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在自然对话中将我们的思想从大脑传递到大脑的共同语言空间
抽象有效的沟通取决于在不同上下文中对单词含义的相互理解。大语言模型学到的嵌入空间可以作为人类用来传达思想的共享，上下文丰富的含义的明确模型。，我们在五对癫痫患者中自发，面对面的对话中使用电皮质学记录了脑活动。我们证明了语言嵌入空间可以捕获说话者和听众之间单词神经对准的语言内容。语言内容在单词发音之前出现在说话者的大脑中，并且在单词发音后，听众的大脑中相同的语言内容在听众的大脑中迅速重新出现。这些发现建立了一个计算框架，以研究人类大脑如何在现实世界中将他们的思想传播到彼此之间。
HPVSIM：基于代理的HPV传播和宫颈疾病模型
在2020年，WHO制定了首个加速宫颈癌的全球战略，概述了未来十年实现的一套雄心勃勃的目标。同时，新的工具，技术和策略正在管道中，可以改善筛查性能，扩大预防性疫苗的覆盖范围，并防止对致癌HPV的获取，持久性和进展。详细的机理建模可以帮助确定与宫颈癌作斗争的当前和未来策略的组合。需要开源建模工具来转移此类评估的能力。在这里，我们介绍了人类乳头瘤病毒模拟器（HPVSIM），这是一种新的，灵活的基于弹性的模型，可以通过国家特定的重要动态，结构化的性网络，共同传播HPV基因型，B-和T细胞介导的免疫力以及高分辨率疾病自然历史来参数。HPVSIM设计采用用户优先镜头设计：它是在Python中实现的，具有用于模拟常用干预措施的内置工具，包括一组全面的测试和文档，并在笔记本电脑上快速运行（秒至分钟）。没有牺牲有用的复杂性：该平台是灵活的，可以定制场景建模。
自闭症谱系障碍与大脑中的神经递质转换有关
“在寻求大脑中自闭症谱系障碍行为的根本原因时，我们发现神经递质的早期变化是主要原因的好候选者，”生物学科学学院尼古拉斯·斯皮策（Nicholas Spitzer）说，神经生物学系和大脑和思想研究所的尼古拉斯·斯皮策（Nicholas Spitzer）。“掌握触发ASD的早期事件可能会允许开发新的干预措施，以防止这些行为的出现。”
构建未来变速器网格
扩展和现代化的传输网格对于安全，负担得起和可持续的能源系统至关重要。来自国际能源机构的分析反复强调了电网的关键作用，尤其是在2023年综合报告中的电网和安全的能源过渡中。随着世界进入电力时代，权力的需求增长的加速增长进一步强调了这个问题的重要性。最新的IEA近期预测是，全球用电量每年近4％，直到2027年。需求在新兴市场和发展中的经济体以及许多发达经济体中都在增加，这是由于工业，电器，电动汽车，电动汽车，热泵，人工智能和其他技术的日益增长的驱动。传输网格对于将新的发电源与需求中心的扩展联系起来至关重要。加强和升级传输基础设施对于实现风能和太阳能的成本效益部署并增强跨境互连也是必不可少的。
单图像反射率和来自任何平板扫描仪的透射率
平板扫描仪已成为高分辨率，单像材料捕获的有前途的设备。但是，现有方法假设非常具体的条件，例如均匀的弥散照明，仅在某些高端设备中可用，从而阻碍其可扩展性和成本。相比之下，在这项工作中，我们引入了一种受固有图像分解启发的方法，该方法可以准确地消除阴影和镜面性，从而有效地允许使用任何平板扫描仪捕获。此外，我们以不透明和透射率的估计，全材料外观（SVBSDF）的关键成分（SVBSDF）的估计来探讨了单位材料反射捕获的先前工作，以非常高的分辨率和准确性改善了用平板扫描仪捕获的任何材料的结果。©2025 Elsevier B.V.保留所有权利。
2025-2026- transmission-planning-process-unified- ...
按照加利福尼亚ISO关税的传输计划过程和传输计划过程（TPP）商业实践手册（BPM）的规定，TPP分为三个阶段。本文档是作为TPP第一阶段的一部分而开发的，该文档需要开发统一的计划假设和技术研究作为当前计划周期的一部分。根据FERC在2010年12月批准的TPP的修订，该第一阶段还包括对CAISO将采用的公共政策目标的规范，将CAISO作为识别TPP第2阶段的策略驱动传输要素的基础，这将是在第2阶段开发的全面规划研究和传输计划的输入。第3阶段将在CAISO董事会批准后，如果有资格获得竞争性招标的项目在第2阶段结束时批准。如果您想了解有关Caiso的TPP的更多信息，请转到：
使用HPMScore
摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
建模用于传输网络管理的部分可再生能力削减
示例，[2]和[3]中的作品描述了一个基于功率传递分布因子（PTDF）（请参阅[8，9]）的动力学模型，该模型仅允许开始/关闭缩减决策，因此避免了对发电的元素操纵。由于现在可以考虑到传输系统运营商（TSO）的局部削减的可能性，因此本文介绍了一个动态模型，介绍了部分降低可再生能力所需的整个元素。所提出的方法基于PTDF建模框架，并针对使用基于模型的优化技术通过可再生功率部分削减和存储设备来最佳管理亚transmission区域充血状况的可能性。本文的目标是提供一个动力学模型，该模型可靠地描述了系统功能，并且适合基于模型的区域的最佳管理。由于通信约束，仅可用局部描述，并且与剩余网络的连接定义为作用在区域上的扰动。控制一个孤立区的主要挑战是针对该区域边界的全球功率流执行本地控制动作。的确，由于安全性和实际原因，不可能根据整个网络规模的状态测量做出决策。因此，要获得所考虑区域的近距离动力学模型是一个具有挑战性的问题。此外，我们提出了一种面向控制的建模方法。纸张的组织如下。符号：本文的最终目标是验证一个能够考虑传输网络从可再生能源中降低电源的可能性，并使用存储设备来考虑在线优化策略，以考虑电力线约束，控制动作延迟以及由于发电和模型近似而导致的不确定性。第二节介绍了考虑的建模。验证线性化动力学的模拟是在第三节中进行的，同时在第四节中概述了结论。