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enepig腐蚀机制
印刷电路板的常见电气镍浴通常在镍沉积物中按重量掺入≤10％的磷。镍沉积结构的半球结节看起来像肥皂气泡。使用电镍沉积物，R/D比很关键，并确定了边界腐蚀的尖尖应力和倾向。 电动力（EMF）分析表明，镍比钯的移位较容易移位约三倍。 如果孔位于钯层中，则黄金将优先与下面的镍交换，从而在钯尼古尔互面部引起镍腐蚀。 腐蚀有三种主要类型的带有enepig沉积物：灾难性的地平线，结节坑和边界坑。 镍缝腐蚀是一种特定的边界坑腐蚀类型，它源自不同的起源。 通过设计的实验，通过统计过程控制的过程管理以及减少辅助沉浸式黄金的过程优化是减轻Enepig腐蚀机制的最佳方法。使用电镍沉积物，R/D比很关键，并确定了边界腐蚀的尖尖应力和倾向。电动力（EMF）分析表明，镍比钯的移位较容易移位约三倍。如果孔位于钯层中，则黄金将优先与下面的镍交换，从而在钯尼古尔互面部引起镍腐蚀。腐蚀有三种主要类型的带有enepig沉积物：灾难性的地平线，结节坑和边界坑。镍缝腐蚀是一种特定的边界坑腐蚀类型，它源自不同的起源。通过设计的实验，通过统计过程控制的过程管理以及减少辅助沉浸式黄金的过程优化是减轻Enepig腐蚀机制的最佳方法。
神经退行性的细胞机制
位置eibsee Hotel Am eibsee1ͳ3dͳ82491grainau电话： +49ͳ8821ͳ9881ͳ0传真： +49ͳ8821ͳ82585电子邮件：info@eibseeeͳhotel.dewww.eibseeeibseeͳhotel.de ：乘坐火车前往Garmischͳpartenkirchen（通过慕尼黑） ：从慕尼黑机场乘坐Garmischͳpartenkirchen（2h 10分钟），从这里乘坐出租车到酒店：从高速公路到Garmisch的高速公路我们非常感谢Hans和Ilse Breuer基金会，德国神经退行性疾病中心（DZNE）（DZNE）和Synergyͳ慕尼黑系统神经病学的EIBSEE会议的资助。
癫痫的基本机制
第3章癫痫的基本机制John G.R.牛津大学癫痫发作的杰弗里斯药理学系通常涉及神经元的过度解雇和同步。这打断了所涉及的大脑部分的正常工作，从而导致特定类型的癫痫类型的临床症状和符号学。本章将概述癫痫放电的基本机制，特别是在局灶性癫痫的细胞电生理学方面。它将概述阐明癫痫发作期间“超同步”神经元活动的概念的最新进展。局灶性癫痫活性局灶性癫痫发生在新皮层和边缘结构中，包括海马和杏仁核。在一系列实验模型上进行的工作产生了有关简短（约100 ms）癫痫事件的详细理论，该事件类似于在具有局灶性癫痫的人EEG中经常发现的“间歇性尖峰”。实验性间歇放电的特征是突然在当地大多数神经元中同步发生的“阵发性”去极化移位（PDSS）。这些是大型去极化，即2040mV，这使神经元燃烧了快速的动作电位。PDS具有巨大的兴奋性突触后电位（EPSP）的特性，并且取决于谷氨酸，这是大脑中主要的兴奋性突触发射机。这个巨大的EPSP是由同一人群中许多其他神经元的同时激发驱动的。这种连接的概率可以很低。例如，海马中的随机选择的锥体细胞的2％之间的〜12％。PDS还取决于神经元的soma树突区域的内在特性，例如电压 - 敏感的钙通道可以产生缓慢的去极化，从而驱动多个快速（钠通道）动作电位。在许多实验模型上的结合实验和理论工作表明，以下特征足以用于这种癫痫发射：兴奋性（通常是金字塔）神经元必须使连接到突触网络。由于单个突触的特性和/或由于突触前神经元的发射模式（由于电压敏感性的去极化通道引起的爆发爆发意味着突触电位可以汇总）。本质上，神经元需要很有可能将其突触后靶标超过阈值。神经元的种群必须足够大（“最小骨料”类似于核裂变炸弹的临界质量）。此最低骨料允许神经元与几个突触中的几乎所有人群中的所有其他人建立联系，从而使一小部分神经元的活动在适当的条件下可以非常迅速地通过人群传播。不同的联系意味着神经元种群是在近距离进展中募集的。在实验模型中，最小癫痫骨料可以低至10002000神经元，但在人类癫痫灶中可能更大。
微电网中需求侧管理的定价机制与非定价机制
摘要 - 在本文中，我们比较了芬兰赫尔辛基社区中实施需求方管理（DSM）机制的定价和非定价机制。我们使用配置文件转向方法比较了基于峰值负载方法的负载转向，并根据市场价格信号（根据峰值负载，损失和设备配置文件）进行负载转向。我们发现两种方法之间存在显着差异。峰值减少控制策略有助于降低峰值功率和提高功率流稳定性，而主要基于价格的策略则导致更高的峰值和增加的电网损失。我们的结果强调了可能有必要从基于市场价格的DSM转移到基于峰值负载降低和其他系统要求的DSM激励和控制策略。索引条款 - 可再生能源，需求侧的管理，微电网，价格机制，峰值负载降低
新奇事物处理的元认知机制
新颖性是生物生存和人工智能体设计的核心。一方面，认知和神经科学积累了大量实验数据，解决了新颖性检测、响应和适应的各种机制。越来越多的证据表明预测编码理论 5 可以将新颖性研究的各种经验发现整合到连贯的框架中。另一方面，人工智能，尤其是基于深度学习的机器学习系统，大多是在封闭世界假设下开发的：它们的性能通常是使用相对于训练数据分布内的数据进行测试的，这导致这些系统在面对开放世界的新颖性时很脆弱。我们提出了一种综合方法来处理生物和人工智能系统中的新颖性，回顾支持神经认知的研究，并勾勒出基于预测编码理论设计新颖性感知人工智能系统的路线图。