摘要 - 该项目的主要目的是开发一个系统,以连续为电动汽车电池充电并控制三个相网系统。使用扰动和观察方法用于从太阳PV阵列中获取最大功率。电动汽车电池在直流链路处的双向转换器连接,直流链路也连接到电压源转换器,该电动汽车电池在低负载需求下会充电并在高负载需求下排放。此转换器通常通过此电池电池在DC链路处保持最大功率,可以通过拿到低额定电池来存储额外的电源来充电。使用网格连接的太阳能PV电池电池系统以更好的方式使用自适应递归数字过滤器。当太阳能消失发生变化并更改负载需求时,具有递归过滤器控制的系统是可控制的。VSC在没有太阳能发电的情况下没有任何干扰,并将反应性转移到网格中,而无需任何干扰。该项目是在MATLAB中的仿真的帮助下完成的,并且在稳态条件和动态条件下都可以完成硬件原型的测试结果。
(3) APF 员工 - 奖项文件必须在驻军指挥官批准之前发送至人力资源劳动力发展局 (DHR WFD) 办公室。DHR WFD 将审查奖项提名的资格,包括平等就业机会 (EEO) 和文职人员咨询中心 (CPAC) 的审查,并将准备适当的证书供驻军指挥官签字,或将奖项转发给 IMCOM 理事会 - 培训 (ID- T)(如果超出驻军指挥官的批准权限)。如果奖项获得批准,DHR WFD 办公室将向 CPAC 提供奖项信息,以便更新员工的记录。当证书和随附的奖章准备好领取时,DHR WFD 办公室将通知发起活动。
o 患有代谢性疾病的 COVID-19 患者的肺部恢复情况 此处 o 2022 年北京的 SARS-CoV-2 变体 此处和评论 此处 o Omicron BA.2.75.2、BA.4.6 和 BQ.1.1 对中和抗体的耐药性 此处 o 怀孕期间的母体 mRNA 疫苗接种和婴儿的 Delta 或 Omicron 感染或住院情况 此处和相关社论 此处 o 5 岁以下儿童接种 Comirnaty(辉瑞)疫苗 此处 o 维生素 D3 和硫醇状态与 COVID-19 结果之间的关联 此处 o 在科罗拉多州,尼玛瑞韦-利托那韦对抗 Omicron 变体(包括 BA.4 和 BA.5)的实际应用 此处相关评论 此处 o 服用口服抗病毒药物的住院 COVID-19 患者的病毒负担反弹 此处和此处 o 塞尔维亚儿童 SARS-CoV-2 再感染的发生率、风险和严重程度 此处 o 鉴定此处显示瑞德西韦给药后心动过缓的发生率 o 6 个月时 COVID-19 住院患者的症状、残疾和财务轨迹 o COVID-19 限制期间患者安全和临终时医院就诊情况 o 洛杉矶的“检测治疗”护理服务模式 o 自接种疫苗以来,12 岁儿童的 COVID-19 发病率和死亡率 • 评论:
本研究比较了基于电视空白频段 (TVWS) 的宽带网络的资本支出要求和部署基于 UMTS 的移动宽带网络的资本支出要求,以便在人口稀少的坦桑尼亚农村地区提供宽带连接。与许多发展中国家一样,坦桑尼亚的互联网普及率较低,考虑到多个订阅,普及率仅略高于 46%。受影响的社区大多是农村地区,因为人口密度低,这使得部署移动宽带的成本非常高。这限制了这些地区的经济发展潜力,因为宽带连接和服务是第四次工业革命 (4IR 或工业 4.0) 和现代数字经济的主要驱动力。通过考虑基站收发器站 (BTS) 的数量,对 TVWS 和 UMTS 系列标准的覆盖能力进行比较,以覆盖三种不同的无线电操作环境(即丘陵、起伏和平坦地形)的特定地理区域。宽带连接数据速率定义为 2 Mbps 或以上的接收器速率,用于确定这两种技术所需的 BTS 数量。结果表明,引入 TVWS 作为中间一英里解决方案,在三个典型环境中,为相同人口提供服务所需的 UMTS BTS 数量分别减少了 68%、66.7% 和 75%。
通讯作者:BI Bakare 摘要:由于其穿透障碍物的能力和对衰减的弹性,电视空白空间 (TVWS) 现在已成为宽带连接的顶级通信技术、进一步缩小数字鸿沟的新趋势以及农村地区的连接。鉴于大多数农村地区人口稀少,需要部署合适的 TVWS 以满足所需的服务质量以提供所需的覆盖范围。使用 MATLAB 进行容量模拟和距离分布技术来建模 TVWS 网络。结果表明,具有一个空白空间基站 (WSBS) 和十个 CPE (客户端设备) 的网络能够实现 23 mbps 的信道容量,信号质量为 10 dB。纳米比亚试验实现了 10mbps 的提高,开普敦试验实现了 12mbps,微软在肯尼亚的 TVWS 实验实现了 16mbps 的提高。关键词:幅度、客户端设备、香农容量、泊松点过程、信号。收到日期:2022 年 11 月 10 日;修订日期:2022 年 11 月 22 日;接受日期:2022 年 11 月 24 日 © 作者 2022。以开放获取方式发布于 www.questjournals.org
随着人工智能 (AI) 工具在各种临床环境中的实施,人们越来越认识到需要持续监测和更新预测模型。数据集转移(临床实践、患者群体和信息系统的随时间变化)现已得到充分证实,是模型准确性下降的根源,也是对 AI 工具在临床护理中的可持续性的挑战。虽然训练和验证新模型的最佳实践已经很成熟,但在制定前瞻性验证和模型维护的最佳实践方面工作有限。在本文中,我们强调了更新临床预测模型的必要性,并从三个重点领域讨论了有关 AI 建模生命周期这一关键方面的未决问题:模型维护政策、性能监控视角和模型更新策略。随着 AI 工具的日益普及,必须解决对此类最佳实践的需求并将其纳入新的和现有的实施中。本评论旨在鼓励临床和数据科学利益相关者之间的对话并激发进一步的研究。
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合作伙伴。解锁数据的关键:标准和开放系统。这不仅是军方的工作,也是工业界的工作。“我认为,需要从根本上解决标准问题,只需打开封闭系统的大门,并要求工业界实施模块化开放系统方法 (MOSA),因为它适用于整个 JADC2 架构,”L3Harris 副总裁兼首席技术官 Ross Niebergall 表示。 “行业需要做的是将 IP 留在盒子里,并开放系统和子系统之间的标准,让行业进行创新。”
a 比利时列日大学 GIGA-Consciousness 认知生理学实验室 b 比利时布鲁塞尔 FNRS 科学研究基金会 c 比利时列日大学认知心理学和神经科学研究中心 d 比利时列日大学 GIGA-回旋加速器体内成像研究中心 e 德国于利希研究中心神经科学与医学、大脑和行为研究所 (INM-7) f 德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学医学院系统神经科学研究所 g 希腊塞萨洛尼基约克大学欧洲校区城市学院心理学系 h 瑞士洛桑联邦理工学院生物工程研究所 i 瑞士日内瓦大学放射学和医学信息学系 * 通讯作者:Athena Demertzi,博士。电子邮件:a.demertzi@uliege.be 作者贡献:S.Mo 和 AD 进行了研究并撰写了手稿。S.Mo 进行了数据分析。FR、MAK 和 DVV 监督了方法。PAB、KG 和 S.Mo 协助进行了文献综述和数据解释。LVC 和 S.Ma 获得了经验抽样数据集。AD 监督了分析、解释和手稿撰写。所有作者都审阅了手稿。利益冲突声明:作者声明没有利益冲突。