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能源存储杂志 - Dehesa
光伏电池系统 (PVBS) 的最佳尺寸确定是一项关键挑战，因为大量参数会影响其优化。由于实际原型的局限性，有时很难重现某些实验情况。因此，创建了 PVBS 仿真模型，并在软件 TRNSYS（瞬态系统仿真工具）中实现了反倾销机制。随后，使用从实际系统获得的实验数据通过误差度量方法进行验证，其中评估了整个测试期间系统最终累积能量的测量值和模拟值的偏差。模型的准确性主要受固定模拟步骤的影响，因为由于模型的敏感性，能量变化难以察觉，以及某些组件的编程，忽略了光伏板之间的连接、能量效率的变化以及系统组件运行期间的工作电压水平等方面。然而，在测试过程中，测量结果和模拟结果的趋势相似，电池充电/放电能量和发电能量的平均绝对误差值约为 4.00 kWh/天，所有情况下的平均相对误差值均低于 10.00%，太阳能发电能量为 3.07%，电池放电能量为 3.81%，电池充电能量为 8.85%。因此，证明了使用 TRNSYS 模拟实施反倾销机制的并网电池光伏系统模型是令人满意的，可以无限测试和控制大量变量。
模拟还是数字内存计算？通过定量建模进行基准测试
摘要 - 内存计算（IMC）已成为边缘的能效，吞吐量和面积的机器学习的有希望的范式。但是，已发表的IMC实现中硬件体系结构，阵列维度和制造技术的差异使得很难掌握它们的相对优势。此外，以前的研究主要集中于探索和台式，标记了单个IMC宏的峰值性能，而不是在实际工作负载上进行完整的系统性能。本文旨在解决对模拟内存计算（AIMC）和数字内存计算（DIMC）处理器体系结构的定量比较的缺乏。我们提出了一个分析性IMC性能模型，该模型已针对已发表的启动进行了验证，并将其集成到系统级勘探框架中，以便对具有不同IMC配置的不同工作负载进行全面的性能评估。我们的实验表明，虽然DIMC通常比AIMC更高，但具有较大宏观尺寸的AIMC比在卷积层和尖端的层中的DIMC具有更好的能量效率，这可以利用高空间传播。另一方面，具有小宏大小的DIMC在深度层上优于AIMC，这在宏内具有有限的空间展开机会。索引术语 - 机器学习，定量建模，模拟内存计算，数字内存计算
NOMA用于节能生命的双向物联网通信
摘要 - 在本文中，我们考虑了启用双向物联网（IoT）通信系统的光线（LIFI），分别在下行链路和上行链路中使用可见光和红外光线。为了有效地提高双向Lifi iot系统的能量效率（EE），具有服务质量（QoS）的非正交多重访问（NOMA） - 保证最佳功率分配（OPA）策略可用于最大程度地提高downlink和Uplink chan-nink-chan-nells的EE。我们根据下行链路和上行链路通道中最佳解码顺序的识别得出封闭形式的OPA集，这可以实现低复杂功率分配。此外，我们通过共同考虑用户的频道增益和QoS要求，提出了一种自适应渠道和基于QoS的用户配对方法。我们进一步分析了双向Lifi iot系统中下行链路和上行链路通道的EE和用户停电概率（UOP）性能。广泛的分析和仿真结果表明，与正交多重访问（OMA）和NOMA相比，NOMA具有OPA的优势，并具有典型的基于信道的功率分配策略。还表明，所提出的自适应渠道和基于QoS的用户配对方法极大地超过了基于频道/QoS的方法，尤其是当用户具有不同的QoS要求时。
水的高级材料设计和工程 -
从科学的角度来看，热交换和热吸收可以产生冷。[12]主动热交换通过将热量从高度能量驱动（例如，电子）驱动的低温区域转移到高温区域，而被动热交换在没有外部能量输入的情况下通过将热量从高温区域转移到低温区域，而天空冷却是一个例子。[13–18]然而，它的被动辐射冷却的性质不可避免地使其具有较低的固有热力学冷却功率天花板为≈160w m -2，[19]，因此需要对其应用进行大型土地足迹。另一方面，热吸收通过利用诸如溶解等吸热过程（例如溶解）来产生冷。[20,21]基于溶解的冷却过程采用特定的化学化合物，例如硝酸铵，可在溶解过程中吸收热量。但是，它需要大量能量才能从其溶液中回收溶解的化学物质。活跃的热吸收是迄今为止在国内，商业和工业活动中最常用的冷却过程，这主要是由于其高冷却能力。[22]例如，基于压缩的冷却（例如，空调和制冷）通过通过气体压缩蒸发制冷剂和循环冷藏剂会产生冷，从而实现了卓越的能量效率和性能的系数（COP> 2）。[23]但是，这是非常密集的，导致冷却是全球电力消费者和温室气体发射极中很大一部分。[24]
在体内靶向肝癌与组织和核... 社论：理解和弥合神经形态计算与机器学习之间的差距 糖尿病内皮微型疾病和肺功能障碍 o r i g i n a l r e s a r c h osu-03012破坏了Akt信号，并防止子宫内膜癌在体外和体内 研究文章通过影响免疫浸润和浸润 o r i g i n a l r e s a r c h r c h血小板模拟药物递送纳米颗粒，用于增强乳腺癌的化学疗法治疗 将降压药用作癌症的共同疗法 针对人类和农场动物中病毒疾病的植物性疫苗 瑞典的冠状病毒战略：公共卫生机构和争议的地点 通过宿主的组合抑制人冠状病毒 抗体 - 药物结合疗法在头颈癌中的治疗潜力：系统评价 与帕金森氏病相关的药物重新利用策略
在通向人工通用智能（AGI）的道路上，已经探索了两种解决方案路径：神经科学驱动的神经形态计算，例如尖峰神经网络（SNNS）和计算机科学驱动的机器学习，例如人工神经网络（ANNS）。由于数据的可用性，高性能处理器，有效的学习算法以及易于使用的编程工具，ANN在许多智能应用程序中都取得了巨大的突破。最近，SNN由于其生物学的合理性和实现能量效率的可能性而引起了很多关注（Roy等，2019）。然而，与“标准” ANN相比，由于准确性较差，因此他们不在进行持续的辩论和怀疑中。性能差距来自多种因素，包括学习技术，基准测试，编程工具和执行硬件，SNN中所有这些都不像ANN域中的那样发达。为此，我们提出了一个研究主题，名为“理解和弥合神经形态计算和机器学习之间的差距”，在计算神经科学的神经科学和边界的边界，以收集有关神经形态计算的最新研究和机器学习，以帮助理解和弥合所提到的差距。我们总共收到了18份意见书，并最终接受了其中的14份。这些接受论文的范围涵盖了学习算法，应用程序和有效的硬件。
比较氧化石墨烯引入的氧基团对钒和蒽醌流量电池中碳活性的影响
摘要：越来越多的研究集中在有机流动电池（OFB）上，作为钒流电池（VFB）的可能替代品，具有蒽醌衍生物，例如蒽醌-2,7-二硫酸（2,7-AQDS）。VFB已被认为是一种有前途的储能技术。然而，钒矿物质和危险供应链的波动妨碍了它们的实施，而可以通过可再生原材料制备OFBS。流量电池的关键组成部分是电极材料，它可以确定功率密度和能量效率。，与VFB相比，针对OFBS量身定制的电极的研究很少。因此，在这项工作中，我们提出了对2,7-AQDS氧化还原夫妇的氧化石墨烯（RGO）和聚乙二醇降低的商业碳毡的修饰，并初步评估其对2,7-AQDS/非铁素流量电池的影响。的结果与VFB的结果进行比较，以评估修改的益处是否可以转移到OFBS。通过RGO的存在引入表面氧的碳毡的修饰增强了其亲水性和表面积，有利于对VFB和OFB反应的催化活性。鉴于改良电极的行为改善，结果是有希望的。的相似之处。关键字：2,7-AQD，电催化，储能，六酰甲型甲酸，修饰的毛毡，有机流量电池，氧化还原流量电池
溴 - 石段插入启用了基于溴的流量电池的两电子转移
抽象的BR 2 /BR - 由于其高电位，溶解性和低成本，是流量电池中有前途的氧化还原夫妇。但是，Br - 和Br 2之间的反应仅涉及单电子转移过程，这限制了其能量密度。在此，研究了一种基于Br - /Br +的新型两电子转移反应，并通过BR +互化来实现石墨，形成溴 - 稀释岩插入化合物（BR – GIC）。与原始的BR - /BR 2氧化还原对相比，石墨中BR插入 /去干扰物的氧化还原电位高0.5V，这有可能大大增加能量密度。与电解质中的Br 2 /Br - 不同，由于石墨中的插入位点的降低，石墨中BR插入的扩散速率随着电荷态的增加而降低，并且石墨结构的完整性对于互相反应很重要。结果，电池可以连续运行300多个循环，其库仑效率超过97％，在30 mA /cm 2时的能量效率约为80％，而与Br - /Br 2相比，能量密度增加了65％。与双电子转移和高度可逆的电化学过程相结合，BR Intercalation Redox夫妇表现出非常有希望的固定能量存储前景。
可信赖云的物联网网络的区块链和增强神经网络
摘要 - 各个领域的物联网服务和应用程序的快速集成主要是由它们处理实时数据并通过为服务消费者的人工智能创建智能环境的能力驱动。但是，数据的安全性和隐私已成为对物联网网络中消费者的重要威胁。诸如节点篡改，网络钓鱼攻击，恶意代码注射，恶意软件威胁以及拒绝服务（DOS）攻击等问题构成了严重的风险，以确保信息的安全性和确定性。为了解决此问题，我们在云体系结构中提出了一个集成的自动物联网网络，采用区块链技术来增强网络安全性。这种方法的主要目标是建立一个异质的自主网络（HAN），其中数据通过云体系结构处理和传输。该网络与称为Cloud_rnn的加强神经网络（RNN）集成，以指定为旨在对传感器感知和收集的数据进行分类。此外，收集的数据由自主网络不断监控，并分类以进行故障检测和恶意活动。此外，通过区块链自适应窗口元优化协议（BAW_MOP）增强了网络安全性。广泛的实验结果验证了我们所提出的方法在吞吐量，准确性，端到端延迟，数据输送比率，网络安全性和能量效率方面显着优于最先进的方法。
联邦：联合学习客户端选择Edge IoT网络的寿命扩展
摘要 - 填充学习（FL）是一个分布式和隐私的学习框架，用于通过物联网（IoT）设备在边缘生成的大量数据进行预测建模。一个主要的挑战，阻止物联网中广泛采用FL的一项挑战是物联网设备的普遍电源限制，因为电池供电的客户用于本地培训和模型更新的大量能源消耗。电池电量水平较低，最终导致他们从边缘网络的早期辍学，失去培训数据危害了FL的性能，以及他们执行其他指定任务的可用性。在本文中，我们提出了Fedle，Fedle是一种能量良好的客户选择框架，可实现Edge IoT网络的寿命扩展。在Fedle中，客户首先运行最低时代以生成其本地模型更新。这些模型被部分上传到服务器，以计算每对客户端之间的相似性。群集是针对这些客户对进行的，以识别具有相似模型分布的人。在每个回合中，低功率的客户被选中的可能性较低，从而延迟了电池的排水。实证研究表明，联邦企业在基准数据集上的表现优于基准，并且持续的训练回合比使用电池电量限制的FedAvg多。索引术语 - 填充学习，客户选择，边缘计算，物联网（IoT），能量效率
能节能的最佳水流考虑泵...
摘要 - 由于城市化，对供水目的的电力需求正在稳步增加。因此，由于电力驱动的水泵的广泛部署，水分配网络（WDN）正变得能量密集型。水泵的能量效率运行是WDN操作员的重要关注点。为此，本文提出了最佳的水流（OWF）问题，以最佳地安排泵和阀门，目的是最大程度地降低泵的功耗，同时考虑了WDN中依赖于流量的泵的效率。由此产生的OWF问题是混合成员非线性程序（MINLP）。该问题包括由于WDN液压学而引起的差异（非凸）目标和非凸的约束，并且很难解决。一种新型的基于线性近似方法的方法用于克服非凸液压约束。此外，Dinkelbach的算法用于应对分数泵功率目标。最后，开发了一个称为最佳水流（C-OWF）的求解器，该求解器依赖于解决一系列混合整体线性程序。通过仿真软件Epanet验证的案例研究说明了与常规基于规则的设计相比，C-OWF在接近最大效率和降低泵功率的泵方面的好处。索引术语 - 水分配网络，混合企业计划，最佳水流，连续近似，分数编程