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一种结合迭代特征选择的混合深度学习方法,用于考虑社会活动和用户行为的电力负荷预测
摘要:电力负荷本质上反映了社会活动和用户行为的集体模式,因此对其准确预测是一项具有挑战性的任务。准确的电力负荷预测对于现代电力系统的规划、运行、调度和市场管理至关重要,尤其是在居民能源消费行为日益复杂的情况下。从数据驱动建模的角度来看,仅基于时间序列数据的传统负荷预测方法往往无法
来源:Computational Visual Media
时间:2026-05-22
采用等离子体增强原子层沉积技术制备的掺杂Ga2O3太阳能遮光光电探测器
摘要:具有4.8–5.3 eV宽禁带的Ga2O3在太阳盲检测领域受到了广泛关注。由于载流子浓度低和紫外线(UV)吸收弱,沉积后的Ga2O3太阳盲光电探测器(SBPDs)通常表现出较差的光响应性。在这项工作中,我们提出将铟掺入Ga2O3(IGO)薄膜中,因为铟掺杂剂的浓度会影响氧
来源:IEEE Transactions on Electron Devices
PneumoX-CL:利用基于相似性的分层回放技术实现领域迁移后的胸部X光图像的持续学习
摘要:深度学习模型能够准确检测胸部X光片中的肺炎;然而,大多数模型是在静态假设下训练的,这些假设并不能反映真实的临床环境。实际上,由于设备变化、患者人口统计特征或医院间差异,成像领域会发生变化,这通常会导致模型性能显著下降。持续学习可以解决这一挑战;然而,许多方法会遇到类别不平
来源:IEEE Access
微小改动,显著成效:通过优化实验方法将绿色化学融入有机化学教学实验室
本研究描述了通过将优化后的合成实验引入有机化学教学实验室,实现绿色化学(Green Chemistry)十二原则融入教学的实践。在现有课程体系内嵌入可持续发展理念对未来化学人才及具备科学素养的公民培养至关重要,但实施此类改革常面临挑战。研究人员采用优化后的一锅
来源:Journal of Chemical Education
由IEEE标准协会(IEEE Standards Association)与IEEE电路与系统学会(IEEE Circuits and Systems Society)联合举办的通过技术标准实现人工智能与网络安全赋能
摘要:本文概述了由IEEE标准协会(IEEE Standards Association, IEEE SA)与IEEE电路与系统学会(IEEE Circuits and Systems Society, IEEE CAS Society)于2025年11月7日
来源:IEEE Circuits and Systems Magazine
面向分布式采样损坏下的鲁棒联邦信号重建的残差一致性信任加权方法
联邦学习已成为隐私与通信约束下分布式优化的关键范式,然而经典聚合方案(如联邦平均算法FedAvg)假设客户端可靠性一致,在面对损坏、噪声或故障参与者时依然脆弱。这一局限在分布式传感系统中尤为关键,因为客户端仅能采集共享物理信号的局部异构观测。本研究提出一种面向
基于形状分析的三维激光雷达点云增强型多层级地面分割方法
传统的大规模三维激光探测与测距(LiDAR)点云地面滤波方法,在输电走廊场景中常常对复杂地形及非地面干扰表现出适应性不足,因此难以获得稳定且精确的地面分割结果。为解决该问题,本文提出了一种面向输电走廊点云的增强型多层级地面分割方法。该方法首先利用基于网格的最小
将多尺度方法引入蛋白质薄膜伏安法:关联碳电极固定细胞色素的空间位置与电化学行为
蛋白质薄膜伏安法(PFV)领域长期受限于蛋白质的非理想电化学行为,以及难以解析电极基底与吸附蛋白之间构效关系的实验瓶颈。能够同时提供空间分辨率且与基础过程尺度相匹配的技术,有望显著推动该领域发展。本研究开发了一种新型多尺度方法,用于探究修饰碳黑的玻碳表面所固定
来源:ACS Electrochemistry
面向热工水力分析的物理信息粗网格方法:两相模型拓展及管内与带混合翼定位格架棒束流动沸腾验证
能源装备内流动与传热的高效精准分析对优化能源系统、提升能源利用效率至关重要。两相流动沸腾作为能源系统的核心热管理机制,可保障设备高效安全运行。然而,大规模复杂管束广泛应用于能源装备中,对其内部两相流动沸腾进行高效且精准的分析仍面临极高的计算成本挑战。针对上述难
来源:British Accounting Review
太阳能热化学循环系统的一种“可行供热耦合优化”方法:以太阳能铜-氯(Cu-Cl)循环系统为例
太阳能驱动的热化学水分解循环系统是极具前景的清洁、高效、规模化制氢技术,但目前针对集成系统热源输入温度(Thot)与输出温度(Tcold)优化的研究十分有限。一方面,热化学循环具有带多个夹点的阶梯式吸热曲线,对优化形成约束;另一方面,系统与太阳能单元及动力循环
来源:Energy
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