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World File Search System输入参数
使用L 32（2 8）Taguchi Design
抽象材料参数变化是影响太阳能电池设备性能的主要贡献者之一，因此，使用Taguchi设计来优化材料参数以达到最大功率转换效率（PCE）。本文使用L 32（2 8）Taguchi设计讨论了使用氧化石墨烯（GO）孔传输层（HTL）的钙钛矿太阳能电池（PSC）的最佳建模。使用太阳能电池电容模拟器（SCAP）进行设备仿真，而L 32（2 8）Taguchi设计用于设备优化。最终结果表明，L 32（2 8）Taguchi设计已显着优化了设备参数，其中FTO厚度，FTO供体浓度，TIO 2厚度，TIO 2供体浓度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X厚度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X供体浓度，厚度为1.厚度为1.厚度。 -3，0.03 µm，1 x 10 20 cm -3，0.9 µm，1 x 10 20 cm -3，0.03 µm和1 x 10 20 cm -3相应地。方差分析（ANOVA）表明CH 3 NH 3 PBI 3-X Cl X厚度是影响设备PCE的最主要输入参数。优化的输入参数产生的最大可达到的PCE为35.91％，信噪比（SNR）为31.11 dB。关键字：方差分析，氧化石墨烯，孔传输层，功率转换效率，信噪比
材料
摘要：由于切削力过大、表面完整性低和刀具磨损，通过传统金属切削工艺加工用于骨科植入物的钛合金 (Ti6Al4V) 具有挑战性。为了克服这些困难并确保高质量的产品，各行各业都采用线切割电火花加工 (WEDM) 来精确加工形状复杂的钛合金。目标是使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 和非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 使 WEDM 加工参数尽可能高效地加工生物相容性合金 Ti6Al4V。创建了一个二次数学模型来表示生产率和质量因子 (MRR 和表面粗糙度)，输入参数包括不同的输入参数，例如脉冲有效 (T on) 时间、脉冲无效 (T off) 时间、峰值幅度 (A) 电流和施加的伺服 (V) 电压。建立的回归模型和相关的预测图提供了一种可靠的方法来预测工艺变量如何影响两个响应，即 MRR 和 SR。研究了四个工艺变量对两种响应的影响，结果表明脉冲持续时间和电压对材料去除率 (MRR) 有重大影响，而脉冲持续时间则影响质量 (SR)。当包含重要的工艺因素时，MRR 和 SR 之间的权衡强调了对可靠的多目标优化方法的需求。利用名为非支配排序遗传算法 II (NSGA II) 的智能元启发式优化方法提供帕累托最优解，以实现高材料去除率 (MRR) 和低表面粗糙度 (SR)。
数据如何改变制药运营世界 - 麦肯锡
1.高级产品和流程掌握。首先，公司可以使用新技术来更好地了解机器设置、操作员培训水平或原材料选项等输入参数将如何影响产品质量和结果。从实际角度来看，公司可以构建高级分析模型，并通过该模型运行化学、制造和控制 (CMC) 的历史数据，以确定单个变化的影响。通过将输出映射到输入，公司可以主动优化所有输入，从而减少变化。此外，通过向监管机构记录对输入参数的这种控制水平，公司可以摆脱测试，从而将生产时间缩短一半。这显然也提高了效率，因为大多数质量保证和质量控制任务都消失了。
越南：发电技术经济分析
LCOE 是指为满足股权投资最低收益率而收回所有项目成本所需的每兆瓦时 (MWh) 长期购电价格。BNEF 使用其专有的能源项目资产估值模型 (web | 终端)，根据与每种技术相关的输入数据计算 LCOE，同时考虑项目的建设地点。计算基于项目融资计划，涵盖项目的整个生命周期。这使我们能够捕捉现金流时机、开发和建设成本、多个融资阶段、长期债务工具的利息和税收影响以及折旧等因素对项目成本的影响。对于输入参数
估计淋球菌疫苗的人口水平的影响：简单数学模型的预测
预测的疫苗影响受到潜在方案（即输入参数值的不确定性）的影响。具有类似于4CMENB的疫苗候选者，某些输入参数与疫苗的影响密切相关，即混合参数（ψ= -0.91）和高活动性亚群的大小（ρ= 0.30）（表1）。因此，较高的疫苗影响是由较低的分类性和较大活性亚群体大小较大的情况引起的。估计了所有疫苗功效，保护持续时间和覆盖范围组合的相似相关性，除了候选疫苗的疫苗（70％疗效和8年的保护持续时间）和更高的覆盖范围，而混合参数和影响（ψ= −0.47）（ψ= −0.47）（补充表S2）之间的相关性较弱。
乌克兰：太阳能和风能评估 1
[R]E Space 方法论是“一个地球气候模型” (OECM) 方法论的一部分。GIS 制图用于确定乌克兰的可再生能源资源（太阳能和风能）。它还用于对地理和人口参数以及可用于制定情景的可用基础设施进行区域分析。制图是使用 ESRI ArcGIS10.6.1 软件进行的，该软件允许进行空间分析并绘制结果。它用于分配太阳能和风能资源以及七个建模区域的需求预测。人口密度、电力基础设施的可及性和经济发展预测是针对乌克兰未来能源状况进行区域特定分析的关键输入参数，以明确对额外电网容量和/或微电网的要求。
光伏风电场储能系统附加运行优化模型
摘要。本文讨论了用于综合利用太阳能和风能的光伏和风力发电厂的建模和优化方法。给出了太阳能电池和风力发电厂特性对输入参数依赖性的建模结果。考虑了输出电压安培和功率参数随环境条件的变化。介绍了发电厂数学建模的各种编程方法。介绍了通过连接分流二极管来优化太阳能电池输出特性的方法。基于过程的数学建模分析了太阳能电池板的运行。研究了天气条件、温度和光照对太阳能装置输出参数的影响。还考虑了太阳能和风能装置与储能系统综合使用的优势。我们考虑基于各种分布函数的风速预测。
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
在预测运输部门中的二氧化碳排放量
摘要。这项研究应用了三种不同的人工智能算法（多层感知器（MLP）（MLP），极端梯度增强（XGBOOST）和支持向量机（SVM））在Türkiye的运输部门中估算CO 2的CO 2排放。所考虑的输入参数是能源消耗（能源），车辆公里（VK），人口（POP），年（Y）和人均国内生产总值（GDP）。强相关性，其能量具有最高的相关性，其次是VK，POP，Y和GDP。四种情况是基于相关效果设计的：场景1（能量/vk/pop/y/gdp），方案2（energy/vk/pop/pop/y），方案3（enervion/vk/pop）和方案4（ensicario 4（engile/vk）。实验使用统计指标（R 2，RMSE，MSE和MAE）对其对CO 2排放的影响进行比较。在所有方案和算法中，R 2值在0.8969到0.9886之间，RMSE值范围为0.0333至0.1007。XGBoost算法在方案4中表现最好。人工智能算法证明成功地估算了CO 2排放。这项研究对政策制定者和利益相关者具有重要意义。它强调了需要审查运输能源投资并实施减少排放的法规，限制，立法和义务的必要性。人工智能算法为制定有效策略提供了潜力。政策制定者可以使用这些见解来优先考虑可持续能源投资。总而言之，这项研究提供了对输入参数与运输部门中CO 2排放之间关系的见解。它强调了积极措施和政策的重要性，以解决该行业的环境影响。它还有助于理解运输部门的AI辅助CO 2排放预测，从而有可能为旨在减少排放和可持续运输开发的未来政策决策提供信息。
基于风险的中水回用微生物处理目标制定框架
美国各地传统水源的压力越来越大，各州和地方政府越来越多地转向水再利用来满足需求。州监管机构的任务是确保再生水得到充分处理，以在预期用途中保护公众健康；这被称为“适合用途”处理。美国环保署 2012 年水再利用指南和 2017 年饮用水再利用概要强调了管理急性微生物风险的重要性，特别是对于可能发生人类接触的应用，并讨论了定量微生物风险评估 (QMRA) 方法，以确定去除致病病毒、细菌和原生动物的处理目标。然而，这些文件没有提供各州、部落和其他相关实体制定自己的风险评估和微生物处理目标（对数 10 减少目标 (LRT)）所需的详细科学信息。本文回顾了针对一系列适合用途的水再利用应用制定基于风险的微生物处理目标的科学现状。它阐明了 QMRA 框架的组成部分，并根据同行评审的文献提供了输入模型参数的理由，以支持各州、部落和其他有兴趣开发 LRT 的监管实体。该文件旨在为这些实体提供足够的细节，以便他们就微生物处理目标的制定做出自己的明智决策，并为决策者将基于风险的管理转化为实际实施提供考虑。此外，该文件还介绍了使用上述输入参数计算的一系列饮用水和非饮用水替代水源的同行评审 LRT。QMRA 框架和相应的 LRT 应被视为一个机会，可以利用科学上可辩护的信息填补公共卫生保护方面的重要空白，推动水再利用的发展。使用此处的 QMRA 框架，输入参数和相关的 LRT 可能会随着新数据的出现而更新，以确保根据最新的科学做出水再利用处理决策。