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World File Search System随机分布
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
电动汽车（电动汽车）的电力单元（即电池）在充电或排放时会产生热量，从而导致其性能和可靠性随着时间的推移而恶化。本文研究了流经微型通道的液体冷却剂的几何和热流体参数。这些嵌入在电动汽车电池的表面中，以减少过热。设计参数，例如纵横比和微型频道的角度取向，以随机调查几种几何构型，这些几何构型几乎不直观。冷却液质量流量和流体入口温度也通过随机分布值的大数据集进行变化。与经验验证的模型一起实施了实时的EV驾驶周期，以评估电池操作，这证明了电池的热状态具有不同级别的冷却改造的复杂依赖性。该研究还分析了泵送和冷却能量需要驱动冷却液系统的寄生动力消耗，以实现最佳设计的改装，以实现可靠的电池性能。发现迷你通道参数极大地影响了电池的热性能。但是，发现优化的情况在电池中具有最小的温度差和最小功率要求。液体入口速度为0.13 m/s，流体入口温度为312.9 K，纵横比为1.7，倾斜角为4.9◦
人类视网膜DNA甲基化的QTL映射鉴定了与年龄相关的黄斑变性中的87个基因 - 异构组相互作用
DNA甲基化提供了将遗传变异与环境影响联系起来的关键表观遗传标记。我们已经分析了160个人视网膜的基于阵列的DNA甲基化蛋白纤维，具有共同测量的RNA-SEQ和> 800万个遗传变异，在CIS中揭示了遗传调节的位点，在CIS中（37,453个甲基化的定量性状定量特征和12,505表达定量的特性特征）和13,747 DNA甲基化的属性。视网膜特定的三分之一。甲基化和表达定量性状基因座表现出与突触，线粒体和分解代谢有关的生物过程的非随机分布和富集。基于数据的Mendelian ran统治和共定位分析确定了87个靶基因，其中甲基化和基因表达变化可能介导基因型对年龄相关的黄斑变性的影响。综合途径分析揭示了免疫反应和代谢的表观遗传调节，包括谷胱甘肽途径和糖酵解。我们的研究定义了驱动甲基化变化的遗传变异的关键作用，优先考虑基因表达的表观遗传控制，并提出了通过基因型 - 视网膜环境相互作用来调节黄斑变性病理学的框架。
在升高温度下
图S2显示了一个简化的MIC阶段的通用模型，用于n = 1.75的FSI插入。如主文本中指定的，可以看到在石墨烯层之间有或没有intercalant的画廊的交替。多个插入阶段的共存将导致使用公式1.如果占用石墨烯层之间的每个空间，则N等于1，并且X射线衍射图上的反射00n+1应该消失。这是对PF 6-阴离子的观察到的，但是，该过程的性质仍然可以讨论，并计划对此进行详细研究。我们介绍了两种情况的MIC期限。观察到的现象的另一个原因可能是主要文本中指定的两种机制的混合物：层间空间的顺序和随机统计填充。随着温度升高，可能会预期客人物种的随机分布，因为熵因子对系统的吉布斯自由能的贡献应相应增加。此外，还必须注意以下事实：根据其初始层间间距，由温度引起的互化机制的变化可能有所不同，这将代表一个有趣且广泛的方向探索。阴离子扩散
水果和蔬菜采摘机器人机器视觉的关键问题和对策
近年来，国内人口股息逐渐消失，劳动力短缺问题已成为一种瓶颈，限制了农业发展，尤其是劳动密集型行业的发展。选择机器人技术已从前瞻性研究变为实际需求。以计算机图像处理技术，工业机器人技术和人工智能技术代表的高和新技术逐渐渗透到农业领域，采摘机器人的研究和开发已经进入了一个快速发展的时期。目前，国内外的许多企业都在开发水果和蔬菜采摘机器人，例如日本松下，美国在美国收获Croo机器人，以色列的Ffrobotics等。农业采摘机器人的工作环境非常复杂，采摘机器人需要从混乱的背景中找到随机分布的水果和蔬菜，包括分支和叶子，天空和其他干扰[1]。解决此问题的关键是将机器视觉系统引入采摘机器人，以使拾取机器人具有很高的识别率和定位准确性，并在非结构化的环境中实现自动导航。从搜索，扫描，识别，定位到最终效应器控制和操作中实现，并最终实现农作物的自动收获。例如，智能农业采摘平台
Qiacuity®onestep AdvancedEvagreen®手册
使用Qiacuity Digital PCR的绝对定量使用终点PCR的过程，但将PCR反应分为数千个单个分区。分区后，某些分区将不包含目标分子的副本，一些分区将包含一个目标分子的一个副本，而其他分子将包含一个以上的目标分子副本。PCR循环后，通过测量跨反应分区的荧光检测到扩增的靶标。由于模板是随机分布的，因此可以使用泊松统计来计算每个有效的可分析分区的目标分子的平均量。通过将每个分区的平均目标DNA量乘以有效分区的数量，可以计算出井的所有分区目标总数。计算目标浓度是通过指代所有可分析分区中的体积（即填充有反应混合物的分区）确定的。 通过反应混合物本身中存在的荧光染料来识别填充分区的总数。 通过DPCR的绝对定量消除了标准曲线的需求，以确定给定样品中目标RNA或DNA的量。计算目标浓度是通过指代所有可分析分区中的体积（即填充有反应混合物的分区）确定的。通过反应混合物本身中存在的荧光染料来识别填充分区的总数。通过DPCR的绝对定量消除了标准曲线的需求，以确定给定样品中目标RNA或DNA的量。
通过抑制掺杂诱导无序来增强共轭聚合物的热电性能
掺杂是提升各种有机电子器件性能的重要策略。然而，在许多情况下，共轭聚合物中掺杂剂的随机分布会导致聚合物微结构的破坏，严重限制了电子器件的可实现性能。本文表明，通过离子交换掺杂聚噻吩基 P[(3HT) 1-x -stat-(T) x ]（x = 0（P1）、0.12（P2）、0.24（P3）和 0.36（P4）），无规共聚物 P3 实现了 > 400 S cm − 1 的极高电导率和 > 16 μ W m − 1 K − 2 的功率因数，使其成为有史以来报道的基于未排列的 P3HT 薄膜中最高的电导率之一，明显高于 P1（< 40 S cm − 1 、< 4 μ W m − 1 K − 2）。尽管两种聚合物在原始状态下都表现出相当的场效应晶体管空穴迁移率≈0.1 cm 2 V − 1 s − 1，但掺杂后，霍尔效应测量表明 P3 表现出高达 1.2 cm 2 V − 1 s − 1 的霍尔迁移率，明显优于 P1（0.06 cm 2 V − 1 s − 1）。GIWAXS 测量确定掺杂 P3 的平面内𝝅 – 𝝅堆叠距离为 3.44 Å，明显短于掺杂 P1（3.68 Å）。这些发现有助于解决 P3HT 中长期存在的掺杂剂诱导无序问题，并作为在高掺杂聚合物中实现快速电荷传输以实现高效电子器件的典范。
推荐引用 推荐引用 顾毅，“人工智能配电系统中的可再生能源整合”（2020 年）。电子学位论文。1777。https://digitalcommons.du.edu/etd/1777
基于上述数据可视化平台，研究了数据的外在表现形式，在接下来的工作中，尝试去理解数据内部隐藏的信息。设计了一种基于支持向量回归（SVR）的短期负荷预测方法，为网络重构提供更高精度的负荷预测。利用二阶锥程序（SOCP）将三相平衡最优潮流的非凸性放宽为最优潮流（OPF）问题。采用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式计算最优潮流。考虑到配电系统的现实情况，构建了一个三相不平衡配电系统，该系统包括变电站层面的小时运行计划和馈线层面的分钟潮流运行。在变电站层面最小化含可再生能源系统的运行成本。用机会约束模拟可再生能源发电的随机分布模型，并用高斯混合模型 (GMM) 和基于遗传算法的期望最大化 (GAEM) 建模导出的确定性形式。在实时 (RT) 调度中，使用 OPF 进一步降低系统成本。半正定规划 (SDP) 用于将三相不平衡配电系统的非凸性放宽为凸问题，这有助于实现全局最优结果。以并行方式，ADMM 实现了在短时间内获得结果。
超导reba2cu3O7（re =稀土）的涂层导体的进展
摘要在这项工作中，我们回顾了基于氟化金属有机前体的化学溶液沉积（CSD）在使用化学溶液沉积（CSD）方面取得的最新进展，从而增强了超导reba 2 Cu 3 O 3 O 7（Rebco）膜和涂层导体（CCS）。首先，我们研究了基于新型低氟金属溶液的溶液制备，沉积和热解相关的步骤的进步。我们表明，可以使用一种新型的多功能胶体溶液（包括预制的纳米颗粒（NP））来引入人工钉中心（APC）。我们分析了如何在热解过程中解散发生的复杂物理化学转化，目的是最大化膜厚度。了解成核和生长机制对于使用自发隔离或胶体溶液方法进行微观结构的微观调整而言至关重要，并使工业可扩展此过程。高级纳米结构研究已深刻地改变了我们对缺陷结构及其家谱学的理解。这是高度浓度的随机分布和定向的BAMO 3（M = ZR，HF）NP所起的关键作用，从而增强了APC的浓度，例如堆叠断层和相关的部分脱位。将缺陷结构与临界电流密度j C（H，T，θ）相关联，可以在整个H -T相图中严格控制涡旋固定属性并设计涡流固定景观的一般方案。我们还指通过转移
量子测量置信度的实验射击估计
测量结果将量子力学连接到“古典”世界。，除非测得的量子状态属于已知的正交集，否则不可能通过单次测量测量量子系统的状态。因此，在没有一些先验知识的情况下，不能完全确定国家。由于所有测量值的固有不确定性，因此只能提供有关观察到的量子系统的部分信息[1-3]。理解并实际上达到了可实现的准确性的基本限制是量子测量中的首要问题。已经表明，量子测量值可以显着通过经典测量值，在某些情况下，非正式地实现了准确性的基本限制，请参见例如[4-10]。通常，由于量子测量是概率的，因此这些努力描述了实验结果的概率，而不是每次测量中都会发生什么。在这里，我们首次实验了每个单个测量结果的置信度估计值，并验证每个单次估计是否正确预测了测量相应行为的准确性。从已知的一组状态中识别随机分布的量子状态是量子测量的重要应用[4,11-13]。由于不可能对非正交状态的完美识别，因此可以确定某个功绩，并相应地优化了测量[11,14 - 16]。还有其他功绩数字。理论上，这样的值得一提的是，在不学习哪种识别是正确且哪个是错误的情况下获得正确结果的可能性。可以优化量子测量，以便这种概率可以超过理想经典测量值的所谓射击限制，[5,6,9,17 - 28]。例如，可能需要知道没有错误的情况下识别出哪些状态。
第四工业革命技术的潜在就业影响：制造，工程和相关服务的情况
在本文中，我们通过通过职业任务内容或常规假设来观察这种风险，研究了与第四工业革命（4IR）对MER部门有关的技术的潜在就业位移影响。我们使用网络分析来开发MER部门职业空间，该领域显示了Mer部门劳动力的职业结构。鉴于该行业的职业结构，我们确定了高流离失所风险的职业 - 即什么任务，因此哪些职业最有被自动化，计算机化或数字化的风险。借鉴家庭调查数据，我们探讨了占据这些高风险职业的工人的特征，以尝试确定最有可能受到4IR技术对最有害影响的个体的类型学。出现了三个含义：首先，技术引起的就业位移可能会危害生产集群职业中低至中技能的就业，并相应地导致对半技能和高技能非生产集群占领的相对需求增加。第二，在职业空间的两个群集中，高风险职业的非随机分布表明，将工人从高风险职业转变为长期变化的技能过渡很长，并且在整个领域的大量就业流离失所技术的吸收中，技术失业很难缓解。第三，生产集群中与高风险职业相关的相对较高的就业份额表明，导致技术失业的潜在位移影响可能很大。