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微电网设计综合指南：应用和...
摘要。如今，追求独立于集中生产的能源系统变得越来越必要，取而代之的是利用可再生能源等分散资源并迅速响应本地需求，微电网就是一个典型例子。微电网的概念为传统电网系统带来的挑战提供了一个有希望的解决方案，具有弹性、可持续性和效率。尽管人们对微电网的兴趣日益浓厚，但要充分发挥其潜力，需要深入了解其多样化的结构和设计考虑因素。本文通过彻底探索各种研究的微电网结构、进行定性评估以辨别其优缺点，并最终提出一个在现实场景中设计和实施微电网的强大框架，为现有的知识体系做出了贡献。通过对案例研究的分析，本研究旨在阐明利用微电网满足现代社会能源需求同时促进可持续性和弹性的最有效策略。
用蛋白质语言模型用于蛋白质二级结构预测的变压器编码器
在生物信息学中，蛋白质二级结构预测在理解蛋白质功能和相互作用中起着重要作用。本研究介绍了TE_SS方法，该方法使用基于变压器编码的模型和ANKH蛋白质语言模型来预测蛋白质二级结构。根据蛋白质的二级结构（DSSP）版本4。使用各种数据集对模型的性能进行了严格评估。此外，本研究还将模型与八个结构类预测中的最新方法进行了比较。调查结果表明，TE_SS在九级和三类结构预测中表现出色，同时还表现出八类类别的熟练程度。这是由于其在QS和SOV评估指标中的性能而强调的，这证明了其识别复杂蛋白质序列模式的能力。此进步为蛋白质结构分析提供了重要的工具，从而丰富了生物信息学领域。
数字碰撞。指挥官决定。以数字转换的年龄>中的命令和控制
运营的集成，协同，效率和速度从真正的战场的高质量数字代表中流动。实现这一愿景，挑战是人性化的挑战。数字C2不是灵丹妙药。数据环境可能持有无关或不准确的数据。数据质量和数据相关性的细微差别可能会使很难辨别什么是事实与评估的内容。人类的判断力和机器生成的见解仅与它们的使用方式一样有价值，因此可靠性和信任变得至关重要。C2输出可能会因真实活动的不准确或陌生的虚拟模型而偏向。误解了对数据流的出处或错误应用可能会造成令人衰弱的效果。进入C2节点的数据可能会淹没指挥官或人员，从而产生比清晰度更多的摩擦。虚拟数据的描绘将需要裁缝在风险最大的情况下非常相关。
ondc：Commerce@bharat重新定义业务模型和供应链
大流行驱动的数字贸易激增，已将其在印度的采用加速2 - 3年。使消费者的行为能够在多个层面上从物理转移到数字。从在线（WTP）到购买模式，即使传统上离线类别，主要指标也见证了急剧上升。随着消费者继续从在线平台辨别和需求服务，这种转变有望产生持久的影响。讨论的加速增长的主要辅助工具之一是数字支付平台的兴起。印度政府（GOI）在2016年推出了统一的付款接口（UPI），破坏了印度传统的支付格局。在2003年6月，UPI交易的数量为93.35亿，而两年前仅为28.07亿事务（Jun'21）。2当今的在线消费者更加精通技术，并重视个性化的体验。
引力退相干：主题概述
引力退相干 (GD) 是指引力在驱动量子系统经典外观方面的作用。由于底层过程涉及广义相对论 (GR)、量子场论 (QFT) 和量子信息中的问题，因此 GD 具有根本的理论意义。有各种各样的 GD 模型，其中许多涉及与 GR 和/或 QFT 不同的物理学。本概述有两个具体目标和一个中心主题：(i) 提出基于 GR 和 QFT 的 GD 理论并探索它们的实验预测；(ii) 将其他 GD 理论置于 GR 和 QFT 的审查之下，并指出它们的理论差异。我们还描述了未来几十年太空中的 GD 实验如何在两个层面提供证据：(a) 区分替代量子理论和非 GR 理论；(b) 辨别引力是基本理论还是有效理论。
使用基于 Transformer-encoder 的 EEG 编码器和 GAN 从 EEG 记录中生成视觉刺激
如图 1 所示，感知脑解码 (PBD) 是一种利用不同刺激引起的大脑反应来辨别原始感知刺激（例如视觉或听觉线索）或其某些特征的方法。通常，PBD 在认知和临床两个方面都具有优势。通过 PBD，可以仔细研究与外部刺激相对应的不同大脑活动模式。在临床环境中，大脑解码技术可以用于与患有闭锁综合症或瘫痪等疾病（这些疾病可能会损害运动和发声功能）的个体进行交流。在这种情况下，可以尝试在提供感知刺激的同时重建个体的反应或想象。此外，改进的感知脑解码方法可以用于记忆检索或可视化思维等应用，从而有助于认知研究和康复工作。
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。
于2024年2月20日提交
2强调，根据洛克纳（Lockner）认可的规则，在分析的这一部分中占上风。id。，第535页（“是否已经从土地所有者的客观角度开始观看娱乐场所的土地。”）。土地所有者的目的可能与实际使用土地的使用方式有关。但要辨别目的使用，可能“不仅仅是偶然的。。。可能需要使用。” ID在529。在辨别地主的客观目的时称重用法是适当的，这并不意味着使用免疫力仅限于土地所有者的娱乐目的不仅仅是偶然的情况。id。，第533页（免疫力没有打开土地所有者的娱乐目的是“'初级'”，“'secondary'，''或“偶然”。），92 WN.2d 370，377，597 P.2d 1362（1979）。
使用机器学习的电子组件分类
专门的体系结构：CNN具有专门的体系结构，专门用于图像识别任务，非常适合识别电子组件。CNN中的卷积层允许从视觉输入中提取有效的特征。分层功能学习：CNNS自动学习层次特征，使它们能够在图像中捕获复杂的细节。这对于表现出各种视觉特征的电子组件至关重要，因为CNN可以识别复杂的模式和结构[2]。有效的模式识别：电子组件通常具有独特的视觉模式。cnns在识别和解释这些模式方面表现出色[9]，可确保在各种组成部分之间进行准确的识别。对各种形状和大小的适应性：CNN的卷积性质使它们能够处理电子组件形状和大小的变化。这种适应性对于适应组件可能采取的多种形式至关重要。
防止跑道碰撞 - SKYbrary
我不会用细节来烦你，特别是因为 CTAF 机场没有 ATC（这是 CTAF 的重点）。所以你们中的一些人可能想知道这到底是怎么回事（只要让一个控制员来解决这个问题！！）。但是，如果我们从遥远而高空开始，你就可以开始辨别像这样的事件发生的可能性条件。发生这种情况的国家的机场由联邦政府资助，由州一级建造，由委员会一级运营。有时它们也受到联邦监管，但程度取决于机场是否“注册”。有可能有一个未注册的机场，联邦监管可以对此置之不理。因此涉及很多级别的政府（有时不涉及）。取决于你在政治光谱中的位置（即是否自由主义），这要么是