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数字化环境与社会管理框架
附件 I 阿富汗临时环境和社会影响评估流程 II 数字 CASA 拟议 OFC 网络 III 数字 CASA 的潜在积极环境和社会影响、潜在消极环境和社会影响和风险，以及缓解措施 IV 环境和社会筛查工具表 V 环境和社会范围界定表 VI 承包商现场特定环境和社会管理计划和现场特定 HSMP 的职责范围 VII ESHS 投标提案评估标准 VIII ESHS 特定应用条件 IX ESHS 施工技术规范 X 环境和社会合规报告 XI 申诉登记表 XII 申诉日志 XIII 申诉决定表 XIV 申诉报告格式 XV 地雷和不明爆炸物风险管理程序 XVI 偶然发现程序 XVII 项目办环境和社会官员职责范围 XVIII 实施 ESMF 和 RPF 的行动计划
数字化环境与社会管理框架
附件 I 阿富汗临时环境和社会影响评估流程 II 数字 CASA 拟议 OFC 网络 III 数字 CASA 的潜在积极环境和社会影响、潜在消极环境和社会影响和风险，以及缓解措施 IV 环境和社会筛查工具表 V 环境和社会范围界定表 VI 承包商现场特定环境和社会管理计划和现场特定 HSMP 的职责范围 VII ESHS 投标提案评估标准 VIII ESHS 特定应用条件 IX ESHS 施工技术规范 X 环境和社会合规报告 XI 申诉登记表 XII 申诉日志 XIII 申诉决定表 XIV 申诉报告格式 XV 地雷和不明爆炸物风险管理程序 XVI 偶然发现程序 XVII 项目办环境和社会官员职责范围 XVIII 实施 ESMF 和 RPF 的行动计划
Ranovus Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 配置...
Ranovus Inc. (“RANOVUS”) 今天在北美领先的光纤网络盛会 OFC 2021 上宣布，通过引入 Odin™ Analog-Drive CPO 2.0 架构，下一步将降低超大规模数据中心运营的功耗和总体成本。Ranovus 利用与领先的多太比特互连解决方案提供商 IBM Inc. (“IBM”)、TE Connectivity (“TE”) 和 Senko Advanced Components, Inc (“SENKO”) 的战略合作，为数据中心创建了第二代 CPO 2.0 配置。共封装光学器件 (CPO) 是一种创新方法，可在单个封装组件中为以太网交换机和 ML/AI 硅片提供 nx100Gbps PAM4 光纤 I/O，从而显着降低整个系统的成本和功耗。随着数据中心流量在人工智能和机器学习的推动下以前所未有的速度增长，网络基础设施必须在保持其总功耗和占地面积的同时扩大容量。 2020 年 3 月宣布的战略合作
功能性近红外光谱
这项研究旨在检查非竞争性人际交往中自发欺骗的神经相关性，以及使用功能性近交易光谱（FNIRS）（FNIRS）的自发欺骗与自发欺骗之间的神经相关性差异。我们使用了一个修改后的扑克游戏，参与者可以自由地决定是否向其他参与者发送一块真实/欺骗性的信息。在指示的SES Sion中，参与者根据说明发送了真实/欺骗性的信息。在这种非竞争性人际关系中，在轨道额皮层（OFC）和背外侧前额叶皮层（DLPFC）中，欺骗产生的神经活性比真实销售更高。此外，自发的欺骗表现出比在层极区域，DLPFC和额眼场中的欺骗指示的更高的神经活动。自发性真相的神经活动比在额眼场和前极区域的指示说法更高。这项研究提供了有关非竞争性人际情景期间自发欺骗的神经相关性的证据，以及自发欺骗与指导欺骗之间的差异。
通过罕见的短链脂肪酸性细菌的财团，增强了肠道微生物组营养不良和减轻DSS诱导的结肠炎
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
使用PV阵列卸下电动汽车电池充电器。
1 PG学生，2副教授1电气工程系1 Pvpit Budhgaon，印度马哈拉施特拉邦摘要：该研究的重点与电池充电系统有关。本文包含有关专业人员使用MATLAB模拟和原型研究和证明的不同电池充电过程的信息。太阳能是可以毫不费力地使用电动电池充电的隐性可再生能源之一，因此建议的系统实践PV阵列能量使用电源转换器为电动汽车电池充电。太阳能是无限的，无污染，可再生能源（RESS）用于充电电池。一个外电动电动电动电池充电系统，该系统通过双向DC-DC转换器在舞台静止模式下通过双向DC-DC转换器从太阳能PV阵列中充电。它在操作过程中排放电动电动电动电池以供电电动汽车的车辆。由于PV电池的间歇性质，需要电源转换器来为EV电池库充电而不会中断。关键词 - 绿色运输，可再生能源（RES），机上充电器（OBC），卸货充电器（OFC）混合车辆（HV），双向转换器（BIDC）
人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
决策形状在猕猴腹侧额叶内部动态跨沟通
猕猴的腹侧额叶皮层由一组解剖上异质和高度相互联系的区域组成。总的来说，这些领域与许多高级情感和认知过程有关，最著名的是对决策的适应性控制。尽管有这种欣赏，但对在决策过程中腹侧额叶皮质的细分如何相互相互作用几乎没有什么了解。在这里，我们通过分析从猕猴中猕猴中的八个解剖学上定义的细分记录的数千个单个神经元的活性来评估区域之间的功能相互作用，这些神经元的腹侧额叶皮质的八个分区，用于执行视觉引导的两种选择性概率的任务。我们发现，刺激和奖励分娩的开始全球增加了腹侧额叶皮层之间的通信。在暂时特定的暂时性交流是通过区域之间的独特活动子空间发生的，并取决于决策变量的编码。特别是，12L和12o区域与其他区域的连接性最高，同时更有可能从腹侧额叶皮质的其他部分接收信息，而不是发送。这种功能连接的模式表明，这两个领域在决策过程中整合各种信息来源的作用。综上所述，我们的工作揭示了在决策过程中动态参与的腹侧额叶皮层的解剖连接细分之间的相互交流的特定模式。关键字：腹侧额叶皮质，轨道额皮层，渐变岛，奖励，决策，选择，结果，功能连接性介绍灵长类的腹侧额叶皮层在指导决策过程中指导自适应行为方面起着核心作用。When making a choice, neural activity within orbitofrontal cortex (OFC) and ventrolateral prefrontal cortex (vlPFC) represents the different attributes associated with the available options, such as the amount, effort, delay, risk, or probability that the option might be able to be obtained (Tremblay and Schultz, 1999; Padoa-Schioppa and Assad, 2006; Kennerley and Wallis, 2009年;The OFC and vlPFC, are not, however, anatomically homogeneous areas and each encompasses a number of distinct subdivisions that have been defined on the basis of sulcal anatomy, cytoarchitecture, and receptor density (Walker, 1940; Barbas and Pandya, 1989; Morecraft et al., 1992; Carmichael and Price, 1994; Rapan et al., 2023).最重要的是，解剖学跟踪研究表明，这些细分中的每一个都从大脑其他部位收到一套独特的投影（Barbas and Pandya，1989; Carmichael and Price，1995a，1995b，1996）。我们以前的神经生理记录研究还报道了腹侧额叶皮层（Stoll and Rudebeck，2024a）跨越腹部额叶细分的可分离编码模式，并且编码中的这种差异似乎