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使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
一个概念框架，用于参与式研究中作物模型的应用和输出的上下文化
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤，并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性，以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架，该框架由六个阶段分开的六个动作组成，即第一阶段 - 向农民的世界出发：（i）项目初始化； （ii）确定在农民背景下锚定的农艺问题； （iii）表征环境，管理选项和描述正在考虑的系统的指标；第二阶段 - 研究人员的世界：（iv）作物模型参数化； （v）将模型输出转换为农民支持的指标；和第三阶段 - 返回农民的世界：（vi）与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具，一个包含模拟结果以供应讨论的结果，而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的，以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨（Sudano-Sahelian Brkina Faso）的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据，证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关，但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用，但该框架为农民（例如农场重新配置）探索更广泛的问题提供了机会。
一种可调且多功能的 28nm FD-SOI 交叉输出电路，用于通过 eNVM 突触进行低功耗模拟 SNN 推理
关键词；UTBB 28nm FD-SOI、模拟 SNN、模拟 eNVM、eNVM 集成。2. 简介基于新兴非易失性存储器 (eNVM) 交叉开关的脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的内存计算组件，在边缘低功耗人工智能方面表现出卓越的能力。然而，eNVM 突触阵列与 28nm 超薄体和埋氧全耗尽绝缘体上硅 (UTBB-FDSOI) 技术节点的共同集成仍然是一个挑战。在模拟脉冲神经网络 (SNN) 中，输入神经元通过一电阻一晶体管 (1T1R) 突触与输出神经元互连，计算是通过突触权重将电压尖峰转换为电流来完成的 [1]。神经元将尖峰积累到预定义的阈值，然后产生输出尖峰。神经元区分和容纳大量突触和输入脉冲的能力与神经元放电阈值的电压摆幅直接相关。这主要取决于膜电容、突触电荷的净数量和低功率神经元的阈值 [2]。
输入过程输出示例
计算机通过使用称为程序的规则来处理他们从用户或其他来源获得的信息来工作。他们使用称为CPU（中央处理单元）的特殊部分来完成这项工作。CPU只能与提供给它的信息一起使用，例如数据或收集的信息。完成处理后，它会发出它的发现，我们称之为输出。考虑制作食谱：您放入一些成分（输入），然后对它们进行一些操作（进程）以获取最终盘子（输出）。这有点像计算机的工作方式！如果您想解决问题，则需要知道所包含的信息（输入），它对该信息（过程）的作用以及您从中得到什么（输出）。一台计算机就像电子助手一样，从用户那里获取数据，对其进行工作，回馈结果并存储信息。它有一个称为输入程序输出的东西，其中有一些信息（输入），对其进行一些工作（过程），然后将其发现的内容（输出）发送回。输出可以是文本，声音，图像，甚至只是一个简单的答案！计算机依靠各种设备来用于不同功能。中央处理单元（CPU），存储设备和网络设备在计算机系统的整体功能中起着至关重要的作用。本文探讨了计算机中使用的内部和外部硬件设备，了解它们在启用有效计算方面的意义。计算机科学涵盖了计算机及其应用的研究，涵盖了硬件和软件方面。内存设备对于存储处理所需的数据和说明至关重要。CPU是计算机的大脑，执行计算，执行说明和协调其他硬件组件的活动。为CPU功能贡献的关键设备包括处理程序，该处理器执行程序指令以及多核处理器，由多个处理单元组成，它们共同执行任务。这些可以分类为RAM，ROM和缓存内存。RAM是一个挥发性内存，在计算机运行时暂时存储数据，从而可以快速访问信息。ROM是一种非易失性存储器，它存储无法修改的永久说明和数据。存储设备负责计算机系统中的长期数据存储。即使关闭计算机并可以供将来检索，它们也会保留数据。常见的存储设备包括硬盘驱动器（HDD），固态驱动器（SSD），USB闪存驱动器，存储卡，光盘，网络连接存储（NAS），云存储，外部硬盘驱动器，磁性磁带和软盘。输入设备促进用户与计算机系统的交互，依靠输入设备来启用用户和计算机之间的交互。这些设备允许用户提供用于处理的数据，并提供诸如键入或单击之类的命令。常见的输入设备包括：键盘鼠标触摸屏扫描仪网络摄像头麦克风输出设备当前的数据输出设备显示或向用户显示了当前处理的数据和信息，使其可感知和可用。计算机输入设备的示例包括键盘，鼠标，操纵杆，网络摄像头等。示例包括：监视打印机扬声器耳机音频投影仪网络设备使通信网络设备促进了多个计算机和设备之间的通信和数据传输，从而使计算机网络的创建和信息交换。通用网络设备包括：路由器开关调制解调器计算机输入设备允许用户将数据输入计算机系统，例如在键盘上键入或单击鼠标。计算机处理设备（也称为CPU）通过将输入（数据）转换为输出（信息）来执行计算机程序和说明。CPU负责在RAM的帮助下解释程序说明和处理数据，RAM临时存储数据和程序说明。计算机输出设备以对人类有意义的形式显示处理的数据。示例包括打印机和监视器。计算机存储设备允许计算机存储和检索数据和信息。有两种类型：主要存储设备，例如RAM和ROM，它们的存储容量较小，并且关闭电源时丢失了信息；和辅助存储设备，例如HDD，它们存储了更长的时间。注意：使用“添加拼写错误（SE）”方法重写文本。ROM内存解释了如何正确使用它！ROM内存是一种永久存储数据的非易失性存储器。它包含有关制造商的信息，只能从其名称中读取，表明它不能以任何方式进行编辑或修改。示例包括硬盘驱动器，闪存磁盘，内存卡等。这种类型的内存用于存储基本的输入/输出系统（BIOS），该系统提供了启动计算机的基本信息。相比之下，辅助存储设备旨在存储长时间的数据，但它们缺乏控制和逻辑功能。这些设备可以外部连接或使用总线电缆连接，并且通常具有高存储能力和快速数据访问时间。最常见的辅助存储设备是磁性存储，它具有较大的存储能力和快速的数据访问速度。光存储设备（例如CD-ROM，DVD和磁带存储）也提供了大量的存储容量，并且可以编辑。计算机用户的信息通常存储在这些设备上，从而使用户可以在操作过程中检索它。此外，一些设备（例如数码相机和触摸屏）既用作输入和输出设备。一个信息系统是从特定形式（电气，机械或生物学）中获取数据的，并使用算法将其转换为另一种形式。计算机系统是此类系统的一个示例，其组件包括下图中所示的输入，处理，输出和存储设备。
将压缩力转化为癌症及其他疾病中的细胞输出
在生物体中，细胞感知机械力（剪切力、拉伸力和压缩力）并通过称为机械转导的过程对这些物理信号作出反应。此过程包括同时激活生化信号通路。最近主要针对人类细胞的研究表明，压缩力选择性地调节各种细胞行为，无论是在受压细胞中还是在邻近受压较少的细胞中。除了参与骨愈合等组织稳态外，压缩还与病理有关，包括椎间盘退化或实体癌。在这篇综述中，我们将总结目前关于压缩诱导的细胞信号通路及其随后的细胞输出的零散知识，包括生理和病理条件，如实体癌。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
强化学习基于通用干扰的非线性系统的输出稳定控制
摘要 - 本文提出了一种新的干扰观察者（DO）基于无线性干扰的非线性系统的基于基于（RL）的控制方法。虽然非线性干扰观察者（NDO）用于测量植物的不确定性，但植物中可能通过与控制信号的障碍存在障碍；从理论上讲，所谓的不匹配的障碍很难在系统状态的渠道内衰减。通过消除输出通道的不确定性影响来解决不确定性取消问题，以解决不确定性取消问题。con-目前，通过求解与补偿系统有关的理想价值函数的综合参与者RL方案，通过求解与补偿系统有关的理想价值函数，以求解汉密尔顿 - 贾科比·贝尔曼（HJB）方程的在线和同时进行流量。稳定性分析验证了所提出的框架的收敛性。仿真结果以说明拟议方案的有效性。
一种基于强化学习的方法，用于在不匹配干扰的不确定的非线性系统中进行最佳输出跟踪
摘要 - 在本文中，考虑了非线性非线性系统的最佳控制问题。提出了一个非线性干扰观察者（NDO）来测量系统中存在的不存在的不存在。干扰与控制信号（所谓的不匹配的干扰）的干扰很难直接在控制通道内拒绝。为了克服挑战，通过衰减其对输出渠道的影响，实施了广义的基于观察者的补偿器来解决不确定性补偿问题。实时通过增加输出跟踪错误来增强系统状态，我们开发了一个复合参与者批判性的加固学习（RL）方案，以近似最佳控制策略以及与赔偿系统有关的理想价值函数，通过求解汉密尔顿 - 雅各布蒂 - 雅各布 - 雅各布·贝尔曼（HJB）方程。通过使用系统的已知模型的记录数据在本文中应用，以通过取消探测信号的影响来增强系统的鲁棒性。仿真结果证明了所提出的方案的有效性，为二阶模型中的输出跟踪问题提供了最佳解决方案，这是不匹配的干扰。
采用航天级塑料封装的 OPA4H199-SP 40V、QML P 类、抗辐射 (RHA)、轨到轨输入和输出、低失调电压、低噪声运算放大器数据表
• QML P 类抗辐射性能保证 (QMLP-RHA) 等级 • 采用小型 SOT-23 封装 • 辐射性能： – 单粒子闩锁 (SEL) 免疫 65MeV-cm 2 /mg – 总电离剂量 (TID) 抗辐射性能保证 (RHA) 高达 100krad (Si) • 支持国防、航空航天和医疗应用 – 单一受控基线 – 一个制造、装配和测试站点 – 金线 – NiPdAu 引线表面涂层 – 可在军用 (-55°C 至 125°C) 温度范围内使用 – 延长产品生命周期 – 产品可追溯性 – 增强型塑封材料，降低排气量 • 低失调电压：±125µV • 低噪声：1kHz 时为 10.8nV/√Hz • 高共模抑制：130dB • 低偏置电流：±10pA • 轨到轨输入和输出 • 宽带宽：4.5MHz GBW • 高压摆率：21V/µs • 高电容负载驱动：1nF • 多路复用器友好型/比较器输入 • 低静态电流：每个放大器 560µA • 宽电源电压：±1.35V 至 ±20V，2.7V 至 40V • 强大的 EMIRR 性能：输入和电源引脚上的 EMI/RFI 滤波器
掩护有关输出和结果指标的注释
此外，在报告时，需要一个共同的测量单位，以允许在通过输出指示器的干预类型下使用不同单位测量的汇总输出。例如，如果MS使用单位每LU（而不是按操作）使用单位金额，则根据O.20（农场生产性投资）进行投资，O.21（O.21（OM-FARM非生产性投资），O.22（基础设施投资）（基础设施投资）（基础设施投资），O.23（O.23）（非生产投资）（不再生产投资），以确定54（OFRARPARTISTIONS）（OFRANT INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDER INDERSSISTIONS MSS MESS MESS MSS MSS MESS）支持的总数数量，因此可以监控涵盖所有支持投资的欧盟数字。附件II中包括这些常用测量单位的公共测量单位和输出指标。