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Granular GO 发行入门套件
○ 带有（亚）小时时间戳的生产期，○ 生产期长度，○ GO 的面值（Wh/MWh），○ 生产地点，○ 生产的投标区域（可选），○ 受益人的身份及其位置。●（可选：准备接受来自其他国家 2 的 Granular GO）。● 账户持有者/利益相关者自动访问 GO 注册表中账户上的 Granular GO（例如，这可以通过 API 来实现）。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
使用机械发光材料可视化颗粒介质中的颗粒间接触强度
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征
颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体G.B.汤普森1,2*，J。Lee1*，K.M。Kamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。 Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduKamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduHarley 1,2,3 1 Dept.化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C.哈雷部of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.edu
从创意量子到颗粒状互动思维理论
最近，AISDL团队已经整合了量子力学和信息理论的见解，以对社会科学中信息价值联系的基础理解：颗粒状互动思维理论[1]。这标志着该团队持续对价值本质的更深入的询问是一个重要的里程碑。具体来说，该理论认为价值是由于信息的相互作用而出现的，这些信息以对人类生存，发展和繁殖的方式减少熵的相互作用。
通过颗粒水凝胶介导的基因递送过程
，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院，化学工程学院，南京科技大学，南扬林市中心南路30号，中国中国b研究与基因医学与组织工程临床翻译中心，公共卫生学院，阿纳伊大学科学院科技大学，医学学院爱尔兰的都柏林，d Bioplasma研究小组，食品科学与环境健康学院，技术大学都柏林，都柏林，爱尔兰E BrancaBunúsLtd.爱尔兰都柏林技术大学技术大学工程与建筑环境学院
呼吁提供细粒度的原产地保证- ...
我们，以下签名组织，代表行业领袖、解决方案提供商和倡导者，我们坚定地致力于加速实现欧盟的脱碳目标。我们写信表达我们的集体支持，即在欧盟既定的发布机构内及时实施细粒度原产地保证 (GO)，作为先进清洁能源产品的自愿工具。《可再生能源指令》 1 的最新更新已启用并鼓励使用细粒度原产地保证。细粒度原产地保证的好处随着欧盟电力市场和脱碳目标的发展，原产地保证在确保电力原产地追踪和向消费者披露来源方面也应具有额外的属性。细粒度原产地保证将每小时以下的生产时间添加到仅包含当天生产日期的原产地保证中，从而能够按小时将生产的能源与消费相匹配。细粒度原产地保证可以通过多种方式促进清洁能源转型：
标签：在任何粒度上跟踪
我们在任何粒度（标签）中介绍跟踪：用于跟踪视频中任意目标的新任务，模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法，将点，零件和对象视为同样可跟踪的目标类型，这是一个事实，即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器，作为输入视频和目标提示（指示要跟踪的内容，以单击，框或掩码的形式跟踪），并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型，我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集，目前总计75个，总计数百万的带有跟踪注释的剪辑，包括长长的稀有主题，例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力，用于点跟踪，掩盖跟踪和盒子跟踪，但更重要的是，在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码，模型和汇总数据集，以提供运动和视频理解的基础模型，并促进该方向的未来研究。
一种新的基于颗粒状酸橙的毛胚层配方
控制土壤酸度对于从农作物中获得最佳产量至关重要，因为过多的酸度会影响必需植物营养素的可用性，从而对农作物的生产率产生不利影响。石灰被用来抵消土壤酸度，但通常不建议同时应用石灰和有益的微生物。农民必须等待两到三周的时间，然后再将其他有益的微生物纳入土壤。Trichoderma是一种真菌生物防治剂，已被证明有效抑制了几种土壤传播的植物病原体，并在作物生产中是成功的生物农药和生物含量。认识到trichoderma的潜力以及传统的石灰应用所带来的挑战，ICAR-IISR的科学家开发了“ Tricholime”，以整合石灰和trichoderma。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。