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World File Search System多个
致命的共同19与RAAS诱导的多个炎症有关
器官损坏包括纵隔淋巴结约瑟夫·瓜尼耶里1,2,3†，迈克尔·托珀3,4†，凯瑟琳·贝格尔，凯瑟琳·贝格尔1,3,5，杰夫·A·霍尔特姆（Jeff A. Kim 6 , Jiwoon Park 6 , Cem Meydan 6 , Jonathan Foox 6 , Christopher Mozsary 6 , Yaron Bram 6 , Stephanie Richard 9 , Nusrat Epsi 9,10 , Brian Agan 9,10 , Josh Chenoweth 10 , Mark Simons 9 , David Tribble 9 , Timothy Burgess 9 , Clifton Dalgard 9 , Mark T. Heise 11 , Nathaniel J. Moorman 11，Victoria K.Baxter 11，Emily A. Madden 11，Sharon A. Taft-Benz 11，Elizabeth J. Anderson 11，Wes A. Sanders 11，Rebekah J. Dickmander 11，Gabrielle A Widjaja 1,2,3,3 1,2,3 , Yentli E. Soto Albrecht 1,2,3 , Arnold Olali 1,2,3 , Joseph M. Dybas 2,3 , Waldemar Priebe 3,12 , Mark R. Emmett 3,13 , Sonja M. Best 3,14 , Maya Kelsey Johnson 3,4 , Nidia S. Trovao 3,15 , Kevin B. Clark 3,16 , Viktoria Zaksiene 3,17,18，Rob Miller 3,19，Peter Grabhamr 3,20，Jonathan C.Schisler 3,21，Pedro M. M. M. M. M. M. M. M. M. M. Vieira 3,21 3,21，Simon Pollett 3,9,9,9,10，10 Robert E. Schwartz 3,6，Afshin Beheshti 3,25,26 *†，道格拉斯·C·华莱士（Douglas C.2线粒体和表观基因组医学中心3 Covid-19国际研究团队，美国马萨诸塞州梅德福，美国4 Johns Hopkins医学院，巴尔的摩，马里兰州21287，美国。 5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。2线粒体和表观基因组医学中心3 Covid-19国际研究团队，美国马萨诸塞州梅德福，美国4 Johns Hopkins医学院，巴尔的摩，马里兰州21287，美国。5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。5生物医学和健康信息学系的生物信息学主任6 Weill Cornell Medicine，NY 10065，美国。7美国纽约州西奈山伊坎医学院，美国纽约，美国10023。8诺丁汉大学，诺丁汉大学，德比，DE22 3DT，英国。9，美国贝塞斯达统一服务大学传染病临床研究计划，美国医学博士20814。10亨利·杰克逊（Henry M. Jackson）晋升基金会军事医学公司，贝塞斯达，马里兰州20817，美国
收缩量子的多个弗里术模拟...
2 q a ij kl =⟨ψ| [ˆ h，ˆσ†iσ†j ˆ σlˆσk] | ψ⟩ + +⟨| | [ˆ h，ˆσ†iσ†j ˆ σlˆσk] | ψ⟩-（23）
可再生电力能力计划在多个尺度上不确定性 *†‡
摘要我们使用一套社会计划模型来制定和比较可再生生成投资的优化模型，这些模型构建了最佳的产能投资，用于水力主导的电力系统，其中影响不确定性会导致能源短缺的风险。模型优化了容量扩展和运营成本（可能是风险调整的），允许对水电，地热，太阳能，风和热植物进行投资，以及用于平滑负载的电池存储。新颖的特征是在两阶段随机编程框架中的不确定季节性水力发电供应和可再生供应中的短期变化的整合。模型应用于新西兰电力系统的数据，并用于估算到2035年到达100％可再生电力系统的成本。我们还探讨了在应用CO 2约束的不同形式时获得的结果，该约束分别限制了不可再生能力，不可再生的生成以及CO 2排放，几乎可以肯定，肯定或在机会约束的环境中，并显示我们的模型如何用于调查拟议的泵送泵送Zealand Island Island Island Island Island Island Island的优点。
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
将业务流程建模与多个业务模型进行映射
能源社区 (EC) 通过实现可再生能源的分散生产和分配，在能源系统中发挥着重要作用。本文应用业务流程建模来增强和协调各种 EC 成员的业务模型。使用业务流程模型和符号 (BPMN)，它映射了主要参与者的运营工作流程，包括生产消费者、存储所有者、电动汽车充电站、聚合器以及参与本地能源市场 (LEM) 和本地灵活性市场 (LFM) 的实体。提出的 BPMN 模型提供了对能源市场中基本任务、决策点和交互的结构化视角，捕捉了能源预测、交易、灵活性交易和日常运营等流程。通过流程可视化，这些模型为优化能源使用、增强电网稳定性和最大化经济效益提供了宝贵的见解。这种方法突出了 BPMN 在分散系统中支持更高效、可持续和弹性的 EC 的能力。关键词：能源社区、商业模式、业务流程模型、BPMN
主题论文：自我监督的多个实例学习
自学学习（SSL）是一种无监督的表示技术，是深度学习中的热门话题。它涉及解决一个人工任务，该任务允许网络学习数据集的语义。然后可以使用所得的特征提取器进行传输学习，以减少解决实际下游任务所需的标记示例数量。这对于计算机辅助诊断具有巨大的实用价值，因为标签需要医学专家，这很昂贵[1]。SSL方法通常应用于图像补丁（例如拼图求解[2]，上下文预测[3]，对比度学习[4]或视觉变压器[5]），而下游任务通常与整个图像一起使用。此差异要求在两个单独的顺序步骤中实现SSL并转移学习。一种固有地使用补丁的技术是多个实例学习[6]，因此对于许多SSL方法而言，可能是更自然的选择。
通过储能系统估算潜在的收入，提供多个
2.1能源市场..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 1.1芬兰能源市场.....................................................................................Elspot market ............................................................................................. 20 2.1.1.1.2.Elbas market ............................................................................................... 20 2.1.1.2 Ancillary service markets .............................................................................. 20 2.1.1.2.1.频率遏制储备（FCR）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21 2.1.1.2.1.1。FCR for normal operation (FCR-N) ....................................................... 22 2.1.1.2.1.2.fcr用于干扰（FCR-D）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 22 2.1.1.2.2。频率恢复储备（FRR）................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 23 2.1.1.2.2.1。Automatic frequency restoration reserve (aFRR) ................................... 23 2.1.1.2.2.2.手动频率修复储备（MFRR）............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 24 2.1.1.2.1。Balancing power market ............................................................................ 25 2.1.1.2.1.1.UP-regulation ......................................................................................... 25 2.1.1.2.1.2.Down-regulation ..................................................................................... 25 2.1.1.2.2.储备市场运营................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... QUESS申请的背景使用的市场（比较） (Midcontinent Independent System Operators) .................................. 28 2.1.2.4 NYISO (New York Independent System Operator) ...................................... 28 2.1.2.5 ISO-NE (The Independent System Operator New England) ......................... 28 2.1.2.6 SPP (The Southwest Power Pool ) ................................................................. 29 2.1.2.7 CAISO (The California Independent System Operator) ................................ 29
从多个湖泊模型的大规模校准工作中学习
1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。 Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。