XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电改
帕金森主义改变了基底神经节皮质网络
在β带中升高的同步振荡活性已被认为是帕金森氏病（PD）的病理生理标记。最近的研究表明，帕金森氏症与丘脑下核（STN）中β爆发活性的幅度和持续时间的增加密切相关。但是，如何从基底神经节（丘脑皮层（BGTC）运动网络）从正常状态变为帕金森氏症状态。在这项研究中，我们同时记录了三个雌性恒河猕猴中的STN，Globus Pallidus（GPI）（GPI）的内部段（GPI）（GPI）和Primary Motor Cortex（M1）的局部现场潜在活性，并表征了Beta爆发活动如何随着动物从正常而过渡到更严重的parkinsonian状态而变化。帕金森氏症与在STN和GPI的低β频段（8 - 20 Hz）中持续时间更长的β爆发发生率增加，而在M1中却没有。我们观察到Beta爆发活性的更大并发，但是，在PD中的所有记录位点（M1，STN和GPI）中。在BGTC网络的多个节点上同时存在低β爆发活性，而PD电动标志的严重程度增加了令人信服的证据，以支持低Beta同步旋转振荡的假说在PD的潜在病理生理学中起重要作用。鉴于其沉浸在整个电机电路中，我们假设这种升高的β波段活性会干扰BGTC网络中信息流的空间 - 时间处理，从而导致PD中的运动功能受损。
美国陆军基本战斗训练改变了这种关系......
摘要介绍/背景作为肥胖的代理，体重指数（BMI）提供了一种实用的公共卫生指标，可抵抗与肥胖相关疾病趋势的趋势。在单独的基础上，BMI无法区分身体成分的脂肪和瘦成分。此外，BMI和身体成分之间的关系可能会因体育锻炼而改变。我们通过检查美国陆军基本战斗训练（BCT）对BMI和体内脂肪（％BF）之间关联的影响来研究这种动态关系。在女性（n = 504）和男性（n = 965）受训者的开始（第1周）和BCT的结束（第9周）和BCT结束时测量了BMI和％BF的方法。的高度和体重，并通过双X射线吸收法获得了身体成分。在两个BMI阈值（25 kg/m 2和27.5 kg/m 2）下确定了基于BMI的分类的灵敏度和特异性。结果观察到与年龄相关的无脂肪指数（FFMI）的逐渐增加，拐点为21岁。在21岁以上的士兵中，BMI为25.0 kg/ m 2的女性预测女性为33％和29％的bf，男性为23％和20％的BF，BMI为27.5 kg/ m 2的女性为35％和31％BF的男性和26％和26％的BF，男性的开始，分别为BCT，分别为BCT。基于BMI的BF分类的灵敏度和特异性很差。BMI低于20 kg/m 2的士兵的士兵为正常，而不是明显降低％bf，这特别反映了FFMI。结论BCT改变了BMI –％BF关系，与开始相比，在BCT结束时，给定BMI的％BF较低，强调了BMI试图估计身体组成的不可靠性。定义为“超重”的25.0 kg/m 2的特定BMI阈值是健康和绩效结果的过时指标。％bf反映了身体准备的程度，这些数据提供了大于25.0 kg/m 2的合身和有能力的军事力量的证据。
通过LightGBM机器学习改进了降水类型的诊断
摘要：现有的降水类型算法很难辨别出冰冻雨水和冰球的发生。这些固有的偏见不仅在操作预测中是有问题的，而且使基于模型的降水类型气候的发展变得复杂。为了解决这些问题，本文介绍了一种新型的轻梯度增强机（LightGBM）基于基于的机器学习降水型算法，该算法利用重新分析和表面观测。通过将其与布尔戈因降水类型算法作为基线进行比较，我们证明了我们的算法改善了所有检查的降水类型的关键成功指数（CSI）。此外，与重新分析中的降水类型诊断相比，我们的算法表现出降雪，冷冻雨和冰颗粒的F1评分。随后，我们利用该算法来计算美国东部的冻结气候。由此产生的气候模式与观察良好吻合；但是，观察到显着的平均偏见。我们将这种偏见解释为对算法本身和关于降水过程的假设的影响，包括与冻伤，降水发生和区域概要天气模式有关的偏见。为了减轻整体偏差，我们提出将降水量从0.04增加到0.25 mm H 2 1，因为它更好地反映了沉淀观测的精度。这种调整可大大减少整体偏差。最后，鉴于LightGBM在预测混合降水事件方面的出色表现，我们预计该算法可以在操作环境中有效利用，并在气候模型输出中诊断降水类型。
饮食蛋白的来源改变了丰富的蛋白酶...
饮食蛋白已被证明会影响长期健康结果，具体取决于其数量和来源。有人提出，肠道菌群与饮食蛋白的相互作用介导了饮食蛋白对健康结果的某些影响。但是，尚不清楚哪种特定宿主反应促进了不同动植物来源的饮食蛋白质的健康影响。此外，特定的宿主反应是由饮食蛋白质来源与肠道菌群的相互作用介导的，哪些宿主反应是由饮食蛋白直接引起的。我们使用元蛋白质组学来量化饮食，宿主和微生物蛋白在常规和无菌小鼠的粪便样品中，从六种不同的动植物和动物来源喂养纯化的饮食蛋白，包括酪蛋白，鸡蛋，鸡蛋，大豆，糙米，豌豆和酵母。我们表征了六种饮食蛋白质来源的宿主粪便蛋白质组的差异以及每个来源的常规小鼠和无菌小鼠之间的差异，以确定宿主对不同饮食蛋白源的反应以及肠道微生物群在介导这些反应中的作用。我们发现，饮食蛋白的来源和肠道菌群的存在或不存在繁殖剂对粪便宿主蛋白质组中饮食蛋白源的反应。与免疫反应，消化和屏障功能有关的宿主蛋白在带有和没有肠道菌群的不同蛋白质源中差异很大。宿主反应中的这些变化与微生物组成的变化和蛋白质消化率的差异相关。我们的结果表明，饮食蛋白质来源如何通过与肠道菌群的相互作用影响宿主生理的几个方面。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
中长期混合交易的决定...
摘要：新一轮电改政策的出台使得售电公司交易环境日趋复杂，在中长期市场和现货市场中，遵循新政策导向的交易决策优化是售电公司关注的重点。本研究的主要目标是考虑我国当前电改最新政策对电力交易各主体的影响，提出售电公司在中长期和现货市场对可再生能源电力与常规能源电力混合电力交易进行优化决策的方法，以提高电力市场交易效率，促进可再生能源消纳，助力电力市场与可交易绿色证书市场协同发展。本文首先探讨了新电改政策对电力市场各主体交易的影响，构建了消费者效用函数模型、售电公司利润模型、含储能发电厂利润模型。考虑电力市场各主体之间复杂的电力供需关系，以售电公司综合购电成本最小化为目标，建立中长期市场、现货市场和可交易绿证市场混合交易决策博弈模型。为降低现货价格不确定性带来的决策风险，采用先知模型对现货价格进行预测；最后，通过对售电公司决策模型分析，求解出不同交易时段、不同场景下售电公司的最优交易决策。测试结果表明，所提模型可显著提高售电公司的盈利能力，为售电公司参与中长期市场和现货市场提供决策参考。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
