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基于集合经验模态分解技术的广域风电-储能调度规划
摘要 — 本文致力于解决一项极具挑战性的任务，即开发一种针对广阔地理区域的风力发电的日前调度计划程序。使用完全集合经验模态分解技术，结果表明区域聚集风力发电的低频分量占风能利用的扰动能量的最大比例。通过利用低频分量的慢变特性，可以轻松获得这些分量的准确预测，并将其纳入开发的调度计划程序中。在拟议的电力流控制策略下运行的集中式电力调度储能系统提供的缓冲作用有助于实现广域风力发电的可调度性。使用抽水蓄能系统作为调度储能介质，说明了所开发程序的有效性。
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
1001G+项目：拟南芥长阅读基因组组件的精选集合，以推进植物研究
*用于跑步：Nordborg。†其他字母列表：Carlos C. Alonso-Blanc 3，Fritschi Catri 2，Grigoreva 5， Kersey 10，康沃尔郡亚历山大5，Quichao Lian Magnus Nordborg 5，Ferdinand A. Rabbanal 2，Rebecca Schandry 2，路易莎·塞斯代尔2，塞巴斯蒂安边境
利用量子比特集合表征温度和应变变化以实现强大的相干性保护
固态自旋缺陷，尤其是可能实现长相干时间的核自旋，是量子存储器和传感器的有力候选者。然而，由于其固有四极子和超精细相互作用的变化，它们当前的性能仍然受到失相的限制。我们提出了一种不平衡回波来克服这一挑战，即使用第二个自旋重新聚焦这些相互作用的变化，同时保留存储在核自旋自由演化中的量子信息。不平衡回波可用于探测材料中的温度和应变分布。我们开发了第一性原理方法来预测这些相互作用的变化，并揭示它们在较大温度和应变范围内的相关性。在金刚石中大约 10 10 个核自旋的集合中进行的实验表明，受其他噪声源的限制，失相时间增加了 20 倍。我们进一步通过数值表明，我们的方法可以重新聚焦比我们实验中更强的噪声变化。
双探针电阻（扩散电阻）和四探针电阻计算的计算机程序集合，RESPAC
过去二十年对数据进行解释。这一点很重要，因为该技术不直接提供承运人资料。相反，电阻率曲线是通过分析深度相关的扩散电阻数据间接获得的。这需要物理
流体剪切应力刺激 ATP 释放，而不调节肾内髓集合管中的嘌呤基因表达
缩写：ADPKD，常染色体显性多囊肾病；BB-FCF，亮蓝-FCF；CCD，皮质集合管；COX-2，环氧合酶-2；CX30，连接蛋白-30；CX30.3，连接蛋白-30.3；CX37，连接蛋白-37；DCPIB，4-(2-丁基-6,7-二氯-2-环戊基-茚满-1-酮-5-基)氧代丁酸；DCT，远曲小管；DTT，二硫苏糖醇；ENaC，上皮钠通道；GFR，肾小球滤过率；Gjb4 -/-，Gjb4 敲除；IMCD，内髓集合管；LRRC8，含 8 个富亮氨酸重复序列；Na +，钠；PBS，磷酸盐缓冲溶液； PC1，多囊蛋白-1；PC2，多囊蛋白-2；Pkd1 -/-，Pkd1 敲除；SDS，十二烷基硫酸钠；sgRNA，单向导 RNA；TBS，三羟甲基氨基甲烷缓冲溶液；TGF，管球反馈；UDP，尿苷二磷酸；VNUT，囊泡核苷酸转运蛋白；VRAC，容量调节阴离子通道；WT，野生型。
第 41 届日本 - 马来西亚经济理事会联合会议日程表预告...
10:00 – 注册 ※ 集合地点为位于赛城的 Finexus（一家位于同一地区的马来西亚金融科技公司）。 10:15 欢迎致辞 Finexus 集团技术工程经理 Sean Ng 先生 10:25 开幕致辞 马来西亚-日本经济协会副主席 Dato Sri Mohamed Iqbal