Understand application authorization .............................................................................................. 12 Authorize vendor groups for application access ............................................................................ 13 Connect to the SP-API .............................................................................................................................. 13 Building a data ingestion pipeline ............................................................................................... 14 Implementing analytics capabilities ............................................................................................ 16 Implementing generative AI ......................................................................................................... 18
摘要 — 调查存储设备的辅助服务提供能力是智能电网背景下的一个重要研究领域。本文介绍了与北爱尔兰配电网运营商合作开展的案例研究的初步结果,该案例研究旨在探索存储设备的系统服务提供能力。使用来自当地变电站的 PMU 数据,该研究首先确定了由于 11kV MV 配电网中计划的 DG 连接注入而导致的潜在电压和/或线路负载违规。然后提出了一种基于 MATLAB 的多周期、安全约束优化公式,用于计算最佳存储调度,同时最大限度地减少 DG 削减以及存储运营成本。通过将优化输出反馈到 NEPLAN 中建模的测试配电网,验证了所提出方法的有效性。结果表明,可以独立或同时控制存储逆变器的有功和无功功率输出,以有效缓解网络违规。索引术语 — 辅助服务、储能设备、MV 配电网、可再生能源系统。
本文开发并应用了一个新颖的系统框架来分析成功以任务为导向的创新政策所需的能力和能力。框架确定了六个关键维度,其中结构能力和动态能力都必须保持一致:国家,技术管理,政策,科学技术,工业和需求维度。我们通过对巴西INOVA计划的解释性案例研究,特别是比较PAISS工业(Bioethanol)和Inova Petro(石油和天然气)子程序员的解释性案例研究,证明了特定能力和能力如何促进政策结果。尽管Paiss Industrial的成功源于各个方面的紧密一致性以及有效地动员了现有能力,但由于技术要求和行业能力之间的不对对准,Inova Petro仍在努力,尽管有实质性的资源,因此,加上有限的市场成型机制。分析表明,成功的以任务为导向的政策不仅需要个人能力和能力,还需要在所有维度上的系统一致性和有效的动员。此外,复杂的设计和实施功能在将能力转化为影响方面至关重要,尤其是在以前的经验基础上。这些发现对政策设计具有重要意义,表明面向任务的政策应考虑现有的能力和能力,同时作为通过实施开发新的工具的工具。
光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择,其中光子时间延迟储存器计算(TDRC)被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点,但其性能高度依赖于延迟反馈回路(FL)提供的衰减记忆,这限制了物理实现的可扩展性,特别是对于高度集成的芯片。在这里,我们提出了一种简化的光子方案,利用设计的准卷积编码(QC)实现更灵活的参数配置,从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同,基于QC的RC(QRC)中的编码数据支持时间特征提取,从而有助于增强记忆能力。因此,我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外,我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件,以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证,其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
ONJCRI 首席执行官兼拉筹伯大学癌症医学院院长 Marco Herold 教授表示:“我们确信这项工作将鼓励其他研究团队使用这种 Cas12a 临床前模型,该模型与筛选库相结合,是一套强大的新基因编辑工具,可提高我们对许多不同癌症背后机制的理解。”
Téo Kronovsek、Eric Hermand、Alain Berthoz、Alexander Castilla、Matthieu Gallou-Guyot 等人。与年龄相关的视觉空间工作记忆衰退反映在背外侧前额叶激活和认知能力上。行为脑研究,2021 年,第 398 页,第 112981 页。�10.1016/j.bbr.2020.112981�。�hal-03187511�
根据侵入性,BCI 主要分为两类。非侵入式 BCI 无需手术即可从外部刺激大脑。尽管某些技术可以针对大脑的较小区域,但非侵入式 BCI 可以覆盖大脑的较大区域。相比之下,侵入式系统可以应用于小区域,甚至具有单神经元分辨率,但会带来更高的生理风险(Ramadan 和 Vasilakos,2017 年)。基于 BCI 的相关性和扩展性,近年来出现了新的技术和公司,专注于开发新的侵入式系统,以神经元粒度刺激大脑。Neuralink 就是一个例子(Musk 和 Neuralink,2019 年),这家公司设计了颠覆性的 BCI 系统来记录神经元级别的数据,目前正致力于覆盖刺激功能。此外,神经尘埃(Seo 等人,2013)是一种由数百万个位于大脑皮层中的纳米级可植入设备组成的架构,可以进行神经记录。神经尘埃的演变是无线光遗传学纳米网络设备 (WiOptND)(Wirdatmadja 等人,2017),它使用光遗传学来刺激神经元。尽管这些方法很有前景,但 Bernal 等人 (2020) 的作者表明,它们存在漏洞,可能允许攻击者控制两个系统并执行恶意刺激动作,从而改变自发的神经元信号。根据攻击的覆盖范围(就大脑区域和受影响的神经元数量而言),网络攻击者可能会造成永久性脑损伤,甚至导致患者死亡。在同一方向上,Bernal 等人 (2021) 发现 BCI 的网络安全领域还不够成熟,非复杂的攻击可能会造成重大损害。总之,攻击者可以利用 BCI 漏洞来利用这些有前途的神经刺激技术。以这些研究的发现为动机,本文重点关注针对旨在改变神经元行为的网络攻击的稀缺研究。此外,还需要新的方法来衡量和理解这些攻击的影响。特别是,这些问题具有特殊的意义,因为攻击可能会恶化或重现常见神经退行性疾病的影响(Bernal 等人,2021 年)。为了改进以前的挑战,这项工作的主要贡献是定义和实施一种新的神经元网络攻击,即神经元干扰网络攻击 (JAM),重点关注神经活动的抑制。本研究旨在探索抑制性神经元网络攻击对大脑的影响。然而,文献中缺乏全面的神经元拓扑结构,因此,我们模拟了小鼠视觉皮层的一部分,放置在大脑的枕叶区域,定义了小鼠试图离开特定迷宫的用例。神经元拓扑是使用经过训练以解决此特定用例的卷积神经网络 (CNN)(Géron,2019)构建的。这项工作的第二个贡献是评估了 JAM 网络攻击对特定场景中的神经元和人工模拟造成的影响。为了进行分析,我们使用了现有指标,但也定义了一组新指标,得出结论:JAM 网络攻击可以改变自发的神经元行为,并迫使小鼠做出不稳定的决定以逃离迷宫。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年1月31日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.29.635580 doi:biorxiv preprint
摘要 本研究旨在设计基于沟通的有效营销能力模型(案例研究:伊朗国家钻井公司)。研究方法在目的上为适用型;在实施方法上为混合型(定性-定量);在性质和方法上为描述性-调查型;是一种探索性研究类型。研究的统计人群包括伊朗国家钻井公司的 10 名专家、教授和战略经理。定性部分的数据收集通过半结构化访谈进行,定量部分的数据收集通过问卷进行。定性部分的数据分析使用编码,定量部分使用 SPSS 和 Lisrel 软件。研究结果表明,经过核心和可选编码以及主类别和子类别的创建,确定了基于沟通的有效营销能力的六个维度,即战略能力、运营能力、职能能力、公司内部能力、外部能力和沟通作为基于沟通的有效营销能力方法的维度。