XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemESN
ESN / ESPN程序信息手册< / div>
欢迎！感谢您通过我们受雇的学生护士（ESN）和受雇的学生精神病护士（ESPN）计划对职业机会（IH）的职业机会的兴趣。该计划为您提供了赚取就业机会的机会，同时在临床实践中巩固了您的知识和技能。你知道吗？在2001年，一名护理学生质疑他们为什么必须在快餐行业工作才能在参加学术医疗计划的同时为学费和住房赚钱？这导致了一项护理研究和省就业学生护士计划的未来发展。IH自成立以来就参与了该计划的制定，我们很自豪能够继续将其提供给我们的本科生。作为ESN/ESPN，这为您提供了以下机会：
无监督的FNIRS具有CAE和ESN AutoCoder的提取，用于驱动程序认知负载分类
抽象目标。了解驾驶员的认知负荷对于道路安全至关重要。大脑传感有可能客观地衡量驾驶员认知负荷。我们旨在开发一个高级机器学习框架，用于使用功能近红外光谱（FNIRS）对驱动程序认知负载进行分类。方法。，我们在驱动模拟器中使用FNIRS进行了一项研究，其n返回任务用作辅助驾驶员的结构性认知负载。为了对不同的驱动程序认知负载水平进行分类，我们检查了卷积自动编码器（CAE）和回声状态网络（ESN）自动编码器的应用，以从FNIRS中提取功能。主要结果。通过使用CAE，将两个和四个级别的驱动程序认知负载分类的精度分别为73.25％和47.21％。所提出的ESN自动编码器在没有窗口选择的情况下实现了组级模型的最新分类结果，精度为80.61％和52.45％，用于分类两个和四个级别的驱动程序认知负载。意义。这项工作为使用FNIRS在现实世界应用中测量驱动程序认知负载奠定了基础。此外，结果表明，所提出的ESN自动编码器可以有效地从FNIRS数据中提取时间信息，并且对于其他FNIRS数据分类任务很有用。
SSP 2024年度报告仅文本版本
环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖，新的学生团体ESN忙于开始！他们每月举行市政厅，这是一个可持续性博览会，并与400多人创建了列表。ESN与SSP大使共同主持了一个正在进行的环境司法项目，与可持续性协调员的行动主义客厅对话以及可持续性战略计划（SSP）教育活动与SSP大使进行了交流。在春季，ESN每周提出有关SSP的规划。ESN还与学生乐队，50个供应商和600多名与会者一起组织了花园节。ESN一直致力于使卫斯理领导人对其可持续性承诺负责。ESN由于其成立年份的努力而获得了年度最佳组织奖。
数字硬件的高效储层计算
摘要 — 我们提出了一种回声状态网络 (ESN) 的近似方法，该方法可以基于超维计算数学在数字硬件上有效实现。所提出的整数 ESN (intESN) 的储存器是一个仅包含 n 位整数的向量（其中 n < 8 通常足以获得令人满意的性能）。循环矩阵乘法被高效的循环移位运算取代。所提出的 intESN 方法已通过储存器计算中的典型任务进行验证：记忆输入序列、对时间序列进行分类以及学习动态过程。这种架构可显著提高内存占用和计算效率，同时将性能损失降至最低。在现场可编程门阵列上的实验证实，所提出的 intESN 方法比传统 ESN 更节能。
分布式能源和AI的应用，物联网...
摘要：Smart Grid（SG）是现代电力基础架构中不断发展的概念，可以实现电力系统网络（ESN）中的电力和同行之间的双向电流和数据。SG的自我修复功能使同行成为ESN的积极参与者。一般而言，SG旨在用分布式能源（DER）替换化石燃料丰富的传统网格，并汇集许多现有和新兴的知识，例如信息和数字通信技术，以管理无数操作。这样，SG将能够“检测，反应和实现”对使用情况的变化并解决多个问题，从而确保及时的网格操作。然而，只有在使用诸如人工智能（AI），物联网（IoT）和区块链（BC）等技术的情况下，基于DER的SG中的“检测，反应和亲切”功能只能在最大的水平上完成。与AI相关的技术包括模糊逻辑，基于知识的系统和神经网络。他们在控制基于DER的SG方面取得了进步。物联网和卑诗省还启用了各种服务，例如数据传感，数据存储，有担保，透明和可追溯的ESN同行及其群集的可追溯数字交易。这些有前途的技术在过去十年中经历了快速的技术发展，它们的应用在ESN中迅速增加。因此，本研究讨论了AI，IoT和BC的SG和应用。首先，对DER，电力电子组件及其控制，电动汽车（EV）作为负载组件以及通信和网络安全问题进行了全面调查。第二，彻底讨论了基于AI的分析，IoT组件以及能源互联网体系结构的作用以及改善SG服务的BC援助。这项研究表明，AI，IoT和BC通过监视有关ESN的实时信息为同行提供自动服务，从而增强了可靠性，可用性，弹性，弹性，稳定性，安全性，安全性和可持续性。
结合刺激与双模电荷平衡和时域流水线记录的 CMOS BD-BCI
基于皮层脑电图 (ECoG) 的双向脑机接口 (BD-BCI) 引起了越来越多的关注，因为：(1) 需要同时进行刺激和记录以恢复人类的感觉运动功能 [1] 和 (2) 良好的空间分辨率和信号保真度以及临床实用性。在刺激方面，这种 BD-BCI 可能需要 >10mA 的双相电流来引发人工感觉，以及 >20V 的电压顺应性以适应各种生物阻抗 [1]。两个刺激相之间的电荷不匹配会导致电压积累，从而造成电极腐蚀和组织损伤。现有的电荷平衡 (CB) 技术，例如电荷包注入 (CPI) [2] 和基于时间的电荷平衡 (TCB) [1]，会在脉冲间隔内产生 CB 电流，导致不必要的二次感觉和过度的刺激伪影 (SA)。对于记录，低输入参考噪声 (IRN) 是获取小神经信号 (NS) 所必需的，而大动态范围 (DR) 则是容纳大 SA 所必需的。现有的记录系统采用 SAR [1] 或连续时间 delta-sigma (CT-ΔΣ) [3] ADC（图 4）。前者由于 DAC 不匹配而具有有限的 DR，而后者则受到环路延迟内大幅度尖锐 SA 引起的失真的影响。尽管在 [4] 中，ΔΣ-ADC 的采样频率会自适应地变化以适应 SA，但所需的稳定时间很长。为了解决上述问题，本文提出了一种基于 ECoG 的 BD-BCI，其中包括：(1) 具有双模基于时间的电荷平衡 (DTCB) 的高压 (HV) 刺激系统和 (2) 高动态范围 (HDR) 时域流水线神经采集 (TPNA) 系统。图 1 描绘了所提出的 BD-BCI。刺激系统包括 4 个刺激器，每个刺激器包括一个 8 位分段电流控制 DAC 和一个 HV 输出驱动器，用于生成刺激脉冲。为了执行 CB，每个刺激器都采用具有 2 种模式的 DTCB 环路，即无伪影 (AL) TCB 和脉冲间有界 (IB) TCB 模式。3 阶 II 型 PLL 为基于时间的量化创建所需的时钟。记录系统有 4 个通道，每个通道都采用低增益模拟前端 (LG-AFE)、HDR 电压时间转换器 (VTC)、两步流水线 (TSP) TDC 和一个数字核心，其中操作模式由状态机控制。受 [1] 的启发，所提出的 DTCB 的工作原理如图 2 所示。AL-TCB 监测电极电压 V ESn -V CM （1≤n≤N；此处，N=4）并调整后续刺激脉冲的幅度而不产生额外的 SA，而当 |V ESn -V CM | 过大而需要立即去除电荷时，IB-TCB 在下一个刺激脉冲之前完成 CB。在第一个 T CC 开始时，如果 |V ESn - V CM |≤V TH,AL （V TH,AL 是标志着需要立即去除电荷的过电位阈值），则 AL-TCB 导通，并且 V ESn - V CM 在第一个 T CC 周期内由 VTC 和 TDC 数字化。然后将数字数据 D TDCn 馈送到通道间干扰消除 (ICIC) 模块，该模块可补偿由于多极刺激导致的通道间干扰 (ICI) 引入的电压误差。接下来，数字直流增益增强器 (DDGB) 有助于提高 CB 精度，而不会降低 AL-TCB 环路稳定性。为了执行 CB，AL-TCB 的电流（例如，I AL-Cn ）（其大小由 DDGB 输出 D ALn 控制）被添加到后续刺激电流中以调整其大小。相反，仅当 |V ESn -V CM |>V TH,AL 时，IB-TCB 才会开启并在一个 T IP 内的几个 T CC 中执行 CB，直到 |V ESn - V CM |
储层计算方法微填充检测
摘要。目标。在高风险职业工作的广泛专业人员中检测微渗，对工作场所的安全非常重要。提出了采用储层计算（RC）方法的微填充分类器。特定的回波状态网络（ESN）用于增强微观检测的先前基准性能。方法。使用了基于ESN的新型泄漏积分器进行聚类设计。这种设计的效果在于简单的性能，即使用细粒度的体系结构，其中包含每个群集多达8个神经元，以捕获个性化状态动力学并实现最佳性能。这是使用RC模型实施和评估基于EEG的微骨检测的第一项研究，以检测来自EEG的微渗。主要结果。使用级联的ESN分类器，具有泄漏的积体神经元，使用544个功率频谱特征的60个主要成分。这导致了φ= 0的性能中的一件受试者的平均检测。51±0。07（平均值±SE），AUC-ROC = 0。88±0。 03，AUC-pr = 0。 44±0。 09。 明显的能力。 尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。88±0。03，AUC-pr = 0。44±0。09。明显的能力。尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。
能源系统网
储能是一种关键的灵活性措施，可暂时将发电与电力需求分离开来，并被誉为实现基于可再生能源的脱碳能源系统的缺失环节。全球能源系统各级储能容量的建设有望加速脱碳进程。为此，一个连贯的数学框架来确定具有储能的本地化能源系统的碳足迹是必不可少的。本文介绍了一个开源能源系统模拟程序——能源系统网络 (ESN)。可以使用 Python 程序模拟各种能源系统配置，该程序结合了发电、电网、存储和负载等关键能源系统组件。ESN 采用自下而上的集成方法，将能源系统建模与精简的生命周期评估技术相结合，以量化本地化能源系统中所有组件的碳足迹。可以考虑每个组件的生命周期阶段，包括生产、运行和报废处理。通过两个锂离子电池应用的示范案例研究获得了碳足迹值：能源套利和家庭能源系统。能源供应平准化排放量 (LEES) 指标已用于评估每种应用的碳足迹。一种旨在利用电网碳强度差而非能源价格差的非常规能源套利策略设法使 LEES 值比常规变体低约 17%。探讨了屋顶太阳能发电、电池储能系统和能源管理策略对家庭能源系统 LEES 值的影响。与基准情景相比，在对太阳能发电和电池系统进行最佳能源管理的情况下，LEES 最大减少量超过 37%。ESN 的开源可用性有助于提高具有储能的本地化能源系统碳足迹评估的透明度、可比性和可重复性。