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World File Search System状态参数
储能与分布式能源第四期
1. 审查可变输出需求响应资源的 ELCC 估值应用* 2. 非发电资源模型的小时末充电状态参数* 3. 将市场电力缓解应用于能源存储资源* 4. 简化非发电资源参与者的市场参与协议 5. 建立参数以更好地反映需求响应资源的运行特征
应用于海上结构的 SHM - CORE
贝叶斯状态空间模型用于执行操作模态分析的联合输入状态参数推断，其中使用参数的先验和强制函数（以高斯过程的形式转换为状态空间表示）为参数不确定性下的这种仅输出识别提供了一种方法。有趣的是，与参数已知的情况相比，该方法被证明可以恢复模型的参数分布，而不会影响加载时间序列信号的恢复。
正确且有效的表征技术...
器件参数。1 这些参数可分为两大类：决定器件导通状态下性能的参数和决定器件关断状态下性能的参数。表 1 列出了 Keithley SMU 仪器支持的几种功率半导体器件的常见导通状态和关断状态参数。许多测试涉及使用多台 SMU 仪器。Keithley 的 ACS Basic Edition 软件通过管理测试系统中所有 SMU 仪器的配置和数据收集来简化测试配置。与通用启动软件不同，ACS Basic Edition 专为半导体器件特性分析而设计，包含一个测试库；用户可以专注于测试和器件参数，而不是 SMU 仪器配置。本说明中包含的测试结果是使用 ACS Basic Edition 软件获得的，该软件包含在我们的 PCT 配置中。
在扩展修改的对称远程重力
这项研究分析了F（Q，t）重力框架内的at Rallatar的物理特征，其中Q是非金属标量表，t是能量量张量的痕迹。静态是黑孔的可行替代品，具有中央的保姆核心，周围的薄外壳和Schwarzschild外观中的动态层，将这两个区域分开。使用Finch-Skea度量，得出了核心和壳的必要场方程，而以色列交界处的条件保持了内部和外部区域之间的无缝连接。这项工作广泛探讨了关键方面，例如能量分布，适当的长度，能量条件，熵和状态参数方程。通过有效的电势，红移，因果关系条件和ADIA-BATIC指数来研究模型的稳定性。我们的结果突出了修饰的重力在维持压力杆的结构生存力和稳定性方面的重要作用。
地热网络的有效年度绩效模型，用于改进系统设计，操作和控制：预印本
本文介绍了一种新开发的降级模型，该模型捕获了网络中的能源流量，包括商业和住宅用户的电气使用情况，以一年的时间为小时。该模型包括建筑物负载，热泵，钻孔场和辅助热/凉爽输入，均与环境温度的热环模型相连。在模型中，钻孔场，循环泵和辅助系统的操作控制可能是可能的。对于给定系统，该模型可以输出每个组件，热环和集体系统的完整状态参数，例如随时间的流速，平均热环温度随时间和总电量使用。该模型还可用于优化系统控制，以最大程度地提高系统效率或最大程度地减少系统运营成本。例如，对示例系统的钻孔控制器进行了一次初步评估，表明，与连续操作模式相比，具有钻孔场的ON/OFF操作的控制器可将年度用法减少33％。因此，该模型可以帮助优化给定系统的操作，以从地热网络安装中获得最大的价值。未来的工作将考虑该模型对演示项目的应用，包括针对操作数据和系统操作优化的模型验证。
脑电图微状态 A
摘要：理论基础：静息状态范式经常应用于脑电图 (EEG) 研究；然而，它与无法控制参与者的思想有关。为了量化受试者在休息时的主观体验，引入了阿姆斯特丹静息状态问卷 (ARSQ)，涵盖了十个思维游离维度。我们旨在估计主观体验与 EEG 的静息状态微状态之间的关联。方法：使用 197 名受试者的 5 分钟静息状态 EEG 数据来评估七个微状态类别的时间特性。采用贝叶斯相关方法来评估静息后评估的 ARSQ 域与微状态参数之间的关联。结果：揭示了舒适度、自我和躯体意识域与神经电微状态的时间特性之间的几种关联。舒适度与微状态 E 持续时间之间的正相关性显示出最强的证据 (BF 10 > 10)；其余相关性显示出大量证据 (10 > BF 10 > 3)。结论：我们的研究表明，评估静息状态下发生的自发思维对于理解微状态所反映的内在大脑活动具有重要意义。
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。
通过正交非...广播纠缠
在本文中，我们广泛研究了将纠缠广播为状态相关与状态独立克隆器的问题。我们首先重新概念化状态相关量子克隆机 (SD-QCM) 的概念，在此过程中，我们引入了不同类型的 SD-QCM，即正交和非正交克隆器。我们推导出这些克隆器的保真度将变得独立于输入状态的条件。我们注意到，这种构造允许我们以拥有输入状态的部分信息为代价来最大化克隆保真度。在关于纠缠广播的讨论中，我们以一般的两量子比特状态作为资源开始，然后我们考虑贝尔对角态的一个具体例子。我们在输入资源状态上局部和非局部地应用状态相关和状态独立克隆器（正交和非正交），并根据输入状态参数获得纠缠广播的范围。我们的研究结果突出了状态依赖型克隆器在广播纠缠方面优于状态独立型克隆器的几个例子。我们的研究提供了一个比较视角，即在两个量子比特场景中通过克隆广播纠缠，即当我们对资源集合有所了解时，以及当我们没有此类信息时。
基于集成驱动程序的推理和深度强化学习
随着自主驾驶技术的继续发展并逐渐成为现实，确保在复杂的交通情况下自动驾驶的安全已成为当前研究中的重点和挑战。无模型的深钢筋学习（深度强化学习）方法已被广泛用于解决复杂的交通情况下的运动计划问题，因为它们可以隐含地学习车辆之间的互动。但是，基于深度强化学习的当前规划方法表现出lim的鲁棒性和泛化性能。他们努力适应培训方案以外的交通状况，并面临困难处理因意外情况而引起的不确定性。因此，本文解决了综合交通情况所带来的挑战，例如无信号交叉点。首先利用在这些情况下观察到的相邻车辆的历史轨迹来做到这一点。通过基于门控复发单元（GRU）复发性神经网络的变量自动编码器（VAE），它提取了驱动程序样式功能。然后将这些驱动程序样式功能与其他状态参数集成在一起，并用于在扩展强化学习框架内训练运动计划策略。这种方法最终产生了一种更健壮和可解释的中期运动计划方法。实验结果证实，在复杂的传统方案中，提出的方法可实现低碰撞率，高效率和成功完成任务。
用手性磁效应检测斧头暗物质
摘要在宇宙学扩张中观察到的加速度通常归因于负压，这是由序言引起的。我们探讨了光子轨道半径和球形广告在F（r，t）重力中黑孔的相位转移之间的关系，这是由典型的深色能量（特定的kiselev-ads kiselev-ads ad Adds in the f（r，t）重力。我们将负宇宙常数视为系统检查状态参数ω和F（r，t）重力参数γ的影响。有趣的是，F（r，t）重力框架内的Kiselev-Ads黑洞表现出类似范德华的相变。相比之下，这些黑洞在一般相关性中显示出鹰 - 页面样相变。我们证明，在临界点以下，黑洞经历了前一阶VDW样相变，R PS和U PS用作订单参数，表现为1 /2的批判性指数，类似于普通的热系统。这表明R PS和U PS可以用作表征黑洞相变的顺序参数，这暗示了黑洞热力学系统中临界点附近的潜在通用引力关系。研究光子球半径与疗法的相位转变之间的相关性提供了一种有价值的方法，可以区分不同的重力理论模型，最终阐明了深色能量的性质。最后，由于γ趋于零，因此我们的结果与Kiselev-Ads黑洞的结果完全一致。