求。从技术上讲，这是一种新的大脑测试技术，它将大脑连接到计算机，称为大脑计算机接口，并根据从100多个测试实验中获得的大数据来处理大脑的统计，因此不必进行医生的访谈或大脑成像测试。
电磁辐射 - 罗德岛州教育部
在本学习单元中，学生能够应用对波的特性以及电磁辐射与物质的相互作用如何远距离传输信息、存储信息以及用于研究多尺度自然的理解。电磁辐射模型可以作为变化的电场和磁场的波或粒子来开发和使用。学生还通过展示技术设备如何利用波行为原理和波与物质的相互作用来传输和捕获信息和能量的信息来展示他们对工程思想的理解。系统和系统模型的交叉概念；稳定性和变化；科学、工程和技术的相互依存；以及工程、技术和科学对社会和自然界的影响被强调为组织概念。学生应展示提出问题、根据证据进行论证以及获取、评估和交流信息的能力，并应使用这些实践来展示对核心思想的理解。
多目标帕累托前沿与粒子群优化...
微电子技术的进步使得更高的集成密度成为可能，并且目前正在进行机载系统的大规模开发，这种增长遇到了功耗的限制因素。更高的功耗将导致产生的热量立即扩散，从而导致热问题。因此，随着系统温度的升高，系统的总消耗能量将增加。微处理器的高温和计算机系统的大量热能对系统信心、性能和冷却费用产生巨大的问题。处理器消耗的功率主要来自内核数量和时钟频率的增加，这些功率以热量的形式消散，给芯片设计人员带来了热挑战。随着纳米技术中微处理器性能的显着提高，功耗变得不可忽略。为了解决这个问题，本文使用多目标帕累托前沿 (PF) 和粒子群优化 (PSO) 算法来解决高性能处理器的功耗降低问题，以实现功耗作为优先计算，从而减少目标微处理器单元的实际延迟。仿真验证了概念基础以及关节体和电源电压（V th- V DD ）的优化，并显示出令人满意的结果。