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太阳溪流太阳能公园-155 MW
edpr na是可再生能源领域的全球领导者EDP Renewables（EuroNext：EDPR）的全资子公司。EDPR是可再生能源开发的全球领导者，在欧洲，北美，南美和亚太地区的28个地区拥有在28个地区。在马德里的总部以及在休斯顿，圣保罗和新加坡的领先地区办事处，EDPR拥有合理的开发项目组合，包括顶级资产和可再生能源的市场领先运营能力。特别值得一提的是陆上风，分布式和大规模太阳能，海上风（OW-通过50/50合资企业）和技术以补充可再生能源（例如存储和绿色氢）。
分析可再生天然气生产FWP-155-NJB-1034的反事实场景温室气体排放
可交付的类型A：定量的统计数据集，总结了具有区域忠诚的BAU废物管理实践；可交付型B：与垃圾填埋气反面场景相关的温室气体排放和碳固隔效应的定量分析；可交付的类型C：一种新的研发模型，该模型已扩展为包括分析详细信息和反事实场景的结果。日记帐提交。
人类的视觉皮层流
本文描述的追踪通路的方法包括对来自同一组 171 名人类连接组计划参与者的 7T 结构和功能 MRI 数据执行的扩散纤维束成像 (Huang et al., 2021)、功能连接和有效连接 (Ma et al., 2022; Rolls et al., 2022a; Rolls et al., 2022b; Rolls et al., 2023a; Rolls et al., 2023b; Rolls et al., 2023d)，以及对 88 名人类连接组计划 (Larson-Prior et al., 2013) 参与者执行的脑磁图 (Rolls et al., 2023c)。扩散拓扑图测量的是大脑区域之间的直接解剖通路，而不是方向，不提供有关连接方向的证据，并且在上述研究中，功能和有效连接可以作为有益的补充，因为扩散纤维束成像有时可能会在通路交叉的地方产生假阳性，并且可能会错过一些特别长的通路。功能连接是通过一对皮质区域中的 BOLD 信号之间的 Pearson 相关性来衡量的，可能反映间接相互作用和共同输入，并且不提供有关任何影响方向的证据。然而，高功能连接确实反映了一对大脑区域的相互作用程度，并且确实反映了功能，因为它在静息状态和任务执行之间是不同的。本文描述的调查中使用了静息状态连接，因为它可以提供一个基本的连接矩阵，即使参与者可能无法执行特定任务（如某些精神障碍），也可以对其进行调查。有效连接旨在衡量两个大脑区域在每个方向上相互影响的程度，并利用时间延迟来估计有时被描述为因果关系的东西。有效的连接对于测量皮质区域之间尤其重要，因为至少在皮质层次结构中，解剖结构是不对称的，通常皮质层 2 和 3 向前投射到下一个皮质区域的层 2 和 3，而反向投影往往起源于更深的皮质层，并投射回前一个皮质区域的层 1，终止于皮质锥体细胞的顶端树突，因此可能具有较弱的影响，可以通过自下而上的前向输入分流（Markov et al., 2013; Markov and Kennedy, 2013; Markov et al., 2014; Rolls, 2016, 2023）。我们测量的有效连接被描述为全脑生成有效连接，因为它是可以生成所有 360 个皮质区域之间的功能连接和延迟功能连接（fMRI 为 2 秒，MEG 为 20 毫秒）的有效连接矩阵，并使用基于相互作用的 Stuart-Landau 振荡器的皮质连接模型的 Hopf 算法（Deco 等人，2019 年；Rolls 等人，2022b 年；Deco 等人，2023 年；Rolls 等人，2023c 年）。
实例对室外监视方案中事件相机流的分割
摘要：事件摄像机是一种新型图像传感器。这些传感器的像素彼此独立地和彼此独立运行。传感器输出是一个可变的速率数据流，该数据流在时空上编码亮度变化的检测。这种类型的输出和传感器操作范例为计算机视觉应用构成了处理的处理，因为基于框架的方法并非本地适用。我们在基于事件的室外监视的背景下，对不同最新的基于深度学习的实例分割方法进行了首次系统评估。用于处理，我们考虑将事件输出流转换为不同维度（包括点，体素和基于框架的变体）的表示。我们介绍了一个新的数据集变体，该变体在每个输出事件的实例级别以及基于密度的预处理以生成感兴趣的区域（ROI）。实现的实例分割结果表明，基于事件的域的现有算法的适应是一种有希望的方法。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
使用低技术流程方法恢复西部源头溪流：科学和案例研究结果、挑战和机遇的回顾
致谢 本文由 Jacquelyn Corday 为《美国河流》撰写，并得到科罗拉多州水资源保护委员会的资助。Corday 女士是 Corday 自然资源咨询公司的所有者，她在俄勒冈大学法学院获得法学博士学位，在洪堡州立大学获得环境生物学学士学位。研究和审阅由 Sarah Hinshaw 博士协助完成，她是科罗拉多州立大学 (CSU) 地球科学系河流地貌学组的应届博士毕业生，审阅由 Stillwater Sciences 高级修复工程师 Julie Ash 完成。美国河流的 Fay Hartman、Hannah Holm、Matt Freitas 和 Eileen Shader；奥杜邦落基山脉的 Abby Burk；以及美国森林管理局的 Ashley Hom 和 Kami Ellingson 提供了额外审阅。非常感谢 1.0 版的审阅者，他们提供了大量反馈，促使我们对 2.0 版进行了修改和添加：美国国家海洋和大气管理局的 Michael Pollock 博士；犹他州立大学的 Joseph Wheaton 博士；流域科学与工程的 Daniel Scott 博士；以及美国地质调查局的 Laura Norman 博士。此外，还要感谢科罗拉多州立大学的 Ellen Wohl 博士、Round River Design 的 Michael Blazewicz、土地管理局的 Ed Rumbold 和 Andrew Breitbart 以及 Confluence West 的 Kimery Wiltshire 提供的有益反馈。
工程自动核解哺乳动物悬架宿主细胞系，以降低无血清慢病毒过程流中的DNA杂质水平
摘要：我们用转基因编码四环素诱导的金黄色葡萄球菌核酸酶，并结合了易位信号。我们调整了未修饰和核酸酶工程的细胞系在无血清培养基中的悬浮液中生长，分别产生HEK293TS和NUPRO-2S细胞系。瞬时转染产生的1.19×10 6慢病毒转染来自Nupro-2S细胞的每毫升（TU/mL），HEK293TS细胞的1.45×10 6 Tu/ml。DNA梯子消失揭示了以四环素诱导的方式由NUPRO-2S细胞引起的中等居民核酸酶活性。DNA杂质水平在NUPRO-2S和HEK293TS细胞引起的慢病毒材料中无法通过SYBR安全琼脂糖凝胶染色检测到。通过PICOGREEN试剂进行直接测量表明，在HEK293TS细胞的慢病毒材料中，DNA以636 ng/ml的形式存在，在Nupro-2S细胞的慢病毒材料中，杂质水平降低了89％至70 ng/ml。通过使用50个单位/mL苯并酶处理HEK293TS衍生的慢病毒材料，这种还原与23 ng/ml相当。关键词：慢病毒，哺乳动物细胞，生物普应，基因治疗，核酸酶
由人类双流启发的假肢手的半自治层次控制框架
摘要：假肢手的常规使用显着增强了amputees的日常生活，但它经常引入认知载荷并降低反应速度。为了解决这个问题，我们引入了一个可穿戴的半自治层次控制框架，该框架是为截肢者量身定制的。从人类的视觉处理流中汲取灵感，将完全自主的仿生控制器集成到假肢手部控制系统中，以折断认知负担，并以人类在循环（HIL）控制方法中进行补充。在腹流阶段，控制器整合了用户手眼协调和生物本能中的多模式信息，以分析用户的运动意图并操纵视图域中的原始开关。通过HIL控制策略实现了向背流阶段的过渡，将精确的力控制与假肢的传感器和用户的肌电图（EMG）信号相结合。实验结果证明了所提出的界面的有效性。我们的方法提出了一种更有效的机器人控制系统与人之间相互作用的方法。
机器学习预测哪些河流，流和...
摘要：我们评估《清洁水法》保护的哪些水以及最高法院和白宫规则如何改变这一法规。我们使用空中图像和地球物理数据训练一个深度学习模型，以预测陆军工程兵团的150,000个管辖权确定，每个人都决定对一种水资源进行监管。根据2006年最高法院的裁决，《清水法》保护了美国三分之二的溪流和一半以上的湿地；根据2020年的白宫统治，它可以保护一半以下的溪流和四分之一的湿地，这意味着放松了690,000英里，3500万英亩的湿地英亩和30％的饮用水源。我们的框架可以支持在监管实施问题中的允许，政策设计和机器学习的使用。
