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利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
大规模住宅开发
Rathdown County Council Lands at Blackglen Road, Sandyford, Dublin 18 Dear Sir / Madam, We, Brock McClure Planning & Development Consultants, 63 York Road, Dún Laoghaire, Co. Dublin are instructed by our client, Zolbury Ltd, Unit 9, Ardcavan Business Park, Ardcavan, Co. Wexford, to lodge this LRD application to to Dún Laoghaire Rathdown县议会在大规模住宅开发（LRD）过程中。该请求与192号提案有关。住宅单位，育儿设施，形式为6 no。新的公寓楼（A1 - B4）和40座公寓（C1，C2，C2A）和14座房屋（D1＆D2），位于都柏林Sandyford的Blackglen Road的土地上，都柏林18。该计划的演变是通过与DúnLaoghaireRathdown县议会互动而产生的。申请人和设计团队正式与DúnLaoghaireRathdown县议会进行初步讨论，于2024年3月13日在拟议开发项目的草稿中介绍了草案。从第247节中与DúnLaoghaire-Rathdown县议会代表的第247节进行了预定会议，并考虑了设计团队根据收到的反馈准备了一项最新提案，该建议是根据《 2000年规划与发展法》第32B条提出的（已修改了）（参见PAC/LRD2/005/005/005/005/24）。随后的LRD会议于2024年7月25日与规划机构举行。随后规划机构于2024年8月23日发表了意见。现在提交的提案中解决了计划当局提出的所有事项。提供以下详细信息：，如果申请人在与计划机构的意见差异方面偏离了偏差，那么就遵守国家政策而言，支持该提案有一个明确的理由。正如DúnLaoghaire-rathdown县议会所确认的那样，该LRD计划申请请求包括通过电子计划门户进行的1份数字副本。我们还确认，公众可以在以下网站上查看所有材料的数字副本：www.bgrlrd.ie。
大规模硫热电池示范，增强电网灵活性并提高可再生能源渗透率
Element 16 Technologies, Inc.（Element 16）成功开发并展示了一种新型长时储能技术，该技术使用单罐配置的硫磺来经济高效地储存和调度可再生能源电力。核心创新是利用石油和天然气工业中丰富的废副产品硫磺，大幅降低 Element 16 热能储存的成本。该团队建造并测试了一个中试规模的 1.5 兆瓦时硫磺热电池装置，该装置集成了一个电加热器，旨在利用可再生能源发电产生的可变多余电力进行充电。储存的热量通过小型低温发电装置转化为电能，该装置也可直接用于工业过程热脱碳。
新产品引进、扩大规模和制度化的倡导和问责
实践社区，其目标是帮助客户更好地选择可用的生殖健康技术。该小组旨在促进信息共享，重点关注各种新产品和未充分利用的产品在从产品引入到扩大规模等过程中面临的常见障碍和挑战。该小组的目的是促进国家一级的努力，实现普遍获得生殖健康服务和产品，并促进其使用，以减少意外怀孕和孕产妇死亡率和发病率。
BMI 介导的草甘膦暴露与动脉粥样硬化性心脏病风险增加之间的关联：一项大规模横断面研究
动脉粥样硬化性心血管疾病是指脂肪和纤维物质在动脉内膜堆积，形成斑块并逐渐侵入动脉管腔，最终导致组织缺血和心脏和血管的一系列病理改变[1]。动脉粥样硬化心血管疾病是全球死亡的主要原因，据统计，2015年有超过1700万人死于动脉粥样硬化心血管疾病，约占总死亡人数的1/3[1]。动脉粥样硬化心血管疾病的危险因素很多，不良的饮食和生活习惯、基础疾病等因素会加速动脉粥样硬化心血管疾病的发生和进展[2]。由于动脉粥样硬化心血管疾病的死亡率极高且预后不良，因此预防其发病、减缓其进展至关重要。近年来，环境污染等问题日益严峻，越来越多的证据表明环境污染物的暴露与动脉粥样硬化心血管疾病的进展存在相关性[3]。草甘膦又名 N-膦甲基甘氨酸，是草甘膦类除草剂的主要有效成分 [4]。由于其广谱活性和有效的杂草抑制作用，该类除草剂目前在 140 个国家和地区使用，是全球使用最广泛的除草剂 [5]。草甘膦类除草剂的广泛使用导致草甘膦广泛暴露，可在空气、食物、土壤和水中检测到 [6]。环境中的草甘膦可通过皮肤接触、吸入和食入等各种途径进入人体 [7]。以前人们认为，尽管草甘膦在环境中暴露，但它对人体健康的危害很小，因为其除草作用主要抑制植物中的莽草酸途径，而该途径在脊椎动物中并不存在 [5]。然而，随着研究的进展，越来越多的证据表明草甘膦对脊椎动物也有不利影响。一项关于豚鼠的研究发现，草甘膦损害了它们的生长和生殖功能[8]。另一项关于虹鳟鱼的研究发现，长期暴露于环境中低浓度的草甘膦会影响其后代的发育和代谢[9]。此外，近年来进行的几项大规模横断面研究表明，草甘膦与糖尿病、抑郁和肝功能障碍等不良事件显著相关[10-12]。但目前关于草甘膦与ASCVD之间关联的研究有限。经查阅文献，我们仅发现将草甘膦暴露与心血管疾病（CVD）联系起来的报道，并且这些报道得出了负面结果[13]。同样，现有关于有机磷（OP）暴露与心血管疾病之间关联的研究也得出了相互矛盾的结论。缅甸的一项研究表明，长期接触有机磷农药的工人患心血管疾病的风险显著高于未接触有机磷农药的工人[14]。相反，美国的一项横断面研究结果表明，长期接触有机磷农药与心血管疾病之间无统计学显著相关性。
大规模储能的市场策略
由于缺乏明确的商业模式，使用现有存储技术（如抽水蓄能 (PHS)）的新项目面临不确定性。市场机制通常倾向于将存储和发电机嵌入拥有多项资产的运营商的中央管理中，例如法国电力公司 (EdF)。通过回溯法，本研究描述了存储在电力市场中的作用，以及在 EdF 治理组合的垂直整合中的作用。动态算法模拟了两种不同存储策略（每日和每周）下的每小时运行，并将结果与 2015-2019 年期间的实际模式进行了比较。这揭示了由于低价差导致的价格套利以及错失的市场机会，独立参与者的资金损失。这表明，存储的经济性不仅由现货价格驱动，还由其他服务驱动，例如支持核电的能源块供应。微分学用于估计整合存储持续时间及其季节性的流量值。这些发现进一步支持了法国监管机构尽管缺乏盈利能力，仍通过与新竞争对手签订容量-能源混合合同来取代现有的政府-行业结构，安装新的 PHS。
大规模硅量子计算的材料与集成挑战
量子计算是一个快速发展的领域：制造的量子比特数量不断增加，战略路线图也在定期发布 [1]。硬件的进步让人们开始热烈讨论量子霸权是否已经实现 [2]。到目前为止，这些开创性的实验依赖于基于超导体、冷原子和囚禁离子的量子比特。硅自旋量子比特仍然落后，到目前为止只演示了双量子比特门 [3]（勉强建造了一个四量子比特的 Ge 量子处理器 [4]）。关键在于，人们认为基于硅（或 SiGe）的量子比特在个体规模上非常有前景：i）已经测量了创纪录的自旋寿命 [5]；ii) 据报道，在各种硅/氧化硅和硅/锗器件中都实现了高保真单量子比特和双量子比特门 [3]；iii) 已经实现了快速操作 [5]。非常恰当的是，这些量子比特应该受益于半导体行业的成熟，从而实现大规模生产。图 1 提供了几个实验系统的相关性能指标的基准。在本文中，我们将探讨在大规模上充分发挥其潜力的过程中仍然存在的材料和集成挑战。
对电动汽车使用模式和充电基础设施需求的大规模实证研究
随着全球电动汽车（EV）采用的加速，对经验使用和充电模式的颗粒状分析仍然很少。本研究对160万辆电动汽车进行了独特的大规模经验检查，其中包括广泛的车辆类型 - 私人，出租车，租赁，官方，公共汽车和特殊目的车辆 - 遍布超过8.54亿个驾驶和充电活动的七个主要城市。我们的发现在电动汽车使用，电池能量和充电行为方面阐明了显着的城市差异。白天的高功率充电在所有车辆类型的电网上均高负载，尤其是从包括服务的车辆，包括出租车，租车和公交车。最大载荷也是城市中心中最高的。我们对大规模EV使用的研究为开发基础设施，管理能源电网和提供灵活性服务提供了关键见解，这对于未来运输生态系统的发展至关重要。
AI革命：满足大规模的AI基础设施要求
预测AI推理的计算和能量需求更具挑战性。似乎可以肯定的是：越来越多的消费者和企业将采用AI，并且每个用户每天的AI查询数量都会增长。现在的关键问题：这将发生多快？较大的生成AI模型会被分解为较小的应用特定模型吗？通过“边缘计算”将在智能手机和个人计算机上进行多少AI推论，这涉及对数据附近的数据处理？
大规模蛋白质结构预测方法，用于增强注释MiguelSánchezMarín
蛋白质是构成生命并介导其内部机制的小成分。它们由氨基酸链组成，这些分子依次定义蛋白质序列。该序列的组成决定了蛋白质的三维结构。在这条线中，蛋白质的功能与其三维结构密切相关。通过实验实验确定蛋白质序列比确定其结构或功能更便宜，更容易。这就是为什么，可用序列的数量高于已知蛋白质结构和功能的数量。深度学习最近允许像实验室实验一样准确地从其序列中快速预测蛋白质结构。最近，蛋白质结构比较工具也提高了速度，从而可以进行大规模分析。蛋白质结构通常比其序列更相似，因此比较结构可以帮助检测远处的进化关系。蛋白质已从共同祖先改编成不同物种，以及它们重复并专门从事单个生物体，以实现相似的功能。是因为这个，如果两种蛋白质在进化上相关，则它们可能会共享诸如其一般功能之类的共同特征。结合了所有这些概念，我们可以从生物体的序列中预测所有未知的蛋白质结构，寻找具有相似结构和已知功能的蛋白质，并推断可能的功能，从而获得许多功能信息。通过结合这些高级方法并与大型数据集合作，研究人员可以从现有数据有价值的信息中提取以了解进化过程。这突出了如何将有关蛋白质结构预测和比较工具的最新进步结合起来，以解锁全新的方法并从笔记本电脑中启发进化机制。