1)随着分布式光伏统筹上网电价逐年下降以及储能系统成本降低,建设分布式+储能系统实现 分布式电源全部就地消纳具有较好的经济效益,同时利用储能系统每天“两充两放”的特性, 合理利用阶梯电价,提高系统效益。With the distributed PV grid prices and the energy storage system cost decreasing every year, there is good economic benefit to build the distributed + energy storage system to achieve all the local power consumption, and because the energy storage system charges and discharges twice every day, the step tariff , if well employed, can increase the system benefit. 2)通过能量管理系统控制分布式电源+储能系统平滑输出,减小外部气象条件对分布式电源输 出的影响,提高供电电能质量。Achieving smooth output from the distributed power supply + energy storage system by the energy management system, reducing the impact to the distributed power output from the external weather conditions and improving the quality of power supply. 3)通过分布式电源+储能系统组成并网型微电网系统,当电网故障时,自动切换至独立运行模 式,保持重要负荷连续供电/或者利用储能系统代替企业原有设计起到后备电源(UPS)的作 用。When the grid breaks down, the microgrid system that is composed of the distributed power supply + energy storage system automatically switches to stand-alone mode, which maintains continuous power supply or uses energy storage system to replace the UPS in the original design.
油气储集空间,顾名思义就是储集石油和天然气的空间。不同岩性储集层中储集空间类型有很多差异,如砂岩储集层中的储集空间主要分为原生孔隙、次生孔隙和微裂缝三种类型。在油气储集层同等条件下,储集空间勘探成为寻找油气最直接、最有效的手段。从含量上看,一般情况下,储集层中储集空间含量越高,储集的油气就越多。从类型上看,确定储集空间的主要类型,可以通过分析其形成机理和主控因素,反求找到储集空间[1-3]。总之,储集空间类型和含量的识别对于油气勘探极为关键。
•这是世界上所有领域的首要发展,包括在微生物中繁殖有用的菌株,农业,渔业和牲畜产品的繁殖,以及将其应用于基因治疗,通过大学机构,大型公司,大型公司,大型公司,捐赠公司之间的密切协作,可以改善研究和发展能力。许多风险投资公司,包括酥脆的治疗剂,编辑医学,内部治疗疗法和光束治疗药,正在从事农作物开发,工业能源开发和人类疾病治疗方面的尖端研究与发展。 •CRISPR/CAS9,CAS12A,CAS13以及许多与CRISPR相关的基本技术和应用技术知识产权都得到了保护。 •Talaen的高油酸大豆的生产和工业用途已经发展。 •主动促进体内和离体基因组编辑处理。 Laber先天性黑色素症,经胸蛋白淀粉样变性和镰状细胞疾病的临床试验已经开始如体内基因组编辑治疗。 •计划进行体内基础变体疗法(镰状细胞疾病)的临床试验。 •使用ZFN和CRISPR进行基因组编辑治疗的研发临床试验以及更安全的表观基因组编辑治疗正在进行中。已有30多次临床试验参加了FDA,领先的基因治疗研究。 •新型核酸检测技术(夏洛克和检测方法)已经开发出来,并正在作为新型冠状病毒中POCT的诊断剂开发。
摘要:由于可再生能源在电网中的大规模渗透,储能(ES)设备的利用(ES)设备促进可再生能源消耗并降低用户成本已逐渐成为发展趋势。彻底探索了ES在用户方面的经济利益,并建立了ES的全面好处模型。此外,还建立了共享ES容量配置的投资决策模型。基于每日负载概况的相似性,提出了一种基于高和低相似性的用户选择方法,以提高共享ES的收入。一个示例用于分析和比较用户在高和低负载概况相似性下共享的ES的收入。给出了投资决策的共享能力配置,以实现更大的共享经济利益,这与用户数量呈正相关。
人工神经网络(ANN)的连通性与在生物神经网络(BNN)中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗?我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算?ANNS的架构是经过精心设计的,在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面,BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上,BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的,而在物种层面上,进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用,可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征,但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响,尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里,我们提出了一项跨物种研究,采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络,我们用来求解具体的内存任务,从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果,表明,如果允许最小的随机性和连接的多样性,则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征,但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响,尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里,我们提出了一项跨物种研究,采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络,我们用来求解具体的内存任务,从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果,表明,如果允许最小的随机性和连接的多样性,则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art,以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性,强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
人工神经网络(ANN)的连通性与在生物神经网络(BNN)中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗?我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算?在连通性的中间/宏观级别上,ANN的体系结构经过精心设计,这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面,BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上,BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的,而在物种层面上,在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用,可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征,但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响,尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里,我们提出了一项跨物种研究,采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络,我们用来求解具体的内存任务,从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art,以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征,但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响,尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里,我们提出了一项跨物种研究,采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络,我们用来求解具体的内存任务,从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art,以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果,表明,如果允许最小的随机性和连接的多样性,则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性,强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
已经确定,评估矿床的储层特性的标准方法是在矿床开发的技术文档开发中积累不确定性的来源。这项工作旨在开发一种改进的方法来评估矿床的收集者特性。提议将动作算法添加到确定样品的代表性体积,构建其三维模型并进行数字化的阶段。在最后阶段,使用Minkowski函数确定样品内部孔的连通性,以提高存款开发的项目文档质量。指南来改善评估存款的收集者特性的标准方法。使用改进的方法来评估矿床的储层特性会导致不确定性的较低程度,并有助于在其开发的设计阶段形成更可靠的储层作战情况。提出的研究将对外国承包商公司的工程人员有用,因为它证明需要收集其他核心材料并设置有关存款收藏家财产的信息的质量标准。
摘要 — 我们提出了一种回声状态网络 (ESN) 的近似方法,该方法可以基于超维计算数学在数字硬件上有效实现。所提出的整数 ESN (intESN) 的储存器是一个仅包含 n 位整数的向量(其中 n < 8 通常足以获得令人满意的性能)。循环矩阵乘法被高效的循环移位运算取代。所提出的 intESN 方法已通过储存器计算中的典型任务进行验证:记忆输入序列、对时间序列进行分类以及学习动态过程。这种架构可显著提高内存占用和计算效率,同时将性能损失降至最低。在现场可编程门阵列上的实验证实,所提出的 intESN 方法比传统 ESN 更节能。
