表现出高比容量(2 A g 1 时 576 C g 1)。Shinde 等人 11 在室温下通过快速化学法生长了 3D Bi 2 O 3,在电流密度为 2 A g 1 时其比容量为 447 C g 1。刘等人 12 设计了缺氧 r-Bi 2 O 3 /石墨烯柔性电极,在 1 mA cm 2 时具有 1137 C g 1 的高比容量。尽管如此,Bi 2 O 3 对于 ASC 仍然存在缺点,例如其本质上较差的电子和离子电导率,充电 - 放电过程中的体积膨胀很大。进一步的研究表明,碳可以作为缓冲层,有效减少形貌变化,保护电极结构。Bi 2 O 3 /C复合材料的简便设计和制备策略仍需继续研究,以调整形貌和电子结构。13 – 16
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注,因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是,不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能,这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中,我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件,以减轻功能级的未对准问题,称为动态功能对齐(NEAT)。整洁插件的优点为三倍。首先,我们引入了一项重要的引导查询建议,以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上,提出了一个可变形的特征对齐方式,以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征,从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终,我们执行了一个区域交叉发音强化,以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中,并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验,确认,整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
在可盖实验的鲁棒参数设计中,每个块内响应观测值的相关性和模型参数不确定性通常会影响获得理想的工作条件。在本文中,建议基于贝叶斯混合回归的多响应表面建模和优化方法来解决上述问题。首先,混合效应模型被合并到贝叶斯框架中,并使用贝叶斯定理得出模型参数的后验分布。其次,使用混合蒙特卡洛算法来计算模型参数。第三,构建满足规范的预期质量损失函数是为了减少异常值对优化结果的影响,并且通过混合遗传算法获得了最佳因素设置。此外,后验概率用于评估优化结果的符合性。最后,使用添加剂制造过程的模拟研究和现实世界示例来说明该方法的生存能力。与当前技术相比,所提出的方法可以减少模型不确定性对建模和优化结果的影响,从而导致更合适和强大的优化结果。
风资源的不确定性是导致弃风的主要原因之一,考虑到风电功率预测的不确定性,提出了一种针对采用先进绝热压缩空气储能(AA-CAES)技术的风火储能系统的鲁棒优化调度模型。其中,根据AA-CAES的运行特点,定义了发电厂的运行约束和备用容量的约束。基于有限场景方法,提出了一种实现系统最优鲁棒性和经济运行的解决框架,为智能算法在鲁棒优化调度中的应用提供了新途径。具体而言,采用一种新的平衡优化算法来解决最优调度问题,该算法具有良好的全局搜索性能。通过基于IEEE-39节点系统的仿真验证了所提出的解决方案。仿真结果验证了所提出的调度模型和智能求解器的有效性。
这款新的商业化产品预计将在 MIC 技术学院 (MIC-IT) 进行最终组装和质量控制。因此,MIC-IT 的国家技能发展计划 (NSDP) 技术培训生将获得经验和增强的技能组合(例如热风、表面贴装焊接),使他们能够为无处不在的现代消费电子产品提供服务。皇家加勒比游轮公司已经在考虑将其用于增强 Steel Pan 娱乐。
非接触式伤害在职业足球运动员中普遍存在。然而,关于此主题的大多数研究都是回顾性的,仅着眼于全球局势系统(GPS)指标和伤害发生之间的统计相关性,忽视了伤害的多因素性质。这项研究介绍了使用机器学习,利用GPS数据和特定于玩家的参数的自动伤害识别和预测方法。分析了来自葡萄牙第一分区团队的34名男性专业球员的样本,将弹射器接收器的GPS数据与机器学习模型的描述性变量结合在一起 - 支持向量机(SVMS),Feedforward神经网络(FNNS),以及适应性增强(Adaboost),以预测受伤。这些模型,尤其是具有成本敏感学习的SVM,在检测伤害事件,达到71.43%的敏感性,74.19%的特异性和总体准确性74.22%方面表现出很高的精度。关键预测因素包括玩家的位置,会话类型,播放器负载,速度和加速度。开发的模型以其平衡的灵敏度和特异性,无大量手动数据收集的效率以及预测短时间伤害的能力而着称。这些进步将有助于教练人员确定高风险的球员,优化团队绩效并降低康复成本。
2024年5月8日 — 规格:按规格。 (3)履行地点:日本高知县香南市赤冈町别所山1428-3 赤冈驻地,日本陆上自卫队高知警备队第2部队。 (4)截止日期:截至2024年7月31日星期三。 2 参加竞争性投标...
使用多变量曲线分辨率(MCR)构建多元定量模型,并使用综合的二维气体色谱法获得了具有频流电离检测(GC×GC-FID)的数据。MCR算法提出了一些重要特征,例如二阶优势和通过交流最小二乘(ALS)过程优化每个纯组件的仪器响应的恢复。使用仅包含已知浓度的精油和谷物酒精作为溶剂的校准集量化迷迭香精油的模型。校准曲线将迷迭香精油和
机器人系统辅助基因组编辑技术和计算机辅助设计工具的进步极大地促进了微生物细胞工厂的发展。尽管目前已有多种独立的软件解决方案可用于载体DNA组装、基因组编辑和验证,但迄今为止仍然缺乏可以为整个基因组改造过程提供一站式服务的完整工具。这使得大量基因改造的设计,特别是构建那些需要严格精确的基因操作的突变,成为一个费力、耗时且容易出错的过程。在此,我们开发了一个称为GEDpm-cg的免费在线工具,用于设计谷氨酸棒杆菌的基因组点突变。选用自杀质粒介导的反选择点突变编辑方法和基于重叠的DNA组装方法来确保谷氨酸棒杆菌染色体上任何位置上的任何单核苷酸的可编辑性。设计结果提供了用于遗传修饰载体 DNA 组装和测序验证所需的引物,以满足所有实验需求。超过 10,000 个单点突变的计算机设计任务可以在 5 分钟内完成。最后,在 GEDpm-cg 的指导下,在谷氨酸棒杆菌中成功构建了三个独立的点突变,这证实了计算机设计结果可以准确无缝地与体内或体外实验衔接。我们相信该平台将提供一个用户友好、功能强大且灵活的工具,用于通过机器人/软件辅助系统对工业主力谷氨酸棒杆菌进行大规模突变分析。
摘要:发展可再生能源、构建多能互补的综合能源体系逐渐成为我国能源发展的主攻方向,随着可再生能源渗透率的提高,风电、太阳能发电的间歇性和波动性出力对系统的影响更加显著。本文对阶梯式碳交易机制下考虑光伏出力不确定性的综合能源系统优化配置进行研究。首先建立综合能源系统两阶段分布式稳健优化配置模型,具体为第一阶段给出以最小化投资成本为目标的确定性模型,第二阶段建立以最小化最坏情景概率分布下的运行成本为目标的不确定性模型。然后,利用MATLAB软件(R2020A),采用数据驱动的分布式稳健优化方法来处理光伏出力的不确定性。最后采用列与约束生成(C&CG)算法对问题进行求解,得到了阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统最优投资容量与成本结果。通过分析,所提方法在保持投资成本基本不变的情况下,实现了碳排放成本降低5.54%,兼顾了经济效益与环境效益。此外,CCG算法可以有效提高计算效率并保证解的最优性。