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新一代具有前所未有的计时分辨率的新一代SIPM的设计注意事项
摘要：光子探测器获得精确的时序信息的潜力在许多领域，PET和CT扫描仪中在医学成像和粒子物理探测器等等等中的重要性越来越重要。的目标是增加pet扫描仪的敏感性，并通过对每个事件的真实空间点以及未来粒子加速器设定的限制来进一步飞跃，需要进一步飞跃基于闪烁器的电离仪，最终将picoseConds Restolution延伸到几个picoseconds submevs submev subs Mev subs subs subme sev subme subs submev subme sups subme sev subs subs subs subs subsove suble of pet扫描仪的敏感性。尽管几个制造商在过去十年中取得了令人印象深刻的进展，但SIPMS的单个光子时间分辨率（SPTR）仍在70-120 PS FWHM范围内，而10 ps的值则是10 ps或更少的值。这样的步骤需要与传统方法和新技术的发展进行中断。将纳米素化学的非凡潜力与现代微电子学和3D电子整合所采用的新方法相结合的可能性为开发新一代基于过度的sipms的新观点和空前的光相位效率和计时分辨率开发了新一代的观点。
6G-增强新的智慧城市：调查
面对间歇性可再生能源的挑战，当前的单位承诺实践步履蹒跚，敦促开发新型的短期生成调度技术，以增强微电网稳定性。本研究使用机器学习技术为可再生能源系统提出了一种自适应的健壮单位承诺方法，计算Calinski-Harabasz索引，以确定与间歇来源有关的预测不准确。随后使用空间聚类工具将不确定性分组在一起，并计算了K-均值分布的平均密度。通过非参数算法来解决空间中空间点的聚类，考虑到噪声，可再生能源的离散不确定性以及全面不确定性集中的异常值。实施建立的方法和框架的实施，结合基于密度的噪声应用程序的空间聚类，引入了一种用于vulnera comity clustering的创新方法。这种方法可以确保每个群集都与与可再生能源的漏洞有关的数据一致。通过对使用间歇性风能的修改IEEE 39-BUS和118个总线测试系统进行实验来展示建议的方法的性能。结果表明，与传统的鲁棒优化技术相比，提出的框架可能会降低鲁棒性成本8-48％。随机编程的结果表明，具有稳定经济组织的优化系统将更快地计算75％。
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，
约翰·约瑟夫·班南（John Joseph Bannan）
4您在碰撞课程中有两个台球球。如果您要追踪每个球不互相偏转的路径（即，如果它们只是直线移动的空间点的点），那么您将有两行。冲击参数是这两个虚线之间的最短距离。冲击参数（通常由字母b表示）定义为传入粒子（或台球球）的轨迹与通过目标粒子（或台球球）平行绘制的线之间的垂直距离。这是对碰撞的“偏心”的衡量标准。如果球直接瞄准对方，则冲击参数非常小（接近零）。这导致了正面的碰撞，其中有很多动量被转移，球往往会向相反的方向反弹。如果球只是互相放牧，则影响参数更大。这会导致扫视碰撞，使动量转移较少，并且球倾向于以较小的角度偏转。5我们的日常直觉告诉我们，台球碰撞是因为它们身体触摸，而这种触点使它们偏转。这与我们对因果关系的理解保持一致。然而，在原子水平上，我们认为“接触”实际上是一种复杂的电磁相互作用。台球在古典意义上并不是真正的“触摸”。构成台球表面的原子具有绕其核的电子。电子具有负电荷。当台球非常接近时，由于电磁力，球上的电子互相排斥。这种排斥是导致台球偏转的原因。这种排斥是由电磁场介导的。在QFT中，对电磁场进行了量化，并且电子之间的力是通过交换虚拟光子（电磁场的力载体颗粒）来描述的。虚拟光子是用于描述量子场理论（QFT）中电磁力的数学构造。它们不像您可以检测到的“真实”光子（光的颗粒）。它们是Feynman图和计算中使用的数学工具，以表示带电粒子之间动量和能量的交换。
大脑熵、分形维数和可预测性
复杂性科学是一个总称，涵盖对“复杂”系统的研究和表征——系统由多个相互依赖的组成部分组成，这些组成部分在不同层面上运行和相互作用（Fernandez 等人，2013 年）。这种复杂系统通常表现出“混沌”行为。混沌系统不是指无序或混乱的状态，而是指不可预测性和无序性，通常是多种非线性相互作用的结果（Faure 和 Korn，2001 年）。因此，系统中的微小变化可能导致指数变化（一种被称为“蝴蝶效应”的属性）。例如，地球大气层在任何时间和空间点都是（几乎无限）多个变量（例如温度、粒子组成和云密度）相互作用的结果，这使得任何长期预测都具有挑战性。尽管如此，复杂性科学的总体思想不一定是建立做出精确预测的方法，而是为表征给定复杂系统的长期轨迹提供一些见解（Faure & Korn，2001）。这些原则源于数学的一个分支，即混沌理论（概述见 Thietart & Forgues，1995），该理论已促使多个学科（例如环境科学、气象学和生物学）采用复杂动力系统的框架（Burggren & Monticino，2005；Kiel & Elliott，1996）。复杂性科学在非线性系统中的应用，称为“非线性动力学”，是一种新兴方法，在人体生理学和病理学研究中越来越受到关注（Ehlers，1995）。人类生理系统在理论上被概念化为复杂系统是有道理的，因为人类生理系统由多个组成子系统（无论是解剖学组件还是生理过程）组成，这些子系统在不同层面（即从分子到器官）不断相互作用，并与外部环境相互作用以维持体内平衡（Faure & Korn，2001）。基本假设是生理系统本质上是复杂的（Golbeter，1996），病理状态（或“动态疾病”，见Mackey & Glass，1977）可以用中断或异常的动态过程来表征。开创性的工作之一是