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最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
研究文章 在资源受限的环境下共同设计用于检测饮用水中腹泻病原体的人工智能解决方案
1 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心社会学与全球健康系，2 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心，3 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学计算机科学系，4 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物化学系，5 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物技术研究中心，6 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所医学与成像 (MI-2) 机器智能实验室，7 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所放射科，8 美国亚利桑那州坦佩市亚利桑那州立大学计算与增强智能学院
受神经质量模型约束的深神经网络改善了时空脑动力学的电生理源成像
为成像大脑的时空电活动做出了许多努力，目的是绘制其功能和功能障碍以及帮助管理脑疾病的管理。在这里，我们提出了一个非惯性深度学习 - 基于源成像框架（DEEPSIF），该框架提供了来自非侵入性高密度脑电图（EEG）记录的强大而精确的时空估计值。deepSIF采用了能够建模中尺度脑动力学的生物物质模型产生的合成训练数据。潜在的大脑来源的丰富特征嵌入了现实的训练数据中，并被深sif网络隐含地学习，避免了与明确配置和调整先验有关的并发症在优化问题中，就像常规源成像方法中一样。通过1）通过1）评估一系列数值实验，2）在三个公共数据集中总共20个健康受试者中的感官和认知大脑反应，以及3）严格验证DeepSif在20个识别20型药物抑制患者中的癫痫效果区域的capa的能力，从而对ePiLsists epilessys的同伴进行了比较，结果。deepSif表现出良好的表现，产生的结果与有关感觉和认知信息处理的常见神经科学知识一致，以及有关癫痫组织的位置和范围的临床发现以及超过常规源成像方法。作为数据驱动的成像框架的DeepSIF方法，可以使时空脑动力学的有效且有效的高分辨率功能成像，这表明其对神经科学研究和临床应用的广泛适用性和价值。
考虑电池退化的能量受限微电网随机运行
可再生能源发电占比较高的电力系统容易受到发电量低的时期的影响。保持高可调度发电能力的另一种方法是使用电能存储，这样可以利用剩余电力，电能存储有助于保障供电安全。这种系统可以视为能源受限系统，电能存储的运行必须在最小化当前运营成本与无法满足未来需求的风险之间取得平衡。安全高效的运行需要具有足够远见的随机方法。依赖于运行的存储退化是一个复杂因素。本文提出了一种电池电量退化的线性近似方法，并将其与循环退化相结合，在基于随机对偶动态规划的能源管理模型中实现。本文研究了退化建模对挪威小型微电网日常运行的长期影响，该微电网具有可变可再生能源发电和有限的可调度发电能力，以及电池和氢气存储以平衡供需。我们的结果表明，与简单的随机策略相比，提出的策略可以将预期电池寿命延长四年以上，但可能会导致其他系统资源的退化加剧。
电力系统中安全约束的最佳功率流...
摘要。本研究重点评估储能系统 (ESS) 对可再生能源资源丰富的电力系统安全性改善的影响。为此，储能系统的存在被适当地纳入安全约束最优潮流 (SCOPF) 模型中；因此考虑了所需的技术修正。为了建立一个现实的模型，还考虑了火电机组的爬坡约束，这限制了发电机完全应对电力短缺。考虑到可再生能源发电的高渗透水平，模拟了输电线路和发电机的不同停电场景，以测量线路停电分布因数 (LODF) 和电力传输分布因数 (PTDF)。此外，为了说明风电发电量削减和负荷削减的经济影响，模型考虑了风电削减 (VWC) 和负荷损失值 (VOLL) 两个惩罚参数的值。对两个测试系统（包括 PJM 5 节点系统和 IEEE 24 节点 RTS）进行了数值研究，以评估 ESS 对所研究系统安全性改进的可能影响。并对所得结果进行了深入讨论。
使用 MCTLBO 在容量受限的配电网中支持电动汽车充电站集成的 PV/BESS
摘要。带有备用电池储能系统 (BESS) 的太阳能光伏 (PV) 系统可缓解电力系统相关问题，包括不断增加的负载需求、功率损耗、电压偏差以及随着电动汽车 (EV) 的整合在充电时增加负载而需要升级电力系统。本文研究了带有 PV/BESS 供电的电动汽车充电站 (CS) 的 IEEE-69 总线径向配电系统 (RDS) 的电压、功率损耗和负载能力等系统参数的改进。RDS 根据电动汽车总数、电动汽车充电时间和可用的 CS 服务时间分为不同的区域。每个区域分配一个 CS。制定了一种能源管理策略，根据电价的使用时间引导 CS、PV 板、BESS 和公用电网之间的电力流动。允许 BESS 在高峰时段将存储的多余能量出售给公用电网。采用基于多课程教学学习的多目标优化 (MCTLBO) 来优化 PV/BESS 系统的规模和每个区域中 CS 的位置，以最小化年度 CS 运行成本和系统有功功率损耗。结果验证了最佳 PV/BESS 为 CS 供电的适当功能，从而提高了系统的技术经济性。
等长运动任务中单个运动单元的控制和训练受到共同输入信号的限制
摘要 神经接口的最新发展使得实时和非侵入性地跟踪运动神经元脉冲活动成为可能。这种新颖的接口可以通过直接从人类神经系统中提取潜在的高维控制信号，为人类运动增强提供有希望的基础。然而，尚不清楚人类能够多灵活地控制单个运动神经元的活动，以有效增加可用于同时协调多个效应器的自由度数量。在这里，我们为人类受试者（N = 7）提供有关支配单个肌肉（胫骨前肌）的运动单元 (MU) 对的放电模式的实时反馈，并鼓励他们通过跟踪二维空间中的目标来独立控制 MU。受试者学习控制策略以针对各种 MU 组合完成目标跟踪任务。这些策略很少对应于神经活动开始时对单个 MU 的独立输入信号的意志控制。相反，MU 激活与 MU 对的共同输入一致，而 MU 对中单个 MU 的激活主要通过改变去募集顺序来实现，这可以通过运动神经元兴奋性的历史依赖性变化来解释。这些结果表明，基于对单个 MU 的独立突触输入的灵活 MU 募集不太可能，尽管去募集可能反映了神经元内在兴奋性的变化或输入或调制。
动力约束的量词 -
我们在低温下研究了玻色粒量子东模型的动力学特性。我们表明，相应的自旋-1/2量子东模型的幼稚概括没有类似的慢速动力学特性。特别是，与自旋案例相反，骨基底态被证明不是本地化的。我们通过引入排斥相互作用项来恢复本地化。该模型的骨气性使我们能够建立多体局部状态的丰富家族，包括连贯，挤压和猫州。我们通过引入一组满足玻色子换向关系的超级体验创造 - 宣传操作系统来形式化这一发现，并在对真空作用时，会产生刺激性，这些激发被指数定位于某个lattice的某个地点。鉴于模型的约束性质，这些状态长期保留其初始条件的记忆。即使在存在耗散的情况下，我们也表明，量子信息仍位于与系统参数可调节的变质时间内。我们提出了基于最先进的超导电路的Bosonic Quantum East模型的实现，该电路可在不久的将来使用，以探索现代平台中动力学约束模型的动态性能。
在资源受限的环境中，基于风险的国家网络安全方法的五项测试
网络安全已成为 21 世纪各国政府关注的首要问题。网络依赖性不断增加，信息和通信技术 (ICT) 飞速发展，扩大了网络事件中可以利用的潜在漏洞范围；¹通过降低恶意网络行动的成本，降低了潜在威胁行为者的准入门槛；²在某些（但绝不是所有）环境中，人们担心网络攻击优先于网络防御。³在许多政治话语中，网络威胁长期以来一直伴随着对“网络灾难”的担忧，这种灾难会威胁国家稳定，尤其是当关键国家基础设施 (CNI) 受到攻击时。网络珍珠港事件、网络卡特琳娜袭击和网络 9/11 都是未来网络末日场景的例子，自 1990 年代以来，许多政府（尤其是全球北方国家的政府）一直在使用这些场景将网络安全威胁纳入国家安全领域。⁴ 正如 Lee 和 Rid 所说，对破坏性网络攻击的炒作和恐惧使网络安全预算免受金融危机后国家安全支出大幅削减的影响。⁵ 部分原因是，许多安全领导人认为，投资于秘密情报以检测和应对最复杂的威胁是解决网络安全挑战的重要组成部分。
由 PBX1/2 指导的时空受限基因调控网络获得
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 3 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.03.08.483529 doi：bioRxiv preprint