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考虑用电形态相似度的多用户共享储能投资决策
摘要：由于可再生能源在电网中的大规模渗透，储能（ES）设备的利用（ES）设备促进可再生能源消耗并降低用户成本已逐渐成为发展趋势。彻底探索了ES在用户方面的经济利益，并建立了ES的全面好处模型。此外，还建立了共享ES容量配置的投资决策模型。基于每日负载概况的相似性，提出了一种基于高和低相似性的用户选择方法，以提高共享ES的收入。一个示例用于分析和比较用户在高和低负载概况相似性下共享的ES的收入。给出了投资决策的共享能力配置，以实现更大的共享经济利益，这与用户数量呈正相关。
从灵活性平衡视角的高比例可再生能源电力系统形态演化分析
摘要：电力系统中长期愿景及其形态演化分析是引领电力行业发展的重要先导性研究，尤其在我国提出2060年实现温室气体净零排放的新目标下，如何加快发展可再生能源成为新的关注点。本文尝试从灵活性平衡的视角探究含高比例可再生能源的未来电力系统形态演化指标。在回顾国际上关于未来电力系统发展愿景相关文献的基础上，总结了未来电网的特征及其驱动力的变化，并提出了一种全局敏感性分析方法。考虑到影响演化路径的多重不确定性因素，抽取大样本模拟电力系统演化，并以西北电网为例，分析了我国高比例可再生能源的演化路径。
合成，形态形态的最新进展...
摘要：基于多吡咯（PPY）的纳米复合材料对科学界引起了极大的兴趣，因为它们在设计最先进的工业应用方面有用，例如燃料电池，催化剂和传感器，能量设备，尤其是电池。但是，这些材料的商业化尚未达到令人满意的实施水平。为多种电池应用设计和合成基于PPY的复合材料的设计和合成需要更多的研究。由于对环境友好，成本效益和可持续能源的需求不断上升，电池应用是解决能源危机的重要解决方案，它利用了合适的材料（例如基于PPY的复合材料）。在导电聚合物中，PPY被认为是一类重要的材料，因为它们的合成易度，低成本，环保性质等。在这种情况下，由于其纳米结构特性和独特的形态形态，基于PPY的纳米复合材料可能非常有前途，这对于它们在电池应用中的应用至关重要。基于PPY的纳米复合材料的此类特征使它们对于下一代电极材料特别有希望。但是，用于电池应用的适当基于PPY的纳米复合材料的设计和制造仍然是一个挑战的研究领域。本评论论文介绍了当前用于电池应用中基于PPY的复合材料以及其形态形态的进展。我们在这里讨论了在合成不同的基于PPY的复合材料的最新进展，包括PPY/S，PPY/MNOX，MWCNT/PPY，V 2 O 5/PPY，CL-DOPED PPY/RGO和Fe/α-MNO-MNO 2 @pppy Cosies，通过聚合使用多种电池应用。本评论中提出的见解旨在为电池技术中基于PPY的复合材料的未来开发提供全面的参考。
神经形态计算
研究论文 1. S. Wozniak 等人，《自然机器智能》，2020 年 2. T. Ortner 等人，IEEE ICASSP，2022 年 3. T. Ortner 等人，I EEE Trans. Neural Networks Learn. Syst，2022 年 4. A. Stanojevic 等人，《神经网络》，2023 年 5. G. Dellaferrera 等人，《自然通讯》，2022 年 6. S. Wozniak 等人，《自然通讯》，2023 年 7. Y. Schnider 等人，IEEE CVPRW，2023 年 8. A. Stanjoevic 等人，《自然通讯》，2024 年 ...
形态计量关系及其对...
缩写：AUDPC，疾病进度曲线下的区域； CBC，Cannabichromene； CBD，大麻二醇； CBDV，大麻素； CBL，大麻赛； DAP，种植后的几天； DBM，总干生物量； DSBM，完全干燥的花卉生物量； EVI，增强的植被指数； GCI，绿色叶绿素指数； GDVI，广义差异植被指数； HTP，高通量表型； MNLI，修改的非线性植被指数； MSAVI2，修饰的二次土壤调整植被指数； NDVI，归一化差异植被指数； Osavi，优化的土壤调整植被指数； PM，大麻粉状霉菌； THC，四氢大麻酚； UAS，无人空中系统； WBM，总湿生物质。©作者2021。由牛津大学出版社出版，代表实验生物学学会。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一份开放访问文章，该文章在任何媒介中都不受限制地重复使用，分发和复制，前提是原始作品被适当地提到了任何媒介。
生物形态 - 虹膜 -
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注，例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图（SEMG）信号是最有前途的方法之一，因为SEMG信号采集是无创的，并且与肌肉收缩直接相关。但是，对这些信号的分析仍然提出许多挑战，因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此，所得信号形状几乎相同，导致分类精度低。为了应对这一挑战，采用复杂的神经网络，需要大量的记忆足迹，消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能，同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外，通过引入新的主体间预训练，我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39％，可以匹配最先进的准确性，而无需任何额外的推理成本。在平行，超低功率（PULP）微控制器单元（MCU），Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态，我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ，比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍，同时只有94.2 kbs y 4.2 kb，而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器，SEMG，手势识别，深度学习，嵌入式系统