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H-Mem：利用赫布记忆网络实现突触可塑性
根据过去的记忆进行当前计算的能力对于许多认知任务（例如故事理解）至关重要。赫布型突触可塑性被认为是大脑中长期记忆保留的基础。然而，尚不清楚这种可塑性过程如何与皮质网络中的计算相结合。在这里，我们提出了赫布记忆网络 (H-Mems)，这是一种简单的神经网络模型，它围绕受赫布可塑性影响的核心异联想网络构建。我们表明，可以优化网络以利用赫布可塑性过程进行计算。H-Mems 可以一次性记住刺激对之间的关联，并在以后使用这些关联进行决策。此外，它们还可以解决合成故事的苛刻问答任务。我们的研究表明，神经网络模型能够通过简单的赫布可塑性过程用记忆丰富其计算。
作者：Hebert 和 La'O
• 寻找可实施的特殊情况。• 搜索是一种聪明的欺骗，难以测试且笨重（完全理解一些选项？）• 购买正常信号：更多/更少不是什么 • Shannon/Sims 的进步：精确塑造学习以平衡效用和成本 • 效用和生产理论的混合 • 对美丽、简单（例如 Matejka 和 Mackay 加权逻辑回归）和丰富性感到惊讶（与 Dean 和 Leahy 的考虑集）
Heber Light＆Power Integrated Resource Plan
负载研究了解我们的系统负载概况和预测提供了我们计划环境的基础。2018年，公用事业金融解决方案（UFS）完成了Heber Light＆Power（HL＆P）电力和能源预测（HeberPower.com，2020）。ufs开发了一种计量经济学模型，以符合历史使用模式，并考虑到未来的人口增长预测以及影响能源负载和需求的其他独立变量。为了促进这项研究，HL＆P提供了十年的历史每小时千瓦时使用时间，而千瓦时的需求数据被城市和巡回赛漏出，十年的历史每小时天气数据，可节省了十年的能源效率千瓦时，以及分布式的生成能源预测。UFS使用了来自伍兹和池和犹他大学的人口统计数据，用于预测未来二十多年的人口增长和变化。
