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尖峰谈话：创世纪和神经编码方案翻译
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施，信息和通信技术（ICT）的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中，我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话，作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源（DER）通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发，Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性，尤其是当神经元（建模为DERS）通过突触（模型为Tie Line）传输信息（从每个DER上测量的功率流）发射信息（从每个DER测量）。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈，而且还提供了基础设施，计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此，本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制，因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
中国电信股份有限公司 2024 年中期业绩报告（经编辑）
报告期内，公司实现营业收入 4.3% 增长，服务收入同比增长 4.3%，增速高于行业；盈利能力持续增强，净利润同比增长 8.2%，增速高于收入增幅，净利润率同比提升 0.4 个百分点；股东回报持续提升，ROE 同比提升 0.2 个百分点；电信云迈向智能云新阶段，保持快速增长，收入达到 552 亿元，服务收入贡献率 22.4%，市场领先地位继续巩固和提升。公司加快提升智能服务能力，用户满意度和口碑优势进一步巩固和提升。幻灯片 7：科技创新迈上新台阶公司聚焦网、云、云网融合、人工智能、量子&安全四大技术方向，完成科技创新和研发体系 RDO 布局。科技创新和研发投入持续增加，研发费用同比增长12.5%，科研团队建设加快，科技专家和人才“雁阵”数量突破1万人，研发人员数量接近3.8万人，较2023年底增长15%以上。公司科技创新能力不断提升，被评为2023年度中央企业科技创新突出贡献企业，在4个根技术方向取得突破，被认定为多项前沿技术原创技术来源，牵头组建云计算、量子通信、下一代光网络等创新联盟，2个项目荣获国家科技进步一等奖。幻灯片 8：构建领先的“熙让”一体化智能计算服务能力 公司构建领先的“熙让”一体化智能计算服务体系与能力，打造算力、平台、数据、模型、应用五位一体的智能计算云能力体系，全面开放生态合作，为客户提供“用得上、用得起、用得好”的智能计算服务。“熙让”一体化智能计算平台凭借强大的计算网络调度、高效的异构计算、一站式服务等优势，突破多项关键技术。
原始未经编辑的手稿 - 技术创业公司
1 Key Laboratory of Automobile Materials Ministry of Education, School of Materials Science & Engineering, Electron Microscopy Center, International Center of Future Science, Jilin Provincial International Cooperation Key Laboratory of High-Efficiency Clean Energy Materials, Jilin University, China 2 Key Lab of Bionic Engineering, Ministry of Education, Jilin University, China 3 Shenyang National Laboratory for Materials Science, Institute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences, China 4协同极端状况高压科学中心，中国吉林大学物理学学院的州主要实验室5
使用基于流的可逆生成模型进行神经编码和解码
摘要 — 得益于具有强大表示的深度神经网络的最新进展，视觉神经编码和解码的最新研究取得了重大进展。然而，仍然存在两个挑战。首先，当前基于深度生成模型的解码算法总是与信息丢失作斗争，这可能会导致模糊重建。其次，大多数研究分别对神经编码和解码过程进行建模，忽略了这两个任务之间固有的对偶关系。在本文中，我们提出了一种新颖的神经编码和解码方法，该方法采用基于两阶段流的可逆生成模型来解决上述问题。首先，训练卷积自动编码器来连接刺激空间和特征空间。其次，训练对抗性跨模态正则化流以建立图像特征和神经信号之间的双射变换，并对潜在空间施加局部和全局约束以呈现跨模态对齐。该方法最终通过基于流的生成器和自动编码器的组合实现视觉刺激和神经响应的双向生成。基于流的可逆生成模型可以最大限度地减少信息损失，并将神经编码和解码统一到单一框架中。对包含脉冲信号的不同神经信号和功能磁共振成像的实验结果表明，我们的模型在比较模型中实现了最佳的综合性能。
Brain2GAN：灵长类大脑中视觉感知的特征解缠神经编码和解码
图 6：基于生成的编码性能。对于每个单独的微电极单元，我们基于三个不同的特征表示拟合三个编码模型：z -、w - 和 CLIP 潜在表示。因此，我们拟合了 3 × 960 个独立编码器，从而得到 3 × 960 个预测神经响应，因为 V1、V4 和 IT 分别有七个、四个和四个微电极阵列（每个 64 个单元）（即 V1 中 7 × 64 = 448，V4 中 4 × 64 = 256，IT 中 4 × 64 = 256）。散点图在 X 轴上显示一个编码模型的预测-目标相关性 (r)，在 Y 轴上显示另一个编码模型，以研究两者之间的关系。每个点代表一个建模微电极单元在两个编码模型方面的性能（因此，每个图 960 个点）。负相关值设置为零。对角线表示两种模型的性能相同。Bonferonni 校正的 α = 5 . 21e − 5 的临界 r 值分别为人脸 ( df = 100 ) 和自然图像 ( df = 200 ) 的 r = 0 . 3895 和 r = 0 . 2807，用阴影区域表示。很明显，w 潜在值优于 z 潜在值和 CLIP 潜在值，因为大多数点位于 w 轴方向（对角线上方）。星号表示基于阴影区域外的数据点的每个感兴趣区域的平均相关系数。
原始未经编辑的手稿
单位生态秘书的秘密官员，记录了痛苦和重度。hellil 1，shole，batialmbsi lise 2.3，cyardin，cyard，cyria，céinni4，Chenini 4，Cheirus Nicolas 5，ChristianRib，Christianrib，中国莱尔 - 莱尔·莱尔10，11，11，11，11 ,, Moritin 11，Morizy 12，Morizy 12，Morison 12，131，131，131，14。 Mimidea，Biverora Doitor，Bordinal，Cese Visco Barmel @Ouunv-per.fr 3 Laborare Borece Borece borece 2057 Sgisi Siran 3579 Biren Suidren Suidren Suid suid suid Inare/A -a -qupe和εl'L'EROME84914 AVE GROMS 9，法语；安妮特（Annette）。 Aumarili.ce @他们的loriry.for Cgrisicisiscon Creatis Canc。 Goulia.for @ University Deseleation和Delegy Circicanism，以及2 UPM，法国人； cristivation.cra-launre ouvor-poulivor-puverce-pauce @ efrause。 caroline clear.buliente.buliletege.be hydrovesentleter，u nniv。Montpellier，CNRS，IRD，Montpellier，France Marina.hery@umontpellier.fr 10 Institut Agro Dijon，Inrae，Inrae，Burgundy大学，Burgundy Franche-Comté大学，Agroecologie，Agroecologie，21065 Dijon，21065 Dijon，France，France； fabrice.martin@inrae.fr 11 Ige，UMR 5001，格伦布尔阿尔佩斯大学，CNRS，G-Inp，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae，inrae; jean.martins@univ-grenoble-alpes.fr 12 inrae，ur eabx，f33612 Cestas Cedex，法国； soizic.morin@inrae.fr 13大学。Perpignan通过Domitia，Cefrem，F-66860，Perpignan，法国； 14 CNR，CEFREM，UMR5110，F-66860，法国Perpignan； carmen.palacios@univ-perp.fr 15 inrae，ur riverly，villeurbanne，法国； stephane.pesce@inrae.fr 16里昂大学，克劳德·伯纳德·里昂1大学，CNRS，UMR 5557，Microbian Ecology，法国Villeurbanne； agnes.richaume@univ-lyon1.fr 17 GMGM，UMR 7156 Strasbourg University -CNRS，法国Strasbourg，法国； vuilleumier@unistra.frɛ生态毒素 - 微生物生态毒理学国际网络； https://ecotoxicomic.org，法国通讯作者：Hellal Jennifer 1
brain2gan：灵长类动物大脑中视觉感知的特征性神经编码
神经编码的一个具有挑战性的目标是表征视觉影响的基础神经表示。为此，我们分析了猕猴视觉皮层的多单元活动与最新的深层生成模型的潜在表述，包括生成对抗网络的特征 - 触发器（即Style of Stylegan）的特征 - 触发器，而语言的差异差异网络的语言对比度表示。潜在表示的质量单变量神经编码分析表明，特征示词表示的解释越来越多的方差比腹侧流的替代表示更多。随后，对特征示意图表示的多元神经解码分析导致视觉感知的最新时空重建。综上所述，我们的结果不仅强调了特征 - 触发物在塑造视觉感知基础的高级神经表示中的重要作用，而且还可以成为神经编码未来的重要基准。
原始未经编辑的手稿 - VTechWorks
访客于 2023 年 1 月 7 日从 https://academic.oup.com/hr/advance-article/doi/10.1093/hr/uhac280/6957045 下载
原始未经编辑的手稿-Iris
*通讯作者：sara.zenoni@univr.it作者电子邮件：samaneah.najafi@univr.it，edoardo.bertini@univr.it，erica.dinca@univr.it，marianna.fasoli@fasoli@fasoli@univr.it@univr.it，sara.zenonie@univr.it