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Ultraliser - 信息科学 - EPFL
Marwan Abdellah 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的高级可视化专家和研究工程师。他于 2017 年获得 EPFL 神经科学博士学位。Juan José García Cantero 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的系统专家。他于 2020 年获得胡安卡洛斯国王大学高级信息技术学院计算机科学博士学位。Nadir Román Guerrero 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的可视化工程师。 Alessandro Foni 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目计算部门的系统专家。他于 2013 年获得日内瓦大学信息科学研究所经济学和社会科学博士学位。Jay S. Coggan 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目模拟神经科学部门分子系统小组的高级科学家。Corrado Calì 是 Cavalieri Ottolenghi (NICO)—Unito 神经科学研究所人体解剖学小组组长和 RTDB 助理教授。Marco Agus 是哈马德·本·哈利法大学 (HBKU) 科学与工程学院的助理教授。Eleftherios Zisis 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目的软件工程师。 Daniel Keller 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 蓝色脑项目模拟神经科学部门分子系统小组的组长。Markus Hadwiger 是阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 计算机科学和视觉计算中心 (VCC) 的副教授，领导着 VCC 的高性能可视化研究小组。Pierre J. Magistretti 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 大脑思维研究所名誉教授、精神病学系/CHUV 精神神经科学中心主任、阿卜杜拉国王科技大学 (KAUST) 杰出教授兼研究副校长以及 KAUST 智能健康计划主任。亨利·马克拉姆 (Henry Markram) 是洛桑联邦理工学院 (EPFL) 的神经科学全职教授、神经微电路实验室 (LNMC) 主任以及蓝脑项目的创始人和主任。费利克斯·舒曼 (Felix Schürmann) 是洛桑联邦理工学院的兼职教授、蓝脑项目的联合主任，并参与了洛桑联邦理工学院 (EPFL) 欧洲人类脑项目的多项研究挑战。收稿日期：2022 年 8 月 2 日。修订日期：2022 年 9 月 27 日。接受日期：2022 年 10 月 14 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。这是一篇开放存取文章，根据知识共享署名许可协议 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 分发，允许在任何媒体中不受限制地重复使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
更新 - 信息科学 - EPFL
8 东北大学，美国马萨诸塞州波士顿 9 澳门大学科技学院电气与计算机工程系，中国澳门 10 日内瓦大学生物技术校区，瑞士 11 PiPsy 研究所，法国德拉韦伊 12 洛桑联邦理工学院（EPFL）生物工程研究所、神经修复中心；瑞士日内瓦生物技术校区 13 以色列贝尔谢巴本·古里安内盖夫大学健康学院 14 以色列卫生部贝尔谢巴精神卫生中心 15 土耳其伊斯坦布尔生活健康研究与教育中心 16 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系 17 德国图宾根大学医学心理学与行为神经生物学研究所 18 美国加利福尼亚州洛杉矶加州大学大卫·格芬医学院神经生物学与生物行为精神病学 19 美国马萨诸塞州波士顿波士顿波士顿大学医学院儿科系 20 荷兰马斯特里赫特马斯特里赫特大学认知神经科学系 21 柏林夏洛特医学院神经科学研究中心 (NWFZ) 临床神经技术实验室德国 22 智利天主教大学生物与医学工程研究所，智利圣地亚哥马库尔 23 渥太华大学，美国亚利桑那州苏普赖斯 24 图宾根大学临床心理学系，德国图宾根 25 维也纳大学心理学学院基础心理学研究与研究方法系，奥地利维也纳 26 苏黎世大学精神病医院精神病学、心理治疗与心身医学系，瑞士苏黎世 27 萨尔茨堡大学认知神经科学中心和心理学系，奥地利萨尔茨堡 28 伦敦国王学院精神病学、心理学与神经科学研究所儿童与青少年精神病学系，英国伦敦 29 Laseeb-ISR-IST 里斯本大学，葡萄牙 30 以色列理工学院，以色列海法31 加利福尼亚大学认知科学系，美国加利福尼亚州圣地亚哥 32 曼海姆中央精神卫生研究所心身医学与心理治疗系，曼海姆/海德堡大学医学院，德国 33 莫斯科国立高等经济学院，俄罗斯 34 上海师范大学心理学系，中国上海 35 Bitbrain，西班牙萨拉戈萨 36 SANPSY，USR 3413，波尔多大学，波尔多 CHU de Bordeaux，Place Amelie Raba Leon，法国波尔多 37 明斯特大学精神病学系，德国明斯特 38 田纳西大学心理学系，美国诺克斯维尔 39 Inria Bordeaux Sud-Ouest/LaBRI 波尔多大学 - CNRS-Bordeaux INP，法国波尔多 40 精神病学和神经心理学系，荷兰马斯特里赫特大学健康、医学与生命科学学院心理健康与神经科学学院 41 美国德克萨斯州奥斯汀德克萨斯大学奥斯汀分校心理学系 42 俄罗斯莫斯科国立高等经济学院认知神经科学研究所生物电接口中心 43 数字健康研究所信息与互联网技术系；莫斯科国立谢切诺夫第一医科大学，俄罗斯莫斯科 44 杜克大学神经工程中心，美国北卡罗来纳州达勒姆 45 西部大学精神病学系，加拿大安大略省伦敦 46 维尔茨堡大学心理学系 I，心理干预，行为分析和行为调节， 47 奥尔登堡大学心理学系神经心理学实验室，德国奥尔登堡 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，于利希研究中心，德国于利希 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，塞萨洛尼基城市学院，希腊图卢兹让·饶勒斯大学，图卢兹，法国 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，马斯特里赫特，荷兰 54 奥斯陆大学心理学系多模态成像和认知控制实验室，挪威 55 布朗大学阿尔珀特医学院，罗德岛州普罗维登斯，美国 56 埃因霍温理工大学电气工程系，荷兰 57 索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所，以色列特拉维夫 58 耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系，美国康涅狄格州纽黑文 59 日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部，瑞士日内瓦德国 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，德国于利希研究中心 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，希腊塞萨洛尼基城市学院 52 CLLE 实验室，法国图卢兹让·饶勒斯大学 CNRS，法国图卢兹 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，荷兰马斯特里赫特 54 挪威奥斯陆大学心理学系多模式成像和认知控制实验室 55 布朗大学阿尔珀特医学院，美国罗德岛州普罗维登斯 56 荷兰埃因霍温理工大学电气工程系57 以色列特拉维夫索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所 58 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系 59 瑞士日内瓦日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部德国 48 耶鲁大学放射学和生物医学成像系磁共振研究中心 (MRRC)，美国康涅狄格州纽黑文 49 维也纳医科大学儿童和青少年精神病学系，奥地利维也纳 50 JARA 研究所分子神经科学和神经成像 (INM-11)，德国于利希研究中心 51 谢菲尔德大学国际学院心理学系，希腊塞萨洛尼基城市学院 52 CLLE 实验室，法国图卢兹让·饶勒斯大学 CNRS，法国图卢兹 53 马斯特里赫特大学心理学和神经科学学院，荷兰马斯特里赫特 54 挪威奥斯陆大学心理学系多模式成像和认知控制实验室 55 布朗大学阿尔珀特医学院，美国罗德岛州普罗维登斯 56 荷兰埃因霍温理工大学电气工程系57 以色列特拉维夫索拉斯基医学中心沃尔高级成像研究所 Sagol 脑研究所 58 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院放射学和生物医学成像系 59 瑞士日内瓦日内瓦大学医院临床神经科学系神经康复分部
夏洛特·邦恩（Charlotte Bunne）-EPFL
2020年Google奖学金，Google奖学金$ 7000和博士学位研究的认可。2018年硕士论文，Zeno Karl Schindler Foundation 12,000美元，以支持我的主论文。国外研究生学习的奖学金，JürgenUlderup奖学金奖学金奖学金，以支持国外研究生学习。 2016-2019卓越奖学金和机会奖，Eth Zurich Excellence the ETH基金会奖学金，涵盖了完整的研究和生活成本，即约35,000美元。 2016- 2019年德国学术奖学金基金会院士，Studienstiftung d。 DT。 沃尔克斯在我的本科和研究生学习中，德国最负盛名的学术奖学金。 2015-2017 STEM Excellence Award，ManfredLautenschlägerStiftung奖学金为3000美元，并获得了学士学位的认可。 2010- 2013年有天赋的学生奖学金，德国癌症研究中心科学的生命科学实验室，科学，技术上尤其是有天赋的高中生。 荣誉国外研究生学习的奖学金，JürgenUlderup奖学金奖学金奖学金，以支持国外研究生学习。2016-2019卓越奖学金和机会奖，Eth Zurich Excellence the ETH基金会奖学金，涵盖了完整的研究和生活成本，即约35,000美元。2016- 2019年德国学术奖学金基金会院士，Studienstiftung d。 DT。沃尔克斯在我的本科和研究生学习中，德国最负盛名的学术奖学金。2015-2017 STEM Excellence Award，ManfredLautenschlägerStiftung奖学金为3000美元，并获得了学士学位的认可。2010- 2013年有天赋的学生奖学金，德国癌症研究中心科学的生命科学实验室，科学，技术上尤其是有天赋的高中生。荣誉
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本研究提出了一种在考虑削减光伏 (PV) 发电选项的同时，对配电网中的储能系统 (ESS) 进行最优规划（定型和选址）的方法。更具体地说，对于给定的光伏发电安装容量，该方法评估削减光伏发电是否比安装储能系统更经济。事实上，虽然削减过剩的光伏发电可能被视为避免在运行期间违反电网规定的最后手段，但它通常在规划阶段被忽视。所提出的方法考虑了电网的约束（即节点电压、线路和变电站变压器限制），这些约束由线性功率流方程建模，以使问题公式易于处理。规划问题考虑了 20 年的规划期限，最小化储能系统的净投资成本以及进口和出口电力成本。结果针对具有不同光伏发电安装容量水平的中压 (MV) 配电网给出，反映了光伏发电发展的未来情景。我们还研究了储能系统的规模和投资成本对电价的敏感性，其中考虑了全球发电结构中不同水平的光伏发电。
神经图像：临床 - Infoscience -EPFL
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能源与人工智能 - 信息科学 - EPFL
人工智能 (AI) 应用在能源领域的应用势头强劲，人们越来越密集地寻找合适、高质量和值得信赖的解决方案，这些解决方案在研究中显示出良好的结果。行业和政策领域的决策者对此越来越感兴趣，他们正在寻找能够提高公司盈利能力、提高效率和促进能源转型的应用。本文旨在根据各自的成熟度、监管风险和潜在利益，为能源领域的人工智能应用提供一个新颖的三维 (3D) 指标。案例研究用于举例说明 3D 指标的应用，展示如何使用开发的框架来筛选有资格获得政府资助或业务开发的有前途的人工智能应用。此外，3D 指标用于根据不同利益相关者的偏好（规避风险、追求利润、平衡）对人工智能应用进行排名。面对迅速出现的国家和政府间人工智能战略和法规，这些战略和法规限制了人工智能应用在关键基础设施中的使用，这些结果使人工智能应用能够得到更好的分类。
控制技术的影响 - EPFL
控制系统研究具有悠久的数学严谨性历史，可应用于科学和工程的各个分支。控制研究人员开发的方法、算法和工具已被一代又一代的工程师广泛用于解决具有实际重要性的问题，对社会产生了巨大影响。控制概念在高性能飞机、节油汽车、工业过程工厂、制造企业、智能手机、行星探测器、通信网络以及各个行业领域的许多其他应用的设计和开发中至关重要。在这些和其他复杂的工程系统中，控制理论及其技术成果也被广泛用于确保可靠、高效和具有成本效益的运营。然而，控制应用种类繁多，使得在一个领域工作的控制技术人员很难了解其他领域的最新发展。对于控制学科以外的研究人员和决策者来说，充分认识到控制技术对现代社会的贡献或其未来影响的潜力更加困难。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
多能源微电网 (MEMG) 具有提高能源利用效率的潜力。然而，分布式可再生能源引起的不确定性带来了对多能源协同优化的迫切需求，以确保安全运行。本文重点研究 MEMG 的分布式鲁棒能源管理问题。利用不同能源部门的各种灵活资源来缓解不确定性，然后提出了一种基于数据驱动的 Wasserstein 距离的分布式鲁棒联合机会约束 (DRJCC) 能源管理模型。为了使 DRJCC 模型易于处理，提出了一种优化的条件风险价值 (CVaR) 近似 (OCA) 公式，将联合机会约束模型转化为易于处理的形式。然后，定制一种迭代顺序凸优化算法，通过调整 OCA 来降低解的保守性。数值结果说明了所提模型的有效性。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。