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利用封存的二氧化碳作为地热工作流体来发电和储存能量
在本文中，我们描述了一种新型 CPGES，称为地球电池扩展 II (EBE II)，它使用大型表面储罐或气量计在接近大气压的条件下储存二氧化碳。这使得电池放电阶段最多可产生 260 MW e 的电力，而单靠 CPG 只能产生 2.5 MW e。此外，新的 CPGES 系统可以配置为生产可在接近大气压下升华的固体 CO2（干冰），提供 -78 °C 的散热器，可用于一般冷却目的，特别是用于从空气中低温捕获二氧化碳。反过来，这种二氧化碳可用于开发更多这样的 CPGES 系统。如果不需要散热器，可以通过增加（额外）级来优化涡轮机，从而增加电力输出而不会形成干冰。
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
使用深度学习检测脑肿瘤
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采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
使用机器学习预测中风 - 警告
中风是全球第二大死亡原因，对个人和国家医疗保健系统来说仍然是一个重要的健康负担。我们的项目将机器学习原理应用于大量现有数据集，以根据潜在可改变的风险因素有效地预测中风。然后，它打算开发应用程序，根据每个用户的中风风险水平提供个性化警告，并提供有关中风风险因素的生活方式纠正信息。
支持雅加达向电子动力的过渡：使用基于可再生能源的电力和太阳能PV Systems对充电站的可行性研究fo
为了实现上述目标，本报告着重于部署屋顶太阳能PV系统的评估，以支持电动巴士充电基础设施。此外，该分析基于三个特定位置，即Cijantung，终端Ragunan和登台设施Pejaten
利用 CO₂-Plume 地热 (CPG) 能源技术...
CO 2 -羽状地热 (CPG) 技术是一种地热发电系统，它使用地质储存的 CO 2 作为地下热提取流体来产生可再生能源。CPG 技术可以通过提供可调度电力来支持可变风能和太阳能技术，而灵活 CPG (CPG-F) 设施可以同时提供可调度电力、能量存储或两者。我们提出了第一项研究，研究 CPG 发电厂和 CPG-F 设施如何通过将工厂级发电厂模型与系统级优化模型相结合，作为可再生重度电力系统的一部分运行。我们以美国北达科他州为例，展示 CPG 将地热资源基础扩展到通常不考虑地热发电的地点的潜力。我们发现，太阳-风能-CPG 模型的最佳系统容量可以比峰值需求高出 20 倍。CPG-F 设施可以通过在季节性和短期时间范围内提供能量存储，将这种模拟系统容量降低到峰值需求的 2 倍多一点。 CPG-F 设施的运营灵活性进一步提高了 CPG 发电厂的环境空气温度限制，通过在临界温度下储存能量。在所有情况下，需要对二氧化碳排放征收每吨数百美元的税，才能在经济上证明使用可再生能源而不是天然气发电厂是合理的。我们的研究结果表明，CPG 和 CPG-F 技术可能在未来的可再生重电系统中发挥宝贵作用，我们提出了一些建议，以进一步研究其整合潜力。
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
利用虚拟工作环境减少隐性性别偏见
摘要 隐性性别偏见会给职场女性带来代价高昂且复杂的后果，许多女性报告称自己遭受了性别微侵犯，这导致她们被忽视或不尊重。我们呈现了一个在线桌面虚拟环境，从第一人称视角讲述了男性或女性自我形象的故事，他们要么经历积极要么消极的工作场景。消极场景包括许多来自性别微侵犯分类的例子。与拥有男性自我形象的参与者相比，与女性自我形象有过消极职场体验的参与者的隐性性别偏见水平显著降低。有证据表明，在消极条件下，女性自我形象表现出同理心和观点采择。无论自我形象的性别如何，积极的职场场景体验都没有表明隐性性别偏见显著减少。我们讨论了这些发现的含义，并就减少隐性偏见提出了虚拟环境技术和场景的建议。
利用“全内”技术在肝细胞中进行离体/体内基因编辑...
肝脏是细胞和基因治疗以及基因编辑的首选器官，因为遗传性疾病众多且常常危及生命。已证明酪氨酸血症小鼠作为模型生物的 HDR 可以纠正该疾病，尽管不诱导 DSB 的同源重组效率非常低（Paulk 等人，2010 年；Junge 等人，2018 年）。在类似的小鼠模型中，通过流体动力学 DNA 注射（Yin 等人，2014 年）和非病毒 Cas9 mRNA 与腺相关病毒 (AAV) 载体介导的 HDR 模板递送相结合（Yin 等人，2016 年）证明了 CRISPR/Cas9 介导的表型拯救。AAV 载体已成为肝脏的基因递送载体，据报道在人体临床试验中具有令人印象深刻的治疗效果（Nathwani 等人，2014 年）。最近，在一个载体上编码化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 表达盒，在另一个载体上编码引导 RNA (gRNA) 和修复模板的双 AAV 载体系统的应用，逆转了新生小鼠鸟氨酸转氨甲酰酶基因的突变 ( Yang et al., 2016 )。这种体内基因编辑工具在两个载体上的分段归因于 AAV 的拟议包装尺寸限制，即 4.9 kb ( Grieger and Samulski, 2005 ) 至 5 kb ( Wu et al., 2010 )。两种不同的 AAV 载体共同递送是可行的，每种载体编码所需成分的一部分，这些成分在细胞内通过转剪、同源重组或内含肽重新结合（ Truong 等人， 2015 ），但在体内发生率较低（ Xu 等人， 2004 ）。