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日前发行策略，用于考虑通过压缩空气存储热电脱钩的太阳能的集中力量
由于化石燃料资源有限，能源需求的增加以及维持积极的环境影响的需求，将太阳能（CSP）植物作为一种有前途的技术促使世界驱使世界找到新的可持续和竞争能源生产方法。配备热量储能（TES）的CSP工厂的调度能力超过了光伏（PV）单元，并增强了能源系统性能的可持续性。但是，由于其高投资，与PV工厂相比，限制CSP工厂的应用是一个挑战性的问题。本文提出了一个模型，可以与CSP工厂组装组合的热量和功率（CHP），以增强热量利用并降低工厂的整体成本，因此，可以更经济地实施研究所证明的CSP福利。此外，压缩空气储能（CAE）与CSP-TES-CHP工厂一起使用，以便促进CHP的热电解耦。因此，创建的虚拟发电厂（VPP）是用于大电网的合适设计，可以通过热电限制来对市场进行热量和电力，而无需限制市场。此外，VPP的日常产品策略被建模为混合整数线性编程（MILP）问题，目的是最大化市场利润。模拟结果证明了所提出的模型的效率。与没有CAE的系统相比，拟议的VPP的利润增加了2％，每天市场电价最高增加6％。
通过压缩
本文研究了最小描述长度（MDL）与神经网络中Grokking现象之间的关系，提供了有关突然泛化的信息理论观点。Grokking，在扩展培训后突然概括了模型，它挑战了神经网络学习动态的常规理解。我们假设由MDL量化的内部表示形式的组合是此过程的关键因素。为了测试这一点，我们引入了一种基于权重修剪的新型MDL估计技术，并将其应用于不同的数据集，包括模块化算术和置换任务。由于神经网络的复杂，高维质以及缺乏量化内部代表性的明确指标，这种方法是具有挑战性的。我们的实验揭示了MDL还原与改善的概括之间存在很强的相关性，而MDL过渡点通常在或与Grokking事件相吻合。我们观察到Grokking与非怪异场景中不同的MDL演化模式，其特征是快速减少MDL，然后在前者中持续概括。这些发现提供了有关Grokking信息理论基础的见解，并建议在训练过程中进行MDL监测可以预测即将泛化。我们的工作有助于更深入地了解神经网络中的学习动态，并为预测机器学习模型中的概括提供了新的工具。
001-AcSIR-2024-手册-压缩.pdf
科学与创新研究学院是根据议会法案成立的国家重要机构，受科学与工业研究理事会 (CSIR) 的指导和授权。AcSIR 的重要目的之一是实现多学科领域的智力优势与社会需求的无缝集成。
引用：OJO。 A. A.，Omonikun K.，Omoniyi J. O.，Akipipe A.，Ilestamam R. I.（2024）改进了压缩成型M
摘要：这项研究探讨了旨在有效回收各种塑料废物的改进压缩成型机的设计和性能的进步，重点是聚乙烯第三苯甲酸酯（PET）。随着全球塑料废物积累带来严重的环境挑战，增强回收技术是必须的。在200°C，250°C和300°C的工作温度下测试了重新设计的机器，突出了温度和加工持续时间在确定产品质量中的关键作用。理论加热时间由于现实世界中的效率低下（例如热损失和导热率变化）而比实际时间短。加热过程中的体重减轻归因于挥发性成分和热降解的蒸发。在延长加热时间的样品中形成了空气孔，强调了精确过程控制的必要性。在大约250°C下有效启动的宠物熔化过程。改进的机器在提高回收效率和多功能性方面具有巨大的潜力。关键字：塑料回收；压缩成型；聚对苯二甲酸酯（PET）；热降解；可持续废物管理；环境影响
实现脑电信号自动编码器压缩的机械可解释性
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性工具，通过将电极放置在人体头皮上来测量大脑活动，从而检测神经元放电电压。虽然 EEG 技术存在信噪比差和仅捕获表面大脑活动等局限性，但它仍然是诊断癫痫和睡眠障碍等疾病的可靠方法 [ 1 ]。自动编码器 [ 2 ] 是一类特殊的神经网络，用作编码器-解码器对。编码器通过逐步减少各层的神经元数量，最终达到瓶颈层，将输入数据压缩为压缩表示，称为潜在空间。相反，解码器通过逐渐增加后续层中的神经元数量从这种压缩形式重建输入数据。这种压缩和重建过程使网络能够有效地捕获输入数据的显着特征。卷积变分自动编码器 (CVAE) [ 3 , 4 ] 通过合并卷积层扩展了此框架，使其特别适合处理图像数据。与标准自动编码器不同，CVAE 生成概率潜在空间。这种概率方法有助于学习稳健的特征，并增强模型生成类似于训练数据的新数据实例的能力。利用卷积层，CVAE 可以利用数据中的空间层次结构，从而增强其分析和重建图像数据中固有的复杂模式和纹理的能力。因此，CVAE 在要求详细
当前脑电图数据压缩方法的研究
在本文中，我们采用了系统的文献综述方案来了解当前用于压缩多通道脑电图 (EEG) 信号的方法以及如何将这些技术应用于新型 EEGEyeNet 数据集。我们的综述将阐明 EEG 数据压缩领域的当前趋势，并简化对这些技术的解释以及如何使用它们。通过汇编有关该主题的最新和相关研究的综合列表，我们希望为理解最新的 EEG 数据压缩标准、其功能以及这些技术在性能方面的相互比较提供坚实的基础。我们希望扩展 EEG 数据压缩方法的知识和可访问性，以扩大其在 EEG 分析中的应用。
使用基于自动编码器的神经网络有效的体内神经信号压缩
摘要 - 常规体内神经信号处理涉及从神经元合奏中记录的信号内提取尖峰活动，并且仅在足够的间隔上传输尖峰。但是，对于使用连续的局部场势（LFP）进行认知解码的脑部计算机界面（BCI）应用，将传输到计算机的神经数据的体积施加了相对较高的数据速率要求。对于使用具有数百或数千电极的高密度内部记录的BCI尤其如此。本文介绍了第一个基于自动编码器的压缩数字电路，用于LFP神经信号的有效传输。实施了各种拟南芥和架构级优化，以显着降低设计In In Vivo压缩电路的计算复杂性和内存需求。该电路采用基于自动编码器的神经网络，提供了强大的信号重建。体内压缩逻辑的应用特异性集成电路（ASIC）占据了最小的硅区域，并且在报告的最先进的压缩ASIC中消耗了最低功率。此外，它提供了更高的压缩率和较高的信噪比和失真率。
MNO2阴极的背景压缩研究...
†该材料基于美国能源部电力办公室（OE）的工作。这项研究使用了美国能源部（DOE）科学用户设施的高级光子来源的资源de-ac02-06ch11357。这项研究使用了美国能源部（DOE）科学用户设施办公室（DOE）由Brookhaven National Laboratory为DOE科学办公室运营的美国能源部（DOE）科学用户设施办公室的National Synchrotron Light Source II的Beamline 7-BM（QA）（QAS）。de-sc0012704。这项工作是在综合纳米技术中心进行的，该中心是科学用户设施，该办公室为美国能源部（DOE）科学办公室运营。我们感谢Andrea Bruck博士的海报设计。Sandia国家实验室是由霍尼韦尔国际公司（Honeywell International Inc.）全资子公司Sandia，LLC国家技术与工程解决方案公司管理和运营的多个实验室，该实验室由美国国家能源部国家核安全管理局（NANED NAUD SECUCTION ADVINOCATY）根据合同DE-NA0003525进行。
改进了基于可靠性和安全性的压缩机的维护策略
往复式压缩机是空气分离单元工厂系统中的关键设备，旨在通过管道从现场传达到客户的流体。关键点是较长的组件寿命，而不会损害可靠性和安全系统。因此，需要适当的维护策略来改善系统的可靠性和安全性，这些绩效指标会严重影响成本，安全性和环境可持续性。功能风险是根据原始设备制造商（OEM）的最佳实践中有关适用于每个组件的国际和社区标准的几个相关文件评估的。本文显示了书目研究和脆弱性研究评估的整合；它通过防止失败并确定持续改进的机会提供其他信息，在此过程中，使用故障模式和效果分析（FMEA）通过将推荐的措施发布到计划的维护常规任务列表中。以下论文旨在确定可靠和安全的维护要求，以获得多达99.9％的可用性。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。