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通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
一种用于反渗透淡化分析的新算法方法：设计优化和参数研究
摘要：人口增长，再加上工业和农业发展，导致对淡水供应的需求增加。对于缺水稀缺的国家，淡化构成了解决此问题的唯一可行解决方案。反渗透（RO）技术已被广泛使用，因为膜材料已升级并降低了成本。现在，RO是最重要的技术，用于化下不同类型的水，例如海水，咸水和自来水。但是，它的设计至关重要，因为许多参数都参与获得良好的设计。大量使用RO鼓励建立一种促进设计过程的程序，并有助于获得最佳性能RO脱盐系统。本文提供了一个分为三个部分的过程：（1）对RO参数进行分类； （2）按一定顺序选择pa-armeters，然后通过12个步骤进行计算过程； （3）然后在RO系统分析（ROSA）软件上插入所选参数和获得的值。然后，通过创建一个使用ROSA的RO系统设计阶段遵循的算法图表来总结这些点。然后以拟议列表上的一个示例进行验证以验证该过程，并进行了对参数的不同值进行比较。这项比较研究的结果表明，选择不同的参数会影响RO系统的生产力。此外，每个设计都有特定的最佳参数集，这取决于用户设置的限制。
利用生物质的锂硫电池的最新进展......
虽然生物质废弃物数量庞大，但这些材料及其生产过程通常对环境友好、成本低、无害且易于扩展。这些优势使生物质材料成为解决环境污染问题的绝佳选择，主要是通过替代可持续性较差的同类材料。这也适用于电池等储能系统，其中多个组件对环境影响很大。在此背景下，为了应对日益增长的能源需求，人们对锂硫电池进行了广泛的研究，预计其商业化程度将不断提高。具体而言，近年来，锂硫电池可再生正极材料的使用取得了进展，这一领域得到了广泛的关注，其中对从生物质中获得的碳质材料 (C) 和/或活性炭 (AC) 进行了深入研究。本文通过对来自天然废物的碳质材料进行分类和讨论，根据生物质的类型对这一领域进行了回顾：（1）木本植物，（2）草本植物和农业，（3）水生植物，（4）动物和人类，以及（5）受污染和工业生物质废料。此外，还对所有用作硫载体的多孔碳或活性炭的来源、合成参数、物理性质以及锂硫电池中的电化学性能进行了详尽的评估。目的是对从生物质资源中制备碳的进展进行一般性描述，重点研究这些材料的结构和电化学性质（重点是过去十年），并对这一发展领域的未来研究进行展望。
心理测量：一种用于从人类大脑活动重建图像的万能模型
通过脑机接口，重建所看到的人脑活动图像连接了人机视觉和计算机视觉。由于个体之间大脑功能存在固有差异，现有文献主要集中于使用每个人各自的脑信号数据为每个人获取单独的模型，而忽略了这些数据之间的共性。在本文中，我们设计了心理测量学，这是一个全方位模型，用于重建从不同受试者获得的功能性磁共振成像 (fMRI) 图像。心理测量学包含一个全方位专家混合 (Omni MoE) 模块，其中所有专家共同努力捕捉受试者间的共性，而与特定受试者参数相关的每个专家则负责处理个体差异。此外，心理测量学还配备了一种检索增强推理策略，称为 Ecphory，旨在通过检索预先存储的特定受试者记忆来增强学习到的 fMRI 表征。这些设计共同使心理测量变得万能而高效，使其能够捕捉受试者之间的共性和个体差异。因此，增强的 fMRI 表征可作为条件信号来指导生成模型重建高质量逼真的图像，从而使心理测量在高级和低级指标方面都成为最先进的技术。
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
激励无碳经济：一种识别免费的方法......
摘要 尽管大多数国家都认识到缓解气候变化的紧迫性并签署了各种有助于减少排放的协议，但自上而下减少全球二氧化碳排放的方法迄今为止收效甚微。本文并不否认这种“自上而下”的协议对于制定合理战略以实现总排放量下降的重要性，但本文建议采取一种补充方法，鼓励立即“自下而上”地实现气候目标，而不必等待全球合作。本文建立了一个框架，使用三个易于衡量的国家经济参数来识别国家之间的搭便车行为：碳强度、碳强度变化率和人均 GDP。然后，本文提出了一个简单的公式来计算对搭便车国家的贸易制裁，该公式可用于激励碳排放减少的双边行动。本文认为，商品价值、进口国和出口国之间的碳强度差异以及碳去除成本可用于计算搭便车国家的不公平贸易优势。通过三个案例研究测试了所提出的框架的动态性，重点介绍了当前的搭便车行为——基于 1991-2012 年期间的历史排放量；另一种假设情景，即一部分国家采取激进的碳减排措施；以及 450 ppm 稳定情景。关键词：气候政策、碳定价、搭便车、排放交易、气候变化。JEL：Q38、Q41、Q56、Q54。
混合动力汽车可行性的技术经济分析...
由于人口的增长，能源需求也随之增加。为了应对这种需求的增长，增加可再生能源在能源结构中的份额是一种解决方案，因为它是一种可持续的、无限的和零温室气体排放的能源。然而，这些资源的特点是间歇性的。为了解决这个问题，我们需要储存额外的能量。最有前途的技术之一是压缩空气储存，事实证明，它在非高峰时段储存能量并在高峰时段再生能量是有用的。本文研究了由光伏系统和压缩空气储能组成的混合发电系统的可行性。混合电力系统旨在比较有和没有储能选项的系统可行性。混合系统旨在为水处理厂供电。对包括消耗、发电和储存在内的能源状况进行了分析。研究了空气储存温度对储能平准化成本和对电网能源依赖性的影响。研究了环境温度和压缩机压力比对各种系统参数（如进出空气质量流量和系统效率）的影响。结果表明，当存储温度从 300°C 升至 800°C 时，存储效益的平准化成本为 0.025 美元/千瓦时。当压力比从 2 增加到 30 时，系统效率从 70% 降至 28%，同时保持环境温度恒定在 300°K。相反，当环境温度从 295°K 升至 320°K 时，系统效率从 60% 升至 64%，同时保持压力比为 3。
辅助负荷促进以目标为导向的拉伸反射增益调节
自愿运动在执行前需要做好准备。人们已在整个中枢神经系统中观察到了准备活动，最近在人类周围神经系统（即肌梭）的一级神经元中也发现了准备活动。感觉器官中出现的变化表明，拉伸反射增益的独立调节可能是运动准备的重要组成部分。本研究的目的是进一步研究人类受试者优势上肢的短延迟拉伸反射反应 (SLR) 和长延迟拉伸反射反应 (LLR) 的准备调节。具体来说，我们研究了不同的目标参数（目标距离和方向）如何影响目标导向伸手的背景下拉伸反射增益的准备调节，以及任何此类调节是否取决于准备持续时间和背景负荷的方向。我们发现目标距离只会产生很小的反射增益变化。相比之下，SLR 和 LLR 增益都根据目标方向受到强烈调节，从而促进即将到来的自愿运动。当准备延迟足够长（> 250 毫秒）且同向肌肉未负重时，这种以目标为导向的 SLR 和 LLR 增益调节会出现或增强 [即，当背景负荷首次施加在同向肌肉动作方向（辅助负荷）时]。结果进一步支持了伸手准备中相对缓慢进化的过程，该过程可能通过独立控制肌腱运动神经元来调节反射性肌肉僵硬。这种控制可以增强自愿的目标导向运动，并在同向肌肉未负重时被触发或增强。
胚胎小鼠脑的定量神经解剖表型
先天性神经发育异常从出生开始就存在，并通过一个或多个大脑结构的异常发展而受到特征。大脑结构异常与神经发育和神经精神疾病高度合并，例如智力障碍，自闭症谱系，癫痫和精神分裂症，80％是遗传来源。我们旨在解决一个重要的神经生物学问题：有多少基因调节发育过程中大脑的正常解剖结构。为此，我们开发了一种定量方法，用于评估在胚胎胚胎第18.5天，在脑解剖学研究，冠状和矢状平面的两个平面上，在胚胎第18.5天，在小鼠突变体胚胎中总共有106个神经植物学斑点。在本文中，我们描述了我们开发的技术，并解释了为什么涉及胚胎小鼠大脑的超标准化程序比成年小鼠大脑更重要。我们将分析集中在脑大小异常上，以及最常见的大脑区域，包括皮质，call体，海马，心室，尾状壳核和小脑。我们的方案允许在冠状和矢状平面上明确定义的位置进行标准化的组织溶液管道，从胚胎小鼠脑的制备到切片，染色以及扫描和神经解剖学分析。一起，我们的方案将帮助科学家进行先天性神经发育异常，以及在健康和遗传疾病中小鼠胚胎组之间的解剖学变化。©2022作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
Jen-1 Dreamstyler：定制的音乐con
大型文本到音乐生成的模型已取得了重大进展，从而创造了从呈现的文本提示中创建高质量和各种音乐作品。但是，输入文本提示可能无法精确地捕获用户要求，尤其是当目标是生成从指定参考集合中得出的特定概念的音乐时。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于定制的文本到音乐生成，该方法可以从两分钟的参考音乐中限制概念，并生成一段符合该概念的新音乐。我们通过使用参考音乐微调验证的文本到音乐模型来实现这一目标。但是，直接对所有Pa-Rameters进行微调会导致过度拟合的问题。为了解决此问题，我们提出了一种关键参数调整方法，该方法使模型能够在保留其原始生成能力的同时吸收新概念。此外，我们在将多个概念引入验证的模型中时确定了潜在的概念冲突。我们提出了一种概念增强策略，以区分多个概念，从而使微型模型同时生成音乐，以同时融合了个人或多个概念。由于我们是第一个从事定制音乐生成任务的人，因此我们还为新任务引入了一个新的数据集和评估协议。我们提出的Jen1-Dreamstyler在定性和定量评估中都优于几个基线。演示将在https://www.jenmusic.ai/research#dreamstyler上找到。