摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化,主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额,但要充分利用该技术的潜力,需要对这些系统进行智能控制,以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而,以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性,同时又要足够快,以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法,因为它结合了使用复杂非线性模型的能力,同时是一种穷举搜索算法,保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架,该框架包含 HP 变电站主要组件(即 HP 和热能存储 - TES)的降阶模型 (ROM),以适合在 DP 中使用的方式进行阐述;这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束(例如,HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度),同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量(即 TES 温度、HP 热容量和电容量)。在应用于示例 HP 系统时,我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约,与传统的基于规则的控制相比,功耗降低了 13%。
©2023作者。本文根据创意共享4.0国际许可,允许以任何中等或格式的使用,共享,适应,分发和复制,因为您将适当的信用归功于原始作者和这些作者,并提供了与创意共享许可证的链接,并指出了IFCHANGES的链接。本文章中的图像或其他第三方材料包含在文章的Creative Commons许可中,除非在材料的信用额度中另有指示。如果本文的创意共享许可中不包含材料,并且您的预期使用不受法定法规的允许或超过允许的使用权,则您需要直接从版权所有的人获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
追求高水平的掺杂而不会恶化结晶度是非常困难的,但对于释放材料的隐藏力至关重要。这项研究证明了通过激光至关重要的自由基,硼龙二氢化合物(BH 2)的激光振动激发(BH 2)在燃烧化学蒸气期间保持晶格完整性的有效途径。改进的钻石结晶度归因于硼氢化硼(BH)的相对丰度的激光,热抑制的热抑制,其过度存在会诱导硼隔离并扰乱结晶。BDD的硼浓度为4.3×10 21 cm -3,膜电阻率为28.1毫米·CM,孔迁移率为55.6 cm 2 v -1 s -1,超过了商业BDD。高导电和结晶的BDD在传感葡萄糖方面具有提高的效率,证实了激光激发在产生高性能BDD传感器方面的优势。在掺杂过程中重新获得激光激发的结晶度可以消除半导体行业的长期瓶颈。
CRISPR-CAS技术提供了彻底改变研究的可编程基因编辑工具。领先的CRISPR-CAS9和CAS12A酶非常适合编程的基因操作,但是,它们受到基因组规模干预措施的限制。在这里,我们利用了一个基于CAS3的系统,该系统具有用于基因组工程的过程核酸酶。使用单个CRRNA编程的最小Cascade-CAS3系统(I型I-C)进行了优化,以产生效率接近100%的缺失,并用于迅速产生含量为7-424 kb的大删除,铜绿铜。相比之下,CAS9产生了小的缺失和点突变。CAS3生成的缺失边界是高度可变的,但通过同源指导修复(HDR)模板成功指定。HDR效率要高得多。最小I-C系统
Sunidhi C Shetty †、Naresh Yandrapalli †、Kerstin Pinkwart †、Dorothee Krafft ¶、Tanja Vidakovic-Koch ¶、Ivan
摘要:在这项工作中,我们通过采用了一个操作的耦合 - ridge波导(CRW)结构,证明了以λ〜5μm的激光为λ〜5μm的高功率量子级联激光(QCL)阵列。五元素QCL阵列进行了模拟和制造,以将CRW结构扩展到中波红外状态。通过正确设计山脊和空间的几何形状,可以观察到约10°的衍射限制强度曲线附近的主峰的侧面远场。通过引入埋入的2阶分布式反馈(DFB)光栅,在25°C下以高于1 W的辐射功率的底物发射。单个纵向模式的操作是通过更改良好的细胞波长调音系数为–0.2 cm –1 /k的温度来获得的。
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解,包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍,我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块,该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意,以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后,我们提出了一个多尺度特征集成模块,以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时,引入了残留连接,以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验,结果表明,与最新的水下图像增强方法相比,我们的方法仍然具有优势。
连接组是突触连接的网络图。任何连接组的关键功能作用是约束神经元信号传导并雕刻整个神经系统的活动流。连接组在有关器官环境的快速传播中起着核心作用,从感觉神经元到高阶神经元,以进行动作计划,并最终再到效应子。在这里,我们使用一种简约的活动模型扩散模型来研究连接组在塑造假定的感觉级联反应中的作用。我们的模型允许我们模拟从传感器到其他大脑其余的信号通路,绘制不同感觉方式之间这些途径的相似性,并识别通过不同感觉方式同时激活的收敛区域 - 神经元。此外,我们考虑了两个多感官集成方案 - 一种合作的情况,在这种情况下,不同的感觉方式相互作用以“加快”(减少)神经元的激活时间和一个竞争性的“获胜者夺走所有情况”,其中不同的感觉流与同一神经领域相比。最后,我们使用数据驱动的算法根据级联模拟期间的行为将神经元分为不同的类别。我们的工作有助于强调“简单”模型在丰富连接数据中的作用,同时根据其联合连接/动力学属性提供数据驱动的神经元分类。
图3。WTD与Co 2(a),Ch₄(b),N 2 O(C)和泥炭地的总体温室气体(D)排放之间的功能关系。正温室气值意味着泥炭地的净损失,而负值表示吸收。正wtd值表示水位低于土地表面,而负值表示水位在地表之上。每个点代表文献中平均地点配对的记录。...... 20
图 1 | 单层 WSe 2 中的窄谱线。a ,沉积有 WSe 2 单层的器件示意图。b ,56 µ m × 56 µ m 范围内 1.525eV 至 1.734eV 能量范围内光致发光强度的等高线图。白色虚线标记了潜在的单层区域。c ,4.5K 时 WSe 2 单层中局部发射极的光致发光光谱,随着激光功率的增加,显示出不同的发射行为,主要峰位于 1.7167eV (P1) 和 1.7206eV (P2)。d ,P1 和 P2 的提取线宽,绘制为激发功率的函数。低激发功率的光谱显示 P1 和 P2 的分辨率受限线宽。e,P1 和 P2 的光子发射积分计数随着