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基于多目标优化的非支配排序遗传算法对风能潜力的评估 III
摘要：风能是一种丰富的可再生能源，近年来在世界范围内得到广泛应用。本研究提出了一种新的基于多目标优化 (MOO) 的风能系统遗传算法 (GA) 模型。所提出的算法包括非支配排序，其重点是最大化风力涡轮机的功率提取，最小化发电成本和电池寿命。此外，还分析了风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 的性能特征，特别是扭矩、电流、电压、充电状态 (SOC) 和内阻。完整的分析是在 MATLAB/Simulink 平台上进行的。将模拟结果与现有的优化技术（如单目标、多目标和非支配排序 GA II（遗传算法 II））进行了比较。从观察结果来看，非支配排序遗传算法 (NSGA III) 优化算法提供了卓越的性能，特别是更高的涡轮机功率输出、更高的扭矩率、更低的速度变化、更低的能源成本和更低的电池退化率。该结果证明，与传统的优化工具相比，所提出的优化工具可以从自激感应发电机（SEIG）中提取更高的功率。
单细胞分选，隔离和纳米素分配OMICS，稀有细胞和细胞系开发应用
如果下一个液滴仅包含一个适合用户定义的参数（大小，荧光标记）的单个单元格，则将其分配到目标实验室中。否则，将其分配到恢复瓶中，允许重新处理
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
基于SSVEP，EOG和眼动物跟踪的混合脑计算机界面中使用强制反馈设备用于排序项目
摘要：针对从人类有机体衍生的信号的研究变得越来越流行。在这个领域，基于脑电波的脑部计算机界面扮演了特殊的角色。由于脑电图记录设备和较低的设定价格的缩小尺寸，它们变得越来越受欢迎。不幸的是，此类系统在生成的命令数量方面受到很大的限制。这尤其适用于不是医疗设备的集合。本文提出了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP），EOG，眼睛跟踪和力反馈系统的混合脑计算机系统。这样的扩展系统消除了许多特定的系统缺点，并提供了更好的结果。本文的第一部分介绍了有关混合脑部计算机系统中应用的方法的信息。根据操作员将机器人的尖端放置在指定位置的能力来测试提出的系统。提出了工业机器人的虚拟模型，该模型用于测试。在现实生活中的工业机器人上重复测试。通过启用和禁用的反馈系统验证了系统的定位精度。在模型和真实对象上进行的测试结果清楚地表明，在由操作员控制时，力反馈提高了机器人尖端的定位精度。此外，模型和现实生活中的工业模型的结果非常相似。在下一阶段，对使用BCI系统进行分类项目的可能性进行了研究。该研究是在模型和真正的机器人上进行的。结果表明，可以使用来自人体的生物信号进行排序。
对羊群进行排序：从孤立的第三磨牙和下颌骨的定量鉴定，通过几何形态图
Marine Jeanjean，Ashleigh Haruda，Lenny Salvagno，Renate Schafberg，Silvia Valenzuela-Lamas等。对羊群进行排序：通过几何形态计量学从孤立的第三磨牙和下颌骨对绵羊和山羊的定量鉴定。考古科学杂志，2022，141，pp.105580。10.1016/j.jas.2022.105580。HAL-04873072
不完整的谱系分类解释了在四种西欧蚱hoppers（Orthoptera：acrididae：chorthippus）的辐射中DNA条形码低的性能
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能（Orthoptera：Acrididae：Chorthippus）。林尼社会生物学杂志，2023年，10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161
课程和教学大纲（2023-2024）
模块：1功能的增长3小时概述和算法和数据结构的重要性 - 算法规范，递归，绩效分析，渐近符号 - BIG-O，OMEGA和THETA符号，编程样式，编码的改进，编码 - 时间间隔交易，测试，测试，测试，吸收数据。Module:2 Elementary Data Structures 6 hours Array, Stack, Queue, Linked-list and its types, Various Representations, Operations & Applications of Linear Data Structures Module:3 Sorting and Searching 7 hours Insertion sort, merge sort, sorting in linear Time-Lower bounds for sorting, Radix sort, Bitonic sort, Cocktail sort, Medians and Order Statistics-Minimum and maximum, Selection in expected linear time, Selection in最差的线性时间，线性搜索，插值搜索，指数搜索。模块：4棵树6小时的二进制树 - 二进制树的特性，b-tree，b-tree定义 - b-tree上的操作：搜索b树，创建，分裂，插入和删除，b+-tree。模块：5个高级树8小时螺纹二进制树，左派树，锦标赛树，2-3棵树，张开树，红色树木，范围树。模块：6图7小时表示，拓扑排序，最短路径算法 - Dijkstra的算法，Floyd-Warshall算法，最小跨越树 - 反向删除算法，Boruvka的算法。模块：7堆和哈希6小时堆作为优先队列，二进制堆，二项式和斐波那契堆，霍夫曼编码的堆，可扩展的哈希。模块：8个现代问题2小时
T.Yau High School Science Award 仅用于2024丘成桐中学 ...
2.1 Construction of recombinant plasmids ...........................................................................................9 2.2 Protein expression and purification .............................................................................................. 10 2.3 Electrophoretic characterization of proteins ............................................................................... 11 2.4 Electrical conversion ........................................................................................................................ 11 2.5 Flow cytometry sorting ................................................................................................................... 11 2.6 ELISA reader screening .................................................................................................................. 12 3.Directed evolution of GFP catenane ........................................................................................ 12
计算机科学与工程
2。Data Structures and Algorithms The notion of abstract data types, stack, queue, list, set, string, tree, binary search tree, heap, graph, tree and graph traversals, connected components, spanning trees, shortest paths, hashing, sorting, searching, Algorithmic techniques: greedy, dynamic, divide and conquer, back tracking, asymptotic analysis (best, worst, average cases) of时间和空间，上限和下限。
基于 RRAM Crossbar 的神经形态脑接口...
摘要 — 实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态地对神经尖峰进行分类，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟的尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改善。