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天体物理场的生成模型，在球体上具有散射转换
散射转换是最近用于研究高度非高斯过程的新型摘要统计数据，这对于天体物理研究而言非常有前途。特别是，它们允许从有限数量的数据中构建复杂非线性字段的生成模型，并已用作新的统计组件分离算法的基础。在即将进行的宇宙学调查的背景下，例如用于宇宙微波背景极化的Litebird或Vera C. rubin天文台和欧几里德空间望远镜，用于研究宇宙的大规模结构，将这些工具扩展到球形数据。在这项工作中，我们在球体上开发了散射转换，并着重于建造几个天体物理领域的最大透镜生成模型。我们从单个目标场构建了同质天体物理和宇宙学领域的遗传模型，它们的样品是使用Common Statistics（功率谱，像素概率密度函数和Minkowski功能）定量比较的。我们的采样字段在统计和视觉上都与目标字段吻合。因此，我们得出的结论是，这些生成模型为未来的天体物理和宇宙学研究开辟了广泛的新应用，尤其是那些很少有模拟数据的新应用。
低碳燃料标准TFRS注册表格
附录C：选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRI）监测表* SSRI药物监测：使用0到3级的症状和副作用对症状和副作用进行评分。0 =不存在1 =稍微2 =中等量3 =严重和/或频繁的注意：在治疗前进行比较。提供的额外空间可添加单个目标症状或副作用。Patient: _______________________ Medication:______________________ Start Date:______________ Date Dose Depression Baseline 2 weeks 4 weeks 6 weeks 8 weeks __ weeks __ weeks __weeks Depressed mood Irritable mood Sleep problems Fatigue Poor concentration Appetite problems Agitation Suicide ideas Hopelessness Worthlessness Social withdrawal Slowed down Anxiety Baseline 2 weeks 4 weeks 6 weeks 8 weeks __ weeks __ weeks __weeks Insomnia Uncontrollable worry Panic attacks Avoidance Stomach aches Fatigue Poor concentration Compulsive habits Obsessive thoughts Social anxiety Side Effects Baseline 1 Wk 2 Weeks 4 Weeks 6 Weeks 8 Weeks __Weeks __Weeks __Weeks Nausea Stomach ache Headache Shakiness Agitation Rash Tired/Sleepy Inner restlessness Muscle spasms Twitching Heart racing Sexual changes Apathy/unmotivated Sweating Dizzy Vivid dreams Urinary problem腹泻食欲减少食欲增加体重减轻体重增加
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
关键代码引导的灰盒模糊测试
新提交的提交容易将漏洞引入程序。作为一种有前途的对策，可以使用定向灰盒模糊测试器通过将提交更改位置指定为目标来测试提交更改。但是，现有的定向模糊测试器主要侧重于达到单个目标，而忽略了对其他受影响代码的多样化探索。因此，它们可能会忽略在远离更改位置的位置崩溃的错误，并且在多目标场景中缺乏直接性，这在提交测试的背景下都很常见。在本文中，我们提出了一种直接灰盒模糊测试器 WAFLG O ，以有效发现提交引入的漏洞。WAFLGO 采用一种新颖的关键代码引导输入生成策略来彻底探索受影响的代码。具体而言，我们确定了两种类型的关键代码：路径前缀代码和数据后缀代码。关键代码首先引导输入生成逐渐、增量地到达更改位置。然后，在保持关键代码可达性的同时，输入生成策略进一步鼓励在探索受影响代码时生成输入的多样性。此外，WAFLGO 引入了一种轻量级多目标距离度量，用于直接和彻底检查所有更改点。我们实现了 WAFLG O，并使用提交引入的 30 个真实错误对其进行了评估。与 8 种最先进的工具相比，WAFLGO 实现了平均 10.3 × 的加速。此外，WAFLGO 在测试最近 50 次提交的真实软件（包括 libtiff、fig2dev 和 libming 等）时发现了 7 个新漏洞，其中包括 4 个 CVE。
青春期早期儿童与成年人在连续手动动作过程中前额叶的参与情况对比
在日常行为中，我们会执行许多包含一系列动作的目标导向手动任务。然而，关于此类任务中预测控制机制的发展方面，尤其是支持儿童连续手动动作的大脑激活方面，我们了解的有限。我们在青春期早期（11-14 岁）正常发育儿童中调查了这些问题，并与之前收集的成人数据进行了比较。参与者躺在磁共振成像 (MRI) 扫描仪中，使用手持操纵器将计算机屏幕上的光标移向连续呈现的目标。下一个目标要么在完成当前目标后显示（单目标条件），在这种情况下无法提前计划即将到来的动作，要么提前显示（双目标条件），这允许使用预测控制策略。成年人在双目标条件下完成的目标比在单目标条件下完成的目标多，显示出有效的预测控制策略。相比之下，儿童在两个目标条件下完成的目标比在单个目标条件下完成的目标要少，而且由于抑制过早动作的能力有限，实施预测策略存在困难。与成人相比，儿童大脑中激活程度更高的区域包括前额叶和后顶叶区域，这表明由于抑制挑战，儿童对高级认知处理的需求增加。因此，对于连续手动任务中的预测机制，关键发展可能发生在青春期早期之后。这比之前报告的其他手动任务的年龄要晚，这表明预测阶段的转变很难掌握。
DF-SSmVEP：采用双倍典型相关分析的双频聚合稳态运动视觉诱发电位设计
摘要：脑电图 (EEG) 传感器技术和信号处理算法的最新进展为脑机接口 (BCI) 在从康复系统到智能消费技术等多种实际应用中的进一步发展铺平了道路。当谈到 BCI 的信号处理 (SP) 时，人们对稳态运动视觉诱发电位 (SSmVEP) 的兴趣激增，其中运动刺激用于解决与传统光闪烁/闪烁相关的关键问题。然而，这些好处是以准确性较低和信息传输速率 (ITR) 较低的代价为代价的。在这方面，本文重点介绍一种新型 SSmVEP 范式的设计，而不使用试验时间、阶段和/或目标数量等资源来增强 ITR。所提出的设计基于直观的想法，即同时在单个 SSmVEP 目标刺激中集成多个运动。为了引出 SSmVEP，我们设计了一种新颖的双频聚合调制范式，称为双频聚合稳态运动视觉诱发电位 (DF-SSmVEP)，通过在单个目标中同时整合“径向缩放”和“旋转”运动而不增加试验长度。与传统的 SSmVEP 相比，所提出的 DF-SSmVEP 框架由两种运动模式组成，这两种运动模式同时集成并显示，每种模式都由特定的目标频率调制。本文还开发了一种特定的无监督分类模型，称为双折典型相关分析 (BCCA)，该模型基于每个目标的两个运动频率。相应的协方差系数被用作额外特征来提高分类准确性。基于真实 EEG 数据集对所提出的 DF-SSmVEP 进行了评估，结果证实了其优越性。所提出的 DF-SSmVEP 表现优于其他同类方法，平均 ITR 为 30.7 ± 1.97，平均准确度为 92.5 ± 2.04，而径向缩放和旋转的平均 ITR 分别为 18.35 ± 1 和 20.52 ± 2.5，平均准确度分别为 68.12 ± 3.5 和 77.5 ± 3.5。
设计优化网格连接的PV - 氢用于能量伪造者
将基于氢的扇形耦合技术集成到基于氢的混合可再生能源系统（HRES）是一种创造能量生产商的有前途的方法，尽管在这个很大程度上没有开发的领域中进行的研究很少。在本文中，开发了一种行业耦合策略（建筑物和运输）并应用于网格连接的PV/Battery/H 2 HRES，以最大程度地提高大学校园的自给自足，并产生电力和H 2用于在阿尔及利亚Ouargla驾驶电车。使用ε-constraint方法将多个客观大小优化问题作为单个目标问题解决，其中能量成本（COE）被定义为要最小化的主要目标函数，而电源供应概率（LPSP）和非可再生用法（NRU）的损失都定义为约束。粒子群优化和本垒打软件用于模拟和优化目的。在本文研究的两种情况下，进行了敏感性研究，以确定电车和NRU对h 2需求的影响对拟议系统的技术经济可行性的影响，然后在优化中引入了新的可靠性因素，即H 2供应概率的损失（LHSP）。第一种情况的结果表明，通过设置NRU Max = 100％，没有H 2的系统提供了最佳的解决方案，COE的COE为0.016 $/kWh，达到网格奇偶校验，并具有13％的NRU。但是，通过设置NRU最大值= 1％，获得了由网格/PV/PV/Electrolyzer/燃料电池/储罐组成的优化配置，该配置的0％NRU和COE为0.1 $/kWh。在第二种情况下，观察到增加电车数量（即增加H 2的需求）导致LHSP，COE，NRU和CO 2排放量显着降低。得出的结论是，在考虑经济方面时，网格/PV组合是研究系统的最佳选择。但是，考虑到未来能源系统的不断增长的要求，与H 2相连的PV将是最好的解决方案，尤其是与运输系统结合时。
媒体版本
Woodside Energy（USA）Inc.是领先的澳大利亚能源生产商Woodside Petroleum Ltd的全资子公司，以及Heliogen是AI支持AI的集中太阳能的领先提供商Heliogen，今天宣布了采取新的太阳能技术的进一步措施，在伍德赛德未来能源业务发展中发挥了重要作用。Heliogen，该通知有限通知（“ LNTP”），开始为加利福尼亚州的5兆瓦（MW）商业规模的示范设施采购关键设备。拟议的设施将使用Heliogen的AI支持浓缩太阳能技术。发行LNTP遵循伍德赛德和Heliogen的六个月可行性研究，以及2021年初开始的前端工程和设计（“ feed”）合同。公司预计全面通知将在2022年开始和建设。Heliogen的突破性技术是一种模块化的，交钥匙，支持AI的浓缩太阳能系统，旨在以近24/7的可用性提供清洁能源。该设施将利用高级计算机视觉软件，该软件精确地对齐了一系列镜子，以将阳光反射到太阳能塔顶上的单个目标，从而以高温热能的形式提供低成本存储。客户可以选择在基线系统上建立，该基线系统通过添加热量储能系统，发电的涡轮机以及用于绿色氢生产的电解质来提供工业级的热量。两家公司还宣布打算在美国和澳大利亚共同推销Heliogen的技术。根据拟议的共同营销安排，两家公司将考虑建立路线图，以合作进行其他潜在的可再生能源项目，包括复制和扩展Heliogen的模块化模块化，支持AI-AI-ai-ai-ai-ai-aigable浓缩太阳能设施，以支持Woodside在其国际地点的预测电力需求，并指出Woodside从其现有和未来的业务中减少网络的承诺。所讨论的安排包括一个设计，优化和销售美国的工业规模和成本竞争性的可再生能源和氢解决方案的框架，以及澳大利亚伍德赛德的营销权。伍德赛德首席执行官梅格·奥尼尔（Meg O'Neill）说，与Heliogen的新合作展示了伍德赛德（Woodside）专注于开发创新技术，以满足低成本，低碳能量的客户需求。“这是朝着使用Heliogen开发的第一个设施的重要一步，我们希望这只是我们正在进行的合作的开始。“ Heliogen的创新技术可以在伍德赛德的零碳氢和氨业务的开发中发挥关键的支持作用，该业务将依靠获得丰富可靠的可再生能源。“我们也对Heliogen在澳大利亚技术的营销权利感到兴奋，在那里我们丰富的太阳能资源支持该技术在远程发电和其他工业流程中的应用。”“尽管大型太阳能的成本正在下降，但由于其间歇性的可用性，在大多数能源市场中，常规太阳能技术尚未与化石燃料具有成本竞争力。“ Heliogen的浓缩太阳能技术有可能通过将阳光转变为几乎总是可用的零碳来源来改变重工业。Heliogen的技术旨在通过使用AI，软件和热存储来缩小这一差距。作为应用程序的能源部门已经成熟