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频率市场和可预测性问题
辅助服务市场 (ASM) 在可再生能源电力系统中的重要性日益提高。然而，与不同地区的能源市场 (EM) 相比，辅助服务市场仍然开发较少。对于有限的能源单位，例如电池储能系统 (BESS)，研究两个市场的相对可预测性至关重要，因为较难确定产品的合适竞标时间更难确定，因此收入也不太确定。本文建立了三个北欧国家（丹麦、芬兰和挪威）的两个市场的预测模型，以量化它们可预测性的差异。频率控制正常储备 (FCR-N) 被视为北欧辅助服务产品的一个案例。315648 个数据点的数据集包含三年（2019-2021 年）的每小时 FCR-N 和现货市场收入。广义加性模型 (GAM) 用于使用每小时和每日模式的平滑曲线来制定未来一周的预测。该预测既可以进行国家间（不同国家的同一市场之间）的比较，也可以进行国家内（同一国家的不同市场之间）的比较。结果表明，除丹麦外，北欧国家的 FCR-N 市场比其各自的现货市场更难预测，因为丹麦的每小时容量是固定的。此外，尽管北欧各国的市场需求相似，但 FCR-N 预测模型的平滑曲线却各不相同。这与北欧现货市场形成了鲜明对比，北欧现货市场的平滑曲线表明各国之间的市场行为相似。因此，对于执行多市场竞标的 BESS 单位来说，除了每小时价格之外，考虑市场可预测性的差异也至关重要。参考详情
2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ...
NeuroInsight：根据疾病预防控制中心，AI驱动的脑损伤分类，2020年大约有214,110个创伤性脑损伤（TBI）相关住院。随着年度脑震荡的如此范围，有必要以客观的方式适当诊断脑震荡。我们研究的目的是构建一种AI算法来对扩散张量成像（DTI）数据进行建模，以将其与晚期脑震荡调查表（RPQ）的严重程度相关联，其次是确定与高晚RPQ症状相关的关键区域。数据集包含36个DTI数据点，代表脑部描述性指标以及相应的DTI图像。将晚期RPQ分数分为高和低分，得分为27，数据库中的平均得分。该模型接受了65％的数据训练，而其他35％用于测试。使用的机器学习模型是梯度提升回归，并且使用特征的重要性来确定最重要的DTI区域在确定患者是否具有较高还是低的RPQ分数。最佳模型的精度为84.62％。灵敏度和特异性分别为77.78％和100％。此外，生成的ROC曲线下的面积为0.85。此外，特征重要性函数的结果表明，识别TBI严重程度的最重要的DTI区域是右额叶垂直区域的平均扩散率（MD），其次是左侧和右侧fasticalus的分数各向异性（FA）。我们已经确定了某些与从PCS分数得出的TBI严重程度相关的DTI指标。这可能有助于作为研究TBI严重性分类的大量研究的客观基础。
压缩人类大脑活动以研究大脑功能
大脑极其复杂，包含数十亿个神经元。神经元之间的连接促进了电信号的传播，从而产生高度组织化的活动，这些活动编码了感知、认知和行动。在过去 100 年里，从第一张脑电图到现代高场磁共振成像（MRI），在令人振奋的技术进步的推动下，神经科学家传统上一直试图以越来越详细的方式记录神经活动 [1]。在一项新的 PLOS Biology 研究中，Lee 和同事颠覆了这一传统，表明大脑活动的广泛、宏观主题可以提供有关个体及其行为的非常详细的信息 [2]。描述大脑的最佳规模或水平仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。我们应该关注单个神经元、更大的区域，还是全球网络？人们通常倾向于从能够可靠测量的最小组成单位的角度来描述大脑，但 Lee 和同事们却走了一条完全不同的道路，他们将视野拉远，关注数据中更广泛的模式。利用功能性 MRI 记录，他们确定了神经活动瞬时波动中一小群紧凑的主导模式。这些全脑主题间歇性出现，随着时间的推移不断重现，并且可以在每个人身上观察到。这种方法在概念上类似于多媒体的压缩。例如，尽管原始音乐录音或电影通常以高保真格式录制，但数据通常会通过删除对感兴趣信号（例如旋律）没有贡献的信息源（例如环境噪声）来简化。本研究采用类似的方法，从大脑成像记录中提取大量信息，只关注最相关的元素。最令人兴奋的是，该方法论方法使作者能够从数十万个数据点（MRI 中的“体素”）到仅 3 个数据点来描述每个人，从而使研究人员更容易观察到人与人之间的重要模式。在这个更简单、维度更低的空间中，作者表明，他们研究中的所有参与者都可以彼此分离。新的空间同时捕获了随时间推移而概括的两种模式
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The collaboration brings together Caris' extensive genomic data and molecular expertise with Ontada's robust clinical data and research capabilities to drive next-gen therapeutic development and advance cancer care IRVING, Texas, January 16, 2025 – Caris Life Sciences ® (Caris), a leading next-generation AI TechBio company and precision medicine pioneer, today announced a strategic and multi-faceted collaboration with Ontada ®是一家致力于肿瘤学现实世界证据，临床教育和护理技术的业务，以推动分子研究和癌症护理，增强医疗保健提供系统，并最终通过支持生命科学公司的发展下一代肿瘤疗法来推动精确医学。“扎根于对严格的科学和癌症护理的承诺，Caris和Ontada之间的合作包括涵盖多模式数据解决方案，创新研究策略和数据驱动的实践的战略支柱，以提供可行的癌症护理情报。”“通过无缝整合研究，生物制药和患者的关键实体，我们旨在彻底改变癌症研究，推动创新，提高精确医学并改善患者的结果。” “通过将社区肿瘤学中最广泛的临床和基因组数据集汇总在一起，我们为生命科学公司开发了独特的资源。我们使用此资源的目标是使他们能够解决复杂的问题，有可能导致开创性的研究并改善癌症护理。”“鉴于肿瘤学的快速发展，这种合作使我们能够更快地提供见解，进行更强大的研究并继续推进精确护理。”该协作利用了Caris的分子丰富的多模式数据库，该数据库由超过650万个测试产生，产生了超过13次四亿亿亿次数据点，以及安大略省的行业领先的现实肿瘤学数据，代表了超过80多种肿瘤类型的癌症类型的研究，可从社区中获得超过80多种癌症的癌症患者，这些癌症是从社区中获得的，据癌症研究所提供了典型的研究。合作将癌症护理，诊断和药物开发的协同融合融合在一起，超越了联合数据解决方案，可以通过联合研究项目推动肿瘤治疗。“ Caris和Ontada将共同努力弥合研究与现实世界应用之间的差距，创造了一种从研发到临床实践的精简途径，以使能够更快地获得更明智的治疗决策，个性化治疗，临床试验和改进的兴趣效果，使Caris Precision Precision Precision Compecisology Alliance Alliance Alliance™，James Hamrick，