在过去的二十年中,理论和建模已成为应用化学以及分析化学、合成化学和其他化学领域的主要研究课题之一。这是由于方法论、数值方法以及计算机软件和硬件的重大改进而成为可能的。许多实验研究开始包括计算建模。计算机模拟在现代化学中的作用不可低估,有效的建模和模拟在实际应用中起着至关重要的作用,因为它可以提供对实验的见解并帮助优化系统。具体而言,模拟越来越多地被用来用计算代替危险且昂贵的实验。同时,现代材料科学和生物学实验研究的令人瞩目的进步要求进一步发展和不断扩展当今计算化学方法的适用性和准确性。对大型生物分子、纳米粒子和界面进行快速而准确的定性和定量建模成为研究的主要焦点,这需要大量的计算工作,而且在目前的技术水平下并不总是能够实现。大多数计算化学问题都是关于求解分子中电子的薛定谔方程或经典粒子系统的牛顿运动方程。因此,数学应该在新的发展中发挥核心作用。本次研讨会的主要目的是根据顶尖科学家提供的经验分析计算化学的当前需求和期望,并与方法和计算软件开发人员进行讨论。以下部分以研讨会会议为名,包括初始演讲中提出的主题以及圆桌讨论和人际谈话中提出的主题。
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中,许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近,对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是,人们对这一主题越来越感兴趣,这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题,有必要建立新的动态模型,这些模型首先可以重现复杂的层次组织,其次可以重现神经元结构的可塑性,因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止,已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法,模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上,对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型,首先,基于对神经元和结构之间连接的真实描述,建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然,这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中,神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模,即重建一个动态系统,该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模,即
征收天然气附加费的背景是联邦政府颁布的《天然气价格调整条例》,该条例于2022年8月9日生效。根据该条例,直接受到天然气进口总量大幅减少影响的天然气进口商有权获得替代采购部分额外成本的经济补偿,前提是天然气采购合同是在2022年5月1日之前签订的。原则上,受影响的额外成本的赔偿要求将只从2022年10月1日起存在。天然气进口商还有权在每月15个工作日之前向市场区域经理提交下个月赔偿要求的预付款申请。根据2022年9月19日对《天然气价格调整条例》的修订,2022年10月和11月的预付款不得早于2022年10月31日;这也适用于 2022 年 9 月 20 日之前提交的申请。分期付款应在提交申请后的十个工作日内到期,但不得早于要求分期付款的月份前一个月的 20 日。符合条件的公司有权获得 THE 的补偿,THE 将通过燃气附加费向市场区域的平衡组经理收取相应的费用。
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HPC 市场上的各种产品已经采用异构集成,根据功能进行分解,混合工艺节点,或集成多个计算芯片来扩展计算资源。随着对 chiplet 集成的需求越来越大,最近出现了通过 ODSA、UCIe、OIF 等对 die-to-die 接口进行标准化以实现插入式解决方案来构建 chiplet 生态系统的努力,而之前的应用则采用专有的 die-to-die 解决方案。最近,chiplet 行业增加了 UCIe 的权重。除了 die-to-die 接口 IP 和标准的开发之外,代工厂和 OSAT 开发的先进封装技术(2.5D/3D 封装)也为实现需要高带宽和低延迟 die-to-die 接口的 chiplet 集成做出了重大贡献,以满足系统扩展的需求。
Moog Inc. 是一家全球精密运动控制产品和系统的设计商、制造商和集成商。在过去 70 年中,我们因提供最具挑战性的运动控制应用的创新解决方案而享有盛誉。因此,我们已成为世界领先的多领域车辆制造商的主要供应商,并应用于无数军事平台,为客户提供可靠的系统和支持。Moog Total Support 还为数千种商业应用提供维护和售后服务。
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择,可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而,可再生甲醇的供应仍然有限,而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料,这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获,可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放,这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行,研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较,可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%,燃烧后情况下的总捕获率为 90%,燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明,这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下,工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明,将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
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摘要:小型化核电机组的发展和碳交易市场的完善为实现综合能源系统低碳运行提供了新途径。本研究将NP机组和碳交易机制引入综合能源系统,构建新型低碳调度模型。针对NP机组引入导致的系统运行灵活性下降的问题,一方面对NP机组进行供热改造,使其成为热电联产机组,扩大其运行范围,提高其运行灵活性;另一方面在综合能源系统引入储电系统、储热系统、电转气机组等可进行能量时间转换或能量形式转换的辅助设备,共同提高系统运行灵活性。在模型求解阶段,利用离散化步长变换,将考虑可再生能源出力不确定性的机会约束规划(CCP)模型转化为等效的混合整数线性规划(MILP)模型。基于华北地区某综合能源系统实际数据搭建的测试系统表明,所提方法具有良好的经济效益和低碳环保效益。关键词:综合能源系统;核电机组;碳交易;碳排放;核能供热;低碳;机会约束;可再生能源发电不确定性。
摘要。在这篇 Outlook 论文中,我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动(例如心肺和自主神经活动)时,可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面:(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号,因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑,从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物,包括其 DOI。[DOI:10.1117/1.NPh.9.3.030801]
