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皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经细胞激活的不同时空模式
标题：皮层内微刺激脉冲波形和频率招募皮层神经元和神经纤维网激活的不同时空模式。作者：Kevin C. Stieger 1,2、James R. Eles 1、Kip A. Ludwig 3-5、Takashi DY Kozai 1,2,6-8 附属机构：1. 匹兹堡大学生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡 2. 匹兹堡大学认知神经基础中心，卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 3. 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系，威斯康星州麦迪逊 4. 威斯康星大学麦迪逊分校神经外科系，威斯康星州麦迪逊 5. 威斯康星转化神经工程研究所 (WITNe)，美国威斯康星州麦迪逊 6. 匹兹堡大学神经科学中心，宾夕法尼亚州匹兹堡 7. 匹兹堡大学麦高恩再生医学研究所，宾夕法尼亚州匹兹堡 8. 匹兹堡大学脑神经技术中心宾夕法尼亚州匹兹堡研究所
学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 11 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.09.11.557181 doi：bioRxiv preprint
学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
脑机接口 (BCI) 将彻底改变言语障碍人士的交流方式。虽然最近的研究证实了根据预先记录的颅内神经生理信号解码想象语音的可能性，但当前的努力集中在收集大量数据来训练分类器，而不是探索个体大脑如何适应以改善 BCI 控制，这是一个重要的方面，因为众所周知存在“BCI 文盲”问题，即有些人无法操作 BCI。可以通过提供实时反馈来调查此问题，以便用户确定最佳控制策略。在这项研究中，我们训练了 15 名健康参与者连续五天操作基于通过音节意象的脑电图 (EEG) 信号的简单二元 BCI 系统。我们探索了 BCI 控制是否会随着训练而改善，并描述了潜在的神经动力学，包括 EEG 功率变化和有助于实时分类的神经特征。尽管个体在表现和学习方面存在相当大的差异，但从第 1 天到第 5 天，BCI 控制能力得到了显著改善。表现改善与额叶 θ 波的全局 EEG 功率增加和颞叶低伽马波的局部增加可重复相关，表明学习操作想象语音 BCI 涉及全局和局部动态变化，分别涉及低频和高频神经特征。这些发现表明，必须同时考虑机器学习和人类学习才能实现想象语音 BCI 的最佳可控性，并且非侵入性 BCI 学习可以帮助预测个人从侵入性语音 BCI 中受益，并指导电极植入和解码策略。
利用深度强化学习共同优化电池存储，实现实时市场的能源套利和频率调节
摘要：电池储能系统 (BESS) 在消除可再生能源发电相关的不确定性、维持电网稳定性和提高灵活性方面发挥着关键作用。本文使用 BESS 同时提供能源套利 (EA) 和频率调节 (FR) 服务，以在物理约束范围内最大化其总收益。EA 和 FR 操作在不同的时间尺度上进行。多时间尺度问题被表述为两个嵌套的马尔可夫决策过程 (MDP) 子模型。该问题是一个复杂的决策问题，具有大量高维数据和不确定性（例如电价）。因此，提出了一种新颖的协同优化方案来处理多时间尺度问题，并协调 EA 和 FR 服务。使用三重深度确定性策略梯度和探索噪声衰减 (TDD-ND) 方法在每个时间尺度上获得最佳策略。使用来自美国 PJM 监管市场的实时电价和监管信号数据进行模拟。模拟结果表明，所提出的方法比文献中研究的其他策略表现更好。
利用深度强化学习共同优化电池存储，实现实时市场的能源套利和频率调节
摘要：电池储能系统 (BESS) 在消除可再生能源发电相关的不确定性、维持电网稳定性和提高灵活性方面发挥着关键作用。本文使用 BESS 同时提供能源套利 (EA) 和频率调节 (FR) 服务，以在物理约束范围内最大化其总收益。EA 和 FR 操作在不同的时间尺度上进行。多时间尺度问题被表述为两个嵌套的马尔可夫决策过程 (MDP) 子模型。该问题是一个复杂的决策问题，具有大量高维数据和不确定性（例如电价）。因此，提出了一种新颖的协同优化方案来处理多时间尺度问题，并协调 EA 和 FR 服务。使用三重深度确定性策略梯度和探索噪声衰减 (TDD-ND) 方法在每个时间尺度上获得最佳策略。使用来自美国 PJM 监管市场的实时电价和监管信号数据进行模拟。模拟结果表明，所提出的方法比文献中研究的其他策略表现更好。
北美大型电力系统的可靠性标准
为确保任何一分钟间隔计算出的平均报告 ACE 和频率误差代表该时间间隔，一分钟间隔内至少 50% 的报告 ACE 和频率误差样本数据必须有效。如果报告 ACE 或频率误差的记录中断，导致一分钟采样周期数据可用或有效不足 50%，则该一分钟间隔将从 CPS1 计算中排除。为另一个平衡机构提供重叠监管服务的平衡机构在结合其报告 ACE 和频率偏差后计算其 CPS1 绩效
IL-17抑制剂相关炎症性肠病 与可再生能源集成的电力系统的全生命周期管理：概念，发展和观点 框架对COVID-19疫苗抗性的影响 gompertz法律清洁泡沫合并 欧洲的能量和发射效率的演变... 基于低音模型的新能源行业中领先技术的扩散机制 从枯草芽孢杆菌增强的Menaquinone-7生产增强的进步 折面：中枢神经系统疾病的基因组编辑 质体生物学的基因组编辑 基因组编辑人多能干细胞，以建模β-... 改善了用不间断激发的双重喂养的风力涡轮机的短路电流计算 经济政策不确定性和金融创新 自然条件下的情感神经反馈 对绝热量子计算机上的循环量子重力模拟的前奏
在可再生能源的高渗透下，电网正面临着诸如生产延迟，风能和太阳能放弃等发展问题。随着可再生能源安装的持续增长，例如风能，光伏（PV）以及发电能力的增加，迫切需要在大规模上增加峰值负载和频率调节能力，以减轻大型可再生能源整合引起的消耗问题，然后需要大量的可再生能源集成，然后需要增加相关量和频率调节设备的发电企业。因此，峰值负载和频率调节企业必须对设备资产进行科学成本管理。本文介绍了生命周期成本的概念，发展和观点（LCC）在高估的可再生能源电网中的设备资产管理，并在设备资产管理过程中探究成本收集和估算方案。
能源系统整合中的网格形成技术
今天部署的几乎所有IBR都是网格遵循的（GFL），从本质上读取电网的电压和频率和注入电流，以提供适当量的活动和反应能力。基本的GFL IBR设计假设是，网格上仍然有足够数量的同步发电机，以提供相对强，稳定的电压和频率信号，GFL IBR可以“遵循”。但是，由于GFL的水平正在增加，因此将需要限制GFL控件的推动力，并且在某些时候，将需要新的高级逆变器控件（称为网格形成（GFM））来维持系统稳定性。GFM IBR还需要在工作条件下建立零同步机（100％IBR穿透）时建立电压和频率。
