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通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
通过绿色电力池将电价与气价分开：设计方案和演变
本文提出了一个详细的提案，以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者，这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力，并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动，以确保电力稳定，同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化，并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法，这些可再生能源由政府差价合约支持，最初针对特定的消费者群体，作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。
用于多尺度材料工程的均聚物的受控共价自组装
自组装在自然和材料科学中起着至关重要的作用。[1] 在自然界中，生物分子自组装成细胞器，细胞器进一步组织成细胞和多细胞生物体。同样，自组装也用于材料合成，将小的独立单元组织成越来越复杂的结构和材料。[2–4] 一种特别流行的分子单元是聚合物，它已用于制造纳米颗粒、纤维和水凝胶等结构。[5–9] 这些材料虽然在许多领域（特别是在生物医学应用）中都至关重要，但却具有根本的局限性：当前的方法仅报告通过弱非共价相互作用（如疏水、静电或 π-π 堆积相互作用和氢键）进行的聚合物自组装，[1] 这些相互作用都对环境条件（如溶剂极性、温度、离子强度、pH 值和共溶质）极其敏感。此外，
城市化推动了中国鸟类社区的生物均质化
城市化驱动的生物均质化已在本地和全球范围的各种生态系统中记录下来。但是，在发展中国家，它在很大程度上没有探索。关于不同分类单元和生物区域的实证研究表明结果颇具（即生物均质化与生物分化）；因此，社区组成在响应人为障碍以及控制这一过程的因素的响应程度需要阐明。在这里，我们使用了中国760种鸟类的编译数据库来量化自然和城市组合之间的成对β多样性的多个位点β多样性和距离衰减，以评估城市化的生物质量。我们使用广义差异模型（GDM）来阐明城市化前后的空间和环境因素在鸟类社区差异中的作用。城市组合中的多个位点β多样性明显低于天然组合中的多种多样性，并且天然组合中成对相似性的距离衰减更快。这些结果在分类学，系统发育和功能方面是一致的，支持了由URBANIPAIND驱动的一般生物均质化。GDM结果表明地理距离和温度是鸟类社区差异的主要预测指标。但是，地理距离和气候因素在解释城市组合中的组成差异时的贡献减少。与自然组合相比，城市组成差异的变化要低得多，地理和环境距离的地理和环境距离要比自然组合的差异要低得多，这意味着在进一步的气候变化和人为的干扰下，模型预测的不确定性可能存在潜在的风险。我们的研究得出结论，分类，系统发育和功能维度阐明了中国城市化驱动的生物均质化。
使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑
拓扑优化是功能最广泛的结构优化方法之一。但是，为了换取其高水平的设计自由，典型的拓扑优化无法避免存在多个本地Optima的多模态。这项研究的重点是开发无梯度拓扑优化框架，以避免被捕获不良的本地Optima。它的核心是数据驱动的多项性拓扑设计（MFTD）方法，其中通过求解低指标拓扑优化概率生成的设计候选者通过深入的生成模型和高级授权评估进行了更新。作为其关键组件，深层生成模型将原始数据压缩为低维歧管，即潜在空间，并随机将新的设计候选者安排在整个空间上。尽管原始框架是无梯度的，但其随机性可能导致结合变异性和过早收敛性。受到进化算法的流行跨界操作（EAS）的启发，本研究合并了数据驱动的MFTD框架，并提出了一种新的交叉操作，称为潜在交叉。我们将提出的方法应用于2D结构机械的最大应力最小化问题。结果表明，潜在跨界改善了与原始数据驱动的MFTD方法相对的收敛稳定性。此外，优化的设计表现出与使用p-norm测量的常规基于梯度的拓扑优化相当或更好的性能。[doi：10.1115/1.4064979]
实验分析和建模均匀和暂停的综合布拉格反射器的穿透深度
集成的布拉格光栅无处不在，在光学通信中找到了他们的主要应用。它们主要用作波长划分多路复用（WDM）的过滤器[1]。它们在激光器中用作分布式Bragg反射器（DBR）[2]和分布式反馈（DFB）激光器[3]的镜子。他们还找到了他们在传感中的应用[4]。此外，它们是集成腔分散工程的重要组成部分[5，6]。集成的Bragg反射器已使Fabry-Pérot（FP）微孔子中有趣的表演达到了实现。仔细研究这些空腔，对分散补偿策略的兴趣不大，例如，将分散元素补偿元素在空腔体系结构中[5]进行了整合。使用色散bragg反射器证明了综合微孔子中的耗散kerr孤子（DKSS）[7]。通常需要这些光源来产生非常短的脉冲持续时间，即飞秒级，用于高精度计量学级的飞秒源的应用，并用于产生跨越频率的宽带频率梳子，这些频率从数十吉赫赫兹到Terahertz。这种非线性机制开辟了增加相干光学通信系统带宽[8，9]的可能性，以满足增加的数据速率需求。最近，由两个光子晶体谐振器组成的Q-因子为10 5的纳米制作的FP谐振器已成功证明了KERR频率 - 兼而产生[10]。这个概念是在反射器的背景下进行分析描述的。因此，在FP微孔子中，布拉格反射器的广泛采用以进行分散补偿变得越来越重要。虽然用作反射器的Bragg光栅提供了广泛的功能，但设备物理学中存在一个潜在的问题。当光反射器反射光时，它不会从光栅开始的点上进行反映。为了解决这个问题，研究人员检查了渗透深度的概念或闪光的有效长度，称为l eff。该术语是指定义实际反射点的bragg反射器内的虚拟移位接口。
非均质砂岩储层氢气地下储存效率
摘要：地下储氢已被公认为储存大量氢气的关键技术，有助于氢经济的工业规模应用。然而，人们对地下储氢的了解甚少，导致项目风险很高。因此，本研究考察了盖层可用性和氢气注入率对氢气回收率和氢气泄漏率的影响，以解决与地下储氢有关的一些基本问题。建立了三维非均质储层模型，并利用该模型分析了盖层和氢气注入率对氢气地下储存效率的影响。结果表明，盖层和注入率对氢气泄漏以及捕获和回收的氢气量都有重要影响。结论是，当没有盖层时，较高的注入率会增加氢气泄漏。此外，较低的注入率和盖层可用性会增加回收的氢气量。因此，这项工作为地下储氢项目评估提供了基本信息，并支持能源供应链的脱碳。
生物均质化可以使景观景观森林多功能
fons van van der plas a，b，1，皮特·曼宁A，B，圣地亚哥索要A，埃里克·艾伦（Eric Allan） Benneter K，Damien Bonal L，Olivier Bouriaud M，Helge Bruelheide F，N，Filippo Bussotti O，2，Monique Carnol P，Bastien Castagneyrol I，J，J，Yohan Charbonnier I，J，J，J，David Anthony Coomes Q，Andrea Coppi Or，Andrea Coppi or，Andrea Coppi C. Bastina C. Bastinans C. Bastias C. Thyme Domisch U，LeenaFinérU，Arthur Gessler V，AndréGranierL，Charlotte Grossiord W，Virginie Guyot I，J，J，X，StephanHättenschwilerY，HervéJactelI，J，J，J，Bogdan Jaroszewicz Z，François-xavavierJolyYOLY YOLY YOLYS THOMAS。 Jucker Q, Julia Koricheva AA, Harriet Milligan AA, Sandra Mueller C, Bart Muys T, Diem Nguyen BB, Martina Pollastrini or, Sophia Ratcliffe E, Karsten Raulund-Rasmussen S, Federico Selvi or, Jan Stenlid BB, Fernando Valladares R, CC, Lars Vesterdal S, DawidZielínskiZ和Markus Fischer A，B，DD