中国已经降低了温室气体排放增长速度,部分原因是由于对陆上风电的大量投资。相比之下,对海上风电的投资一直很小,直到最近才开始受到成本观念的限制。本文使用同化气象数据来评估中国未来的海上风电潜力。对省级的分析表明,总潜在风电资源是目前沿海地区电力需求的 5.4 倍。最近欧洲和美国市场的经验表明,中国可以利用潜在的海上资源,在高成本情况下以具有成本竞争力的方式提供 1148.3 TWh 的能源,在低成本情况下提供 6383.4 TWh 的能源,相当于 2020 年后沿海地区能源总需求的 36% 至 200%。分析强调了海上风电将给中国带来显著的益处,有望大幅减少温室气体排放,同时改善空气质量。
表盘受伤。4,5了解损伤机制,相关伤害的意识以及对心肌损伤的高度怀疑指数对于做出诊断至关重要。6在人类医学中,最常用的诊断心肌损伤的测试包括心电图,胸腔射线照相术,超声心动图和血清心肌同盟同盟/蛋白质分析。在涉及机动车事故的狗中应怀疑心肌损伤,并且有以下相关伤害:(1)四肢,脊柱或骨盆的骨折; (2)胸部创伤的外部证据; (3)胸部创伤的射线照相证据,例如肺部挫伤,气胸(图1),血胸,diaphragmatic肌破裂和肋骨/肩cap骨骨折; (4)神经系统损伤。1,3,7-16铅II心电图(ECG)应在初次检查期间在任何这些伤害的狗上形成,并间歇性重复(即每12至24小时)。重要的是要注意,在人类和狗的胸部胸部创伤后长达48小时,心电图异常可能并不明显。7,8,14,17,18最近将连续的门诊心电图监测(Holter Monitoring)确定为检测严重受伤的狗心律不齐的敏感工具。Snyder等人10前瞻性地检查了30只受伤的狗,并在29名受试者中发现了24小时内的脑室外观,而在只有四只狗中,对表现的心电图进行了心电图。在狗中,经胸膜超声心动图可以识别并定位受伤的肌酸的结构和功能异常在受伤的头48小时内,即使没有ECG异常,也应在严重创伤的狗中考虑具有较差的复苏努力和胸痛损伤的证据,应考虑超声检查。
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摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面,为用户提供反馈,从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分,它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下,编码将提供反馈变量的高保真表示,同时易于被受试者感知和解释。在本研究中,我们进行了一个闭环实验,其中离散和连续编码方案相结合,以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务,仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言,我们研究了两种不同编码方案(空间和空间与频率相结合)在两种反馈分辨率(低:3 和高:5 个间隔)下的性能。在这两种方案中,刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔,每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时,相关电极开始刺激。在组合编码中,活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明,当分辨率较低时,组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差,但当分辨率较高时则不会,反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性,但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此,我们的研究结果提供了重要的见解,并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号(EMG 生物反馈)时信息编码方法的局限性。
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制,我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后,我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合,我们得到以下结论。(i)在正工作脉冲期间,Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型,我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数,这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
结核性硬化症是由TSC1和TSC2基因的致病变异引起的常染色体显性疾病,分别编码Hamartin和tuberin蛋白。这些蛋白质的功能丧失会导致MTOR途径的异常激活,从而导致细胞周期修饰,蛋白质合成,生长因子和脂质的合成变化,最终导致细胞增殖的加剧,肿瘤的发育和生长3。mTOR抑制剂被认为是多种结节性硬化症表现的首选疗法,包括生长直径超过3 cm的肾血管肌层瘤。从肾脏的角度来看,它们的潜在好处是:血管肌肌瘤大小的减少,由于肿瘤内动脉瘤的减少而导致出血的风险降低,对手术干预的需求较小,肾功能保留3,4。队列研究
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说,准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能,再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法,近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而,由于缺乏适当的特征选择过程,并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响,在处理多输入风能数据时需要大量计算,因此对可扩展性造成负面影响,从而影响风能预测时间。为了解决这些问题,在本文中,提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中,使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中,选择相关特征后,使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法,使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比,所提出方法的仿真结果显示,风力预测准确度提高了 13%,最短风力预测时间缩短了 25%,风能发电量提高了 20%,真实阳性率提高了 25%。此外,风力预测时间也有了显着改善,误差最小。
