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通过元...
为了处理外部世界的信息，大脑依靠处理系统的层次结构，该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性，海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作，但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化，它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现，这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明，互补学习系统的关键方面在网络中出现，并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外，当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时，模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起，这些结果表明，大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
基于区块链的数字孪生：研究趋势、问题和未来挑战
工业流程依靠传感数据进行决策、风险评估和绩效评估。从收集的数据中提取可操作的见解需要一个能够确保可信数据传播的基础设施。为了使物理数据可信，需要通过具有重叠视野的多个传感器源进行交叉验证。然后可以将交叉验证的数据存储在区块链上，以保持其完整性和可信度。一旦可信数据记录在区块链上，产品生命周期事件就可以输入数据驱动系统，以进行流程监控、诊断和优化控制。在这方面，可以利用数字孪生 (DT) 从数据中得出智能结论，通过识别故障并在关键事件发生前推荐预防措施。在工业用例中使用区块链为 DT 赋能，可以解决数据存储库分散、数据传播不可信以及预测性维护需求等关键挑战。在本次调查中，我们在强调使用基于区块链的 DT 的主要优势的同时，全面回顾了基于区块链的 DT 的最新研究成果。基于当前的研究趋势，我们讨论了一个值得信赖的基于区块链的 DT 框架。我们强调了人工智能 (AI) 在基于区块链的 DT 中的作用。此外，我们讨论了区块链支持的当前和未来的研究和部署挑战
使用可逆的热泵/有机兰金循环对热整合的Carnot电池进行实验研究
可再生能源的生长需要灵活，低成本和有效的电气存储系统，以平衡能源供应和需求之间的不匹配。当电力生产大于需求时，用热泵（HP）将电能（或泵送的热能储能）转换为热能；当电力需求超过生产时，Carnot电池会从两个热存储库（Rankine模式）中产生电力。经典的Carnot电池体系结构的实现不超过60％的往返电效率。但是，使用废热回收（热集成的Carnot电池）的创新体系结构能够达到比热泵的电力消耗大于电动泵的电动循环的电力生产（功率为电力比率），从而提高了技术的价值。可以证明，这种技术的优化是电力最大化和功率功率比（取决于电价等）之间的权衡。在本文中，描述了使用可逆的热泵/有机兰金循环（HP/ORC）的热整合Carnot电池原型的完整开发。它包括选择名义设计点，体系结构，组件和尺寸的选择。第一次实验活动显示，圆形电能比为72.5％，ORC效率为5％（温度提升等于49 K），HP的COP为14.4（温度提升等于8 K）。此外，分析了主组件（体积机和热交换器）的性能。这些结果非常令人鼓舞，因为可以通过优化体积机，更大规模地工作，优化控制和热绝缘，可以轻松提高性能（可能高达100％的往返电能比率）。