简介 NIST 测量服务 65200S[I](NIST 服务标识号)。“快速重复脉冲转换参数”提供波形幅度、A、、转换持续时间、1、、前转换和后转换过冲、OS 和下冲、US 和稳定参数等波形参数的可追溯测量。这些术语由 IEEE 标准《转换、脉冲和相关波形》定义,并给出了计算方法。IEEE Std-181-2003 [2]。这些参数的范围和典型扩展不确定度 (lI) 为 [I]:-400 mY sAps 400 mY,lI.4 = 1.5mY + 1.4 ilA 7 ps s I.,s 100 OS。其中 LlA 是幅度离散化间隔,使用采样器上的全量程幅度范围设置(例如,对于 10 mV/div 的幅度灵敏度设置和 10 个垂直分区的全量程显示,全量程幅度范围为 100 mV)和采样器输入端的模数转换器的有效位 [3] 计算得出。 ill 是采样间隔,即采集 DUT 波形期间使用的采样时刻之间的间隔。例如,波形包含 1000 个元素的 I ns 的波形时期具有 1 ps 的采样间隔。稳定参数的不确定性取决于 50% 参考电平时刻 [I] 的持续时间。
动机:通过将有向无环图 (DAG) 模型应用于蛋白质组数据推断出的有向基因/蛋白质调控网络已被证明可有效检测临床结果的因果生物标志物。然而,在 DAG 学习中仍然存在尚未解决的挑战,即联合建模临床结果变量(通常采用二进制值)和生物标志物测量值(通常是连续变量)。因此,在本文中,我们提出了一种新工具 DAGBagM,用于学习具有连续和二进制节点的 DAG。通过为连续和二进制变量使用适当的模型,DAGBagM 允许任一类型的节点在学习图中成为父节点或子节点。DAGBagM 还采用了引导聚合策略来减少误报并实现更好的估计精度。此外,聚合过程提供了一个灵活的框架,可以稳健地整合边缘上的先验信息以进行 DAG 重建。结果:模拟研究表明,与常用的将二进制变量视为连续变量或离散化连续变量的策略相比,DAGBagM 在识别连续节点和二进制节点之间的边方面表现更好。此外,DAGBagM 的表现优于几种流行的 DAG
在本研究中,我们提出了一个新的开源模拟平台,该平台包含计算机辅助设计和计算机辅助工程工具,用于高度自动化地评估深部脑刺激 (DBS) 期间的电场分布和神经激活。它将展示如何使用 Python 控制的算法构建和检查体积导体模型 (VCM),以生成、离散化和自适应网格细化计算域,以及结合组织的异质和各向异性属性和分配神经元模型。通过一组预定义的输入设置和快速可视化例程,可以方便地使用该平台。通过与商业软件进行比较,评估了由该平台创建和优化的 VCM 的准确性。结果表明,电势分布模型之间没有显著偏差。对 VCM 不同物理的定性估计与以前的计算研究一致。所提出的计算平台适用于在科学建模研究中准确估计 DBS 期间的电场。未来,我们打算获得 SDA 和 EMA 的批准。成功整合由内部开发的算法控制的开源软件,提供了高度自动化的解决方案。该平台允许进行优化和不确定性量化 (UQ) 研究,而开源软件的使用则有助于模拟的可访问性和可重复性。
在几项经验研究中,已经报道了随机梯度降低(SGD)中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明,尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲,为了解决这一经验现象,几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设,以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近,已经证明了新的概括范围,这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系,这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程(SDE)对SGD进行建模,但这些界限不需要有条件的拓扑假设,但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中,我们在这一研究方面构建,并为更通用的目标功能开发了一般的界限,其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围,然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设;然而,由于损失功能的一般性,他们对经验观察的启示更加明显。
(Benson、Downes 和 Dow 2011;J. Paik 等人 2005;J. Paik 2009;J. Paik 等人 2007;Rigo 等人 2003),拉伸设计方法一直被忽视。无法有效预测拉伸连接的强度和延展性,对使用现代极限状态设计开发轻质铝结构具有严重影响。Smith 方法等渐进式破坏方法需要预测结构元件的载荷-缩短和载荷-延伸曲线,但我们缺乏任何切实可行的方法来预测焊接铝结构的载荷-延伸曲线。直接应用有限元法已被证明是一种困难的方法,需要比板厚度小得多的网格离散化(Wang 等人 2007;Dørum 等人 2010)。此外,如果要在模型中使用壳单元,则需要自定义单元丰富。除了学术研究团体或专业咨询机构外,此类技术尚未实用。迄今为止开发的技术仅在土木工程结构常见的细节类型上得到验证。因此,海洋结构工程师目前缺乏实用工具和实验数据来设计完全考虑焊缝不匹配影响的结构。
具有低维度(如量子点和量子破折号)的抽象半导体纳米结构是实现高性能光子设备的最具吸引力和启发式解决方案之一。当纳米晶方法的一个或多个空间维度时,纳米级的大小效应会产生载体的空间量化,从而使能量水平的完全离散化以及其他量子现象以及其他量子现象(如纠缠 - photon产生或挤压光态)。本文回顾了我们最新的基于纳米结构的光发射器的发现和前景,其中用量子点和量子扣纳米结构制成活跃区域。从基于硅的集成技术到量子信息系统的许多应用都依赖于此类激光源的利用。在这里,我们将材料和基本属性与设备物理联系起来。为此,仔细检查了频谱宽度,极化各向异性,光学非线性以及微波,动态和非线性特性。该论文重点是在天然基材(INP和GAA)上生长的光子设备,以及在硅底物上生长的异质和外展生长的光子设备。这项研究将使用纳米结构作为获得媒体的光发射器开发的最令人兴奋的最新创新,并突出了纳米技术对工业和社会的重要性,尤其是塑造未来的信息和通信社会。
摘要:重金属污染土壤和植被因其毒性和持久性而成为一个重大问题。对植被的毒性作用不仅包括生长受损、产量降低甚至植物死亡,还包括生物多样性丧失和生态系统退化。解决这一问题需要全面的监测和补救措施,以减轻对环境、人类健康和生态的影响。本综述探讨了用于检测和监测土壤重金属污染及其对植被的后续影响的遥感应用的最新方法和进展。通过综合当前的研究成果和技术发展,本综述深入了解了遥感监测陆地生态系统重金属污染的有效性和潜力。然而,目前的研究主要集中在回归和人工智能方法上,将光谱反射率和指数与重金属浓度联系起来,这对其他区域、时间、光谱离散化和重金属元素的可移植性有限。我们得出结论,一个重要的前进方向是更彻底地了解和模拟土壤和植物中相关的物理化学过程及其对光谱特征的影响。这将为针对个别情况的遥感应用提供深厚的基础,并允许将重金属效应与干旱或土壤盐度等其他压力因素区分开来。
这项研究深入研究了电力行业中从集中式转移到分散的方法的转变,特别关注机器学习(ML)进步如何在增强可再生能源能力和改善网格管理方面起着至关重要的作用。ML模型在预测可再生能源的产生和消费方面已经变得越来越重要,使用了各种技术,例如人工神经网络,支持向量机和决策树。此外,还采用了数据预处理方法,例如数据拆分,正常情况,分解和离散化,以提高预测准确性。将大数据和ML纳入智能电网中,包括增加的能源效率,对需求的更有效响应以及更好地整合可再生能源的响应。然而,必须解决诸如处理大量数据量,确保网络安全和获得专业专业知识之类的Challenges。该研究调查了太阳能,风能和电力解剖和存储领域内的各种ML应用,这说明了它们优化能源系统的潜力。总而言之,这项研究证明了电力部门不断发展的景观,因为它通过应用ML创新和分布式决策,从集中式转移到分散解决方案,最终塑造了更加有效和可持续的能源未来。
本文提出一种新的多传感器组合姿态确定方法,可高精度测量高转速刚体飞行器的姿态。分析飞行器在飞行过程中所受的外力矩,在刚体绕质心旋转的运动方程基础上,通过理论推导,提出了一种基于多传感器组合姿态确定方法。该方法融合GPS、陀螺仪和磁力计测得的数据,采用改进的无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行滤波。首先,根据高转速飞行器的运动特点,对刚体绕质心运动方程作出适当的假设和简化近似。利用这些假设和近似,推导出欧拉姿态角与飞行路径角、弹道偏转角之间的约束方程,作为状态方程。其次,利用地磁场模型和三轴磁强计测量的地磁强度计算出含有误差的滚转角,并与陀螺仪获取的角速度信息进行融合,建立测量方程;最后在UKF预测阶段采用龙格-库塔法对状态方程进行离散化,提高预测精度。仿真结果表明,所提方法能有效确定高速飞行器的姿态信息,并能保证飞行器姿态的准确性。
摘要:小型化核电机组的发展和碳交易市场的完善为实现综合能源系统低碳运行提供了新途径。本研究将NP机组和碳交易机制引入综合能源系统,构建新型低碳调度模型。针对NP机组引入导致的系统运行灵活性下降的问题,一方面对NP机组进行供热改造,使其成为热电联产机组,扩大其运行范围,提高其运行灵活性;另一方面在综合能源系统引入储电系统、储热系统、电转气机组等可进行能量时间转换或能量形式转换的辅助设备,共同提高系统运行灵活性。在模型求解阶段,利用离散化步长变换,将考虑可再生能源出力不确定性的机会约束规划(CCP)模型转化为等效的混合整数线性规划(MILP)模型。基于华北地区某综合能源系统实际数据搭建的测试系统表明,所提方法具有良好的经济效益和低碳环保效益。关键词:综合能源系统;核电机组;碳交易;碳排放;核能供热;低碳;机会约束;可再生能源发电不确定性。