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World File Search System线性模型
Flattening the Duck Curve: A Case for Distributed Decision Making
摘要 — 可再生资源的大量渗透导致净负荷快速变化，从而产生了典型的“鸭子曲线”。由此产生的大容量系统资源的爬升需求是一项运营挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个分布式优化框架，在这个框架中，位于配电网中的分布式资源被协调起来，为大容量系统提供支持。我们使用电流注入 (CI) 方法对多相不平衡配电网的功率流进行建模，该方法利用基于 McCormick 包络的凸松弛来呈现线性模型。然后，我们使用加速近端原子协调 (PAC) 来解决这个 CI-OPF，该协调采用 Nesterov 型加速，称为 NST-PAC。我们以加利福尼亚州旧金山为例，使用改进的 IEEE-34 节点网络，在太阳能光伏、灵活负载和电池单元的高渗透率下，将我们的分布式方法与本地方法进行了评估。我们的分布式方法将大容量系统发电机的爬升要求降低了多达 23%。索引词 — 配电网、分布式优化、储能
气候变化和美国ESG的政治化
尽管进行了数十年的比较研究，但哺乳动物大脑和体重之间关系的令人困惑的方面仍在不断地令人满意的解释。在这里，我们表明，通常将对数的线性模型拟合到数据：大脑和体重的相关演变实际上是对数 - 外呈围栏形成的。同时提出了多种生物学解释的几种现象，在整个进化枝的缩放系数方面尤其是可变性，较大物种中的脑脑较低以及所谓的分类单元级问题。我们的模型意味着需要重新审视有关相对脑质量的先前发现。考虑到真正的缩放关系，我们记录了整个哺乳动物系统发育的相对脑质量进化速率的巨大变化，我们解决了一个问题，即脑质量是否有整体趋势随着时间的推移增加。我们发现只有三个哺乳动物秩序的趋势，这是迄今为止灵长类动物中最强的趋势，为独特的快速定向增长奠定了基础，最终会产生人脑的计算能力。
受过训练的免疫力-Archimer
在大规模死亡事件事件列表之后补充数据补充数据1 |贝叶斯模型性能概述。此表总结了我们11个模型的输出性能，呈现了每个模型的总体准确性，并伴随着错误估计和可靠的间隔，为2.5％和97.5％。另外，还提供了以2.5％和97.5％的置信度水平的值，错误估计和可靠的间隔的详细类别特定估计值。模型（11）扰动代表贝叶斯通用线性模型，并根据时间表中观察到的FES的平均FES数量显示估计值。更多有关材料和方法的信息。补充数据2 |受其相应特征类别影响的物种列表。已报告并根据其喂养活性，最大寿命，殖民地，形态形式，碳存储，能量资源，大小，生长速率，钙化和运动性来表征和表征。对于每个物种，分类学已报告。来源在数据集列中列出。补充表2提供了有关特征类别的更多信息。
识别马耳他患糖尿病前期和糖尿病风险较高的年轻人：一项横断面调查
本研究的目的是量化年轻人中糖尿病前期的风险和相关风险因素。我们还试图评估所用风险评估工具的有效性和可靠性。还收集了空腹血糖以进一步评估风险。进行了一项横断面相关性研究。采用便利抽样，目标样本量为 374。在总共 14,483 名符合条件的参与者中，176 名（回复率 = 1.22%）就读于两所高等教育机构的 18-35 岁年轻人的数据收集时间为 2020 年 12 月 22 日至 2021 年 4 月 30 日。使用在线问卷，包括对 57 名参与者进行空腹血糖测试。分析使用 IBM® SPSS® Statistics Version 27。Kolmogorov–Smirnov 和 Shapiro–Wilk 检验、Mann–Whitney U 检验、Pearson 和 Spearman 相关性、Fisher 精确检验、单变量一般线性模型和受试者工作特征分析均用于分析数据。5.3% (n=3) 的参与者，他们
金属
摘要：同轴激光金属沉积（LMD-w）是对已在生产中建立的增材制造工艺的宝贵补充，因为它允许一个与方向无关的工艺，具有高沉积速率和高沉积精度。然而，在工艺开发过程中，缺乏关于调整工艺参数以构建无缺陷部件的知识。因此，在这项工作中，使用铝线 AlMg4,5MnZr 和不锈钢线 AISI 316L 进行了同轴 LMD-w 工艺开发。首先，确定了导致无缺陷工艺的参数组合的边界。工艺参数单位长度能量和速度比之间的比例对于无缺陷工艺至关重要。然后，使用回归分析分析了工艺参数对两种材料的单个珠子高度和宽度的影响。结果表明，线性模型适合描述工艺参数与珠子尺寸之间的相关性。最后，提出了一个与材料无关的公式来计算增材工艺所需的每层高度增量。对于未来的研究，这项工作的结果将有助于使用不同材料的工艺开发。
微电网供电供热优化投资与运行
摘要 本文提出了一种稳健的投资和运营模型，以满足与配电系统相连的微电网 (MG) 的电力和热能需求。优化算法决定了热电联产 (CHP)、锅炉、光伏发电和电池储能系统 (BESS) 的最佳投资和运营。对于 BESS，该算法估计最佳储能容量 (MWh) 以及最大每小时输送容量 (MW)。非线性和非凹面热率图由混合整数线性模型重新构建，以获得易于处理和精确的模型。该模型考虑了某些参数的不确定性，使用概率密度函数 (pdf) 来描绘其行为。因此，该问题已使用随机规划方法建模，其目标函数是年度运营成本的预期值。使用真实案例测试该模型，其中两个相邻的消费者共享电力和热能设施，以根据天然气价格情景将总体成本降至最低，最高可达 17%。结果证明了采用不同技术的好处以及所有技术共同运作的协同作用。
tau及以后：神经退行性疾病的蛋白质组学分析，具有120个PLEX CNS病态小组
，采用DNA偶联的抗体将免疫复合物转化为报告基因DNA分子，可以用实时PCR（QPCR）或下一代测序（NGS）进行分析，以实现attomall的检测极限（低于Sub-FG/mL）和100s-Plex的能力。在这里，我们报告了一个120个圆环NULISA面板 - CNS疾病面板120 - 用于全面分析NDD。本小组包括良好的生物标志物，例如神经丝光，α-核蛋白和多种磷酸化的tau蛋白基（P-TAU181，P-TAU217和P-TAU231）以及与NDD有关的其他蛋白质。我们用血液（n = 38）和脑脊液（CSF）（n = 29）样品评估了该测定法的性能。只有10 mL等离子体或CSF，Nulisa表现出高灵敏度（血浆中的可检测性〜95％，CSF的〜80％）和高精度（中位CV〜6.0％）。线性模型分析确定了疾病和年龄匹配对照之间存在显着差异的已知蛋白和新型蛋白质。在高吞吐量系统中具有完全自动化（Argo HT
使用功能性近红外光谱评估内疚和羞耻引起的大脑激活
功能性近红外光谱（fNIRS）是一种很有前途的脑成像方式，可用于研究道德情绪的神经基础。然而，使用 fNIRS 测量道德情绪的可行性尚未确定。在本研究中，我们使用 fNIRS 来检测两种典型的道德情绪——内疚和羞耻引起的大脑激活。我们向参与者呈现内疚和羞耻的背景以唤起情绪反应，并使用 fNIRS 测量大脑活动。单变量一般线性模型分析显示，眶额皮质、背外侧前额皮质和颞中回对两种情绪都有显著激活，右颞顶交界处对内疚有特定激活。多变量分类分析显示整体识别准确率为 52.50%，在分类内疚、羞耻和中性情绪时明显高于偶然水平。这些结果表明使用 fNIRS 评估由内疚和羞耻引起的大脑激活的可行性，并展示了 fNIRS 在研究道德情绪的神经相关性方面的潜力。
算法决策中的透明度
摘要：通过算法决策系统在各个领域的传播，人们对它们的不透明和潜在的道德后果的关注得到了提高。通过促进可解释的机器学习模型的使用，本研究解决了这些系统中开放性和道德责任的关键要求。可解释的模型提供了对决策的制定方式的透明且可理解的描述，而不是复杂的黑盒算法。用户和利益相关者需要这种开放性，以便理解，验证和负责这些算法的决定。此外，可解释性通过使检测和减少偏见更容易促进算法结果中的公平性。在本文中，我们概述了算法不透明度带来的困难，强调了在各种环境中解决这些困难的关键，包括涉及医疗保健，银行业，刑事司法等的困难。从线性模型到基于规则的系统再到替代模型，我们对可解释的机器学习技术进行了彻底的分析，突出了它们的好处和缺点。我们建议，将可解释的模型纳入算法的设计和使用可能会导致AI在社会中更负责任和道德应用，最终使人们和社区受益，同时降低与不透明决策过程相关的风险。
设备的循环经济策略寿命扩展
摘要：即使如今的经济仍被锁定为生产线性模型，更严格的环境标准，资源稀缺和消费者的期望不断变化，也迫使组织找到减轻影响的替代方案。循环经济的概念（CE）在越来越多地被视为解决这一系列挑战的解决方案。也就是说，围绕CE和生命周期延长策略（LCE）的多种方法和定义使得对（中小型企业）中小型企业很难对该主题有一致的理解。本文旨在通过对与CE和终生扩展有关的最突出的论文进行系统文献综述，尤其关注设备和机械部门，以弥合这一差距。一种分类法被用来定义和集群选定论文的子集，以建立一种均质方法，以了解行业中使用的多种策略以及维护和再制造策略的标准。作为最终的研究步骤，我们还提出了一个战略表征框架（SCF），以为选择用于生产设备的生命设备生命周期延长的最佳策略奠定基础。