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World File Search System耦合的
一种基于DFTB的电子 - Phonon耦合的方法Cal
[3]，ATK [4]，Quantum Espresso [5，6]，EPW [7]，Per-Turbo [8]）并稳步增加硬件资源。对于单位细胞中有大量原子的系统，例如共价有机框架（COFS）[9]，使用AB ITIBL方法仍然具有挑战性。尤其是在需要对许多此类材料进行高通量筛选的情况下，需要替代方法。密度的功能紧密结合（DFTB）[10]是一种方法，因为它有效地降低了密度功能理论（DFT）的复杂性，将Kohn – Sham方程式施加到紧密结合形式中。该方法现在富含扩展[11]，并已成功地用于研究各种材料的电子和结构特性。一个非详尽的列表包括有机聚合物，COF [12]和生物分子系统[13]，过渡金属氧化物（Tio 2 [14]，Zno [15]），MOS 2膜和纳米结构[16]，Gra-Phene缺陷[17]和Allotropes。它专门用于研究几种无机材料（Si，SiC，Ag，au，Fe，Mg，Mg）的纳米颗粒和纳米棒的结构和电子，对于DFT计算，其大小不可行。Green的DFTB功能扩展已用于研究弹道性纳米结构中的电子和声子传输[18]。在这项贡献中，我们关注放松时间近似中的Boltzmann转移理论。为此，我们首先从一般的非正交紧密结合的汉顿（Ham-iLtonian）开始得出电子 - 音波耦合的表达。因此，我们的结果适用于DFTB和其他
surfnet：通过耦合的差异变形重建皮质表面
图1：用于耦合皮质表面重建的表面。将MRI脑图像，皮层色带分割图和中期表面的签名距离图组合在一起，Surfnet学习了三个不同的形态变形，以同时优化初始的中间表面，以与目标表面中的中置和中置型中的中置型置于跨度的中间和中间的偏移型模型（并置于中等范围）的模型（DDM），并置于中等范围。表面S G和WM表面S W分别具有另外两个DDM。采用循环约束，以与非阴性皮质厚度的实施结合使用变形轨迹，以确保生物学上的合理性。
抽水蓄能系统与风电场耦合的优化运行调度
摘要 非调度发电的波动性使得生产管理的改进变得至关重要。本研究重点开发由风电场和水泵蓄能发电厂组成的可再生能源发电装置的优化模型，以最大化其收入。两种技术的结合可以减轻与风力发电和电价波动相关的风险。该问题采用线性规划来制定，包括在伊比利亚日前市场和双边合同中销售电力。该模型通过一组真实的历史发电和价格数据进行测试和审查。在日前市场情景中，所提出的方法可使净收入年均增长 5% 至 20%。在双边合同情景中，风电场和水电厂的结合可以大幅降低不平衡成本。此外，该研究还发现水库尺寸、涡轮机容量和收入值之间存在正相关性。该研究还发现，随着电价波动性下降，收入呈下降趋势。
与光伏系统耦合的智能推挽逆变器设计。
它在满足我们对电能的需求方面发挥着重要作用，它代表了直流 (DC) 源。因此，它不适用于交流 (AC) 住宅负载。本文提出了一种智能单相低成本逆变器的设计和实际实现，这可能是降低光伏系统总体成本和供应交流负载的有效解决方案。通过设计低成本控制和电源电路实现低成本逆变器。在电源电路中，光伏模块在最大功率点 (MPP) 附近运行，并通过逆变器开关满足交流负载要求。控制电路使用微控制器，该微控制器提供智能系统用于与用户交互以及远程控制和监控，此外还使用数字控制将交流输出电压保持在所需值。
学习大脑结构-功能耦合的相似性保留表征
摘要 网络神经科学的图形信号处理方面的进步为整合大脑结构和功能提供了一条独特的途径，目的是揭示大脑在系统层面的一些组织原则。在这个方向上，我们开发了一个监督图形表示学习框架，通过图形编码器-解码器系统对大脑结构连接 (SC) 和功能连接 (FC) 之间的关系进行建模。具体来说，我们提出了一种配备图形卷积编码器的暹罗网络架构，以学习图形（即主题）级嵌入，以保留大脑网络之间与应用相关的相似性度量。这样，我们有效地增加了训练样本的数量，并通过规定的目标图形级距离带来了灵活性，可以合并额外的先验信息。虽然有关大脑结构-功能耦合的信息是通过从 SC 重建大脑 FC 隐式提取的，但我们的模型还设法学习保留输入图之间相似性的表示。学习到的表示的卓越判别能力在包括主题分类和可视化在内的下游任务中得到了证明。总而言之，这项工作通过利用度量数据分析的标准工具，倡导利用学习到的图形级、相似性保留嵌入进行脑网络分析的前景。索引术语 Ð脑连接组学、图形表示学习、孪生网络、图形卷积网络。
氢存储和燃料电池的最佳操作耦合的集成能系统
摘要：与全球能源需求不断增长一样，综合能源系统已成为一个吸引人的领域，从富裕来源生产可持续能源的手段是满足未来能源需求的关键，同时保持碳排放量较低。氢是在未来能量混合物中提供灵活性的潜在解决方案，因为它在用作能源时不会发出有害气体。在本文中，研究了一个集成的能源系统，包括氢作为能量载体和氢存储。该系统用于评估在不同可再生能源产生的利率下氢生产和存储系统的行为。考虑了两个案例研究：可再生能源产生场景和低可再生能源产生方案。这些提供了对不同水平的可再生渗透率如何影响电机和燃料电池的操作，以与电力进口/出口定价制度有关。使用能量集线器方法表示所研究系统的数学模型，并通过通过MATLAB进行的线性编程优化系统，以最大程度地减少总运行成本。所进行的工作展示了燃料电池与氢存储系统的独特相互作用，这是在最小化电网电力进口和导出储存的氢气时，当出口价格具有竞争力时，电力回到了电网。
脑间耦合的定量 - 安东尼娅·汉密尔顿实验室
伦敦大学学院的医学物理与生物医学工程系，纳尔特广场工程大楼，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国b b认知神经科学研究所，伦敦大学伦敦大学学院，英国伦敦大学，英国c坎布里奇大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。美国康涅狄格州天文，美国f电子和生物信息学系科学技术学院，明治大学，川崎，川崎，卡纳那川，日本神经科学和比较医学部伦敦大学学院的医学物理与生物医学工程系，纳尔特广场工程大楼，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国b b认知神经科学研究所，伦敦大学伦敦大学学院，英国伦敦大学，英国c坎布里奇大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。美国康涅狄格州天文，美国f电子和生物信息学系科学技术学院，明治大学，川崎，川崎，卡纳那川，日本神经科学和比较医学部伦敦大学学院的医学物理与生物医学工程系，纳尔特广场工程大楼，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国b b认知神经科学研究所，伦敦大学伦敦大学学院，英国伦敦大学，英国c坎布里奇大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。美国康涅狄格州天文，美国f电子和生物信息学系科学技术学院，明治大学，川崎，川崎，卡纳那川，日本神经科学和比较医学部
与动物的翻译机制的人类神经血管耦合的定量模型
神经元通过神经血管耦合（NVC）调节血管的活性。对NVC的详细理解对于了解大脑功能成像技术的数据至关重要。NVC的许多方面均已通过实验和使用数学模型进行了研究。已经在啮齿动物，灵长类动物或人类中测量和建模了血液体积和流量，局部场电位（LFP），血红蛋白水平，血液氧合水平依赖性反应（BOLD）和光遗传学的各种组合。ever，这些数据尚未将其汇总到统一的定量模型中。我们现在提出了一个数学模型，该模型描述了所有此类数据类型，并保留了实验之间的机制行为。例如，从小鼠的光遗传学和显微镜数据的建模，我们学习细胞特异性贡献；血管反应中的第一个快速扩张是由无互操神经元引起的，较长刺激过程中扩张的主要部分是由金字塔神经元引起的，峰后峰值下声不足是由NPY-神经元引起的。这些见解在随后的所有分析中被翻译和保存，以及有关血红蛋白动力学和LFP/BOLD-INTERPLAY的其他见解，这些见解是从啮齿动物和灵长类动物的其他实验中获得的。该模型可以预测不用于培训的独立验证数据。通过将数据与来自不同物种的互补信息结合在一起，我们俩都更好地了解每个数据集，并为人类数据的新型综合分析提供了基础。
对固态电池和电极材料中化学机械耦合的实验研究
摘要：由于电动汽车的迅速开发和广泛使用，人们对电池的安全性和效率提高了越来越多的关注。固态电池具有良好安全性，高能量密度和强大的周期性能的优势，并被认为是下一代电池。然而，由于循环过程中电极材料的体积变化，固态电池会产生巨大的应力变化，从而导致活性材料的粉碎和去角质，固体电解质界面的断裂以及固体电解质中内部裂缝的发展。因此，电池的周期性能会降解，甚至可能发生短路。因此，研究循环过程中固态电池或电极材料的应力变化很重要。本评论介绍了应用于固态电池和实验设置的化学机械特性技术的当前概述。此外，还总结了通过更改电极材料的组成或结构来改善机械性能的一些方法。本评论旨在强调固态电池内产生的应力的影响，并总结用于研究固态电池应力的一部分研究方法，这有助于提高固态电池的设计水平，从而提高电池性能和安全性。
在耦合的综合气氛中 - 冰淇淋 - 冰片 - 固体地球模型
1麦克斯·普朗克气象学研究所，德国汉堡2现在，现在：德国德国汉堡的德意志克里姆里雷兴特里姆，德国3赫尔姆霍尔茨中心波茨坦，德国地球科学家研究中心 - GFZ，GFZ，德国波斯达姆，德国，德国4个现在：联邦地理学家和自然资源的工业学院，杂志公司，杂货店5.德国Tübingen6现在，现在：天文学融合，海德堡大学天文学中心，德国海德尔伯格，德国海德堡7现在，现在：美国大气科学与气候研究所国家研究委员会，意大利8号，现为：地球动力学和环境研究