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飞往序数的飞跃：通过灵活的建模方法脑损伤后详细的功能预后
1麻醉师，剑桥大学，剑桥大学，英国，2临床神经科学系，剑桥大学，剑桥大学，剑桥，英国剑桥大学，3个计算重症监护医学实验室，约翰斯·霍普金斯大学，巴尔的摩，巴尔的摩，美国医学博士，美国医学博士，4级，校长，斯特鲁尔，斯特鲁尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特罗尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特里尔，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，斯特林，国王，镇上，镇上。霍普金斯大学，美国马里兰州巴尔的摩，美国六六六号生物医学数据科学系，莱顿大学医学中心，莱顿，荷兰，荷兰7，生理学和药理学系，围手术医学和重症监护局，Karolinska Institutet，Karolinska Institutet，Sweden，Sweden for Cambride Cambride Cambride Cambride Cambride Cambrige，cambride Cambride Cambrige inder>
超柔性电极阵列可对啮齿动物体内数千个神经元进行长达数月的高密度电生理映射
✉ 通信和材料索取请发送至 Lan Luan 或 Chong Xie。lan.luan@rice.edu；chongxie@rice.edu。作者贡献 CX 构思并组织了整个研究；ZZ、HZ、XL、LL 和 CX 设计了实验，所有作者均参与其中；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下设计和制作了 NET 设备；DFL、JEC 和 LF 与 SpikeGadgets LLC 合作设计了堆叠头戴式记录系统；ZZ 和 XL 在 JEC 和 DFL 的帮助以及 CX 和 LF 的监督下设计了 NET 探头与头戴式记录系统的集成；ZZ 和 XL 在 CX 的监督下开发并执行了手术程序；ZZ、XL 和 HZ 在 LS 和 FH 的帮助以及 CX 和 LL 的监督下进行了动物神经记录实验； HZ 和 ZZ 开发并实施了数据预处理，由 CX 监督，并得到了 JEC 和 LF 的意见；ZZ 和 HZ 执行了数据后分析，由 LL 和 CX 监督，并得到了 LF 的意见；ZZ 执行了组织学研究，由 CX 监督；ZZ、LL 和 CX 撰写并修改了手稿，得到了所有作者的意见。
哥伦比亚推出需求侧灵活能源技术
在分布式能源部署状况方面，哥伦比亚实施了一项计划，旨在提高人们对能源效率的认识，并要求对电器进行贴标。合理高效利用能源和非传统能源计划 (PROURE) 确实实现了其目标，但并未充分发挥哥伦比亚能源效率机会的潜力。到 2022 年底，太阳能光伏分布式装机容量预计为 103 兆瓦，预计到 2036 年将达到 1,132 兆瓦——年均增长率为 23%，这显然是朝着正确方向迈出的一步 (UPME，2022a)。然而，如果要实现哥伦比亚能源部门雄心勃勃的碳减排目标，还需要做更多的工作来加速该国的能源效率和分布式能源/灵活技术。
灵活智能牵引供电容量配置方法...
1 min , 0 min( ,( ) / )) , t rated t rated dis i dis iiiii PPEE SOC tit − − (5) 其中，i 表示储能设备 i 。它可以是电池或 UC。E 表示其剩余能量。E i rated 表示其额定能量
高性能，灵活和热稳定的全稳态...
摘要：有机电化学晶体管（OECTS）是具有高跨导率的晶体管的产生，其中半导体通道的整体体积参与电化学掺杂过程。但是，液体电解质的使用限制了OECT的应用，并且由于电解质中的水存在，掺杂过程也很复杂。在这项研究中，首次将基于热塑性聚氨酯（TPU）的固体电解质在OECT中使用。将三种类型的离子液体与TPU聚合物基质作为固体电解质混合，并根据三种P型共轭半导体对OECT进行了研究。进一步进行了原位光谱化学研究，以确认基于TPU的固体电解质的这些共轭半导体的掺杂/发射过程。通过连续施加的偏置，在环境条件下的长时间操作和变化的温度（-50至120°C），证明了制造的固态OECT（SSOECT）的鲁棒性和高稳定性。在1000个弯曲周期后，在聚对苯二甲酸酯（PET）底物上也获得了高度柔韧性SSOECT，该苯二甲酸酯（PET）底物显示出可忽略不计的波动（I ON / I OFF）。基于这些高性能的SSOECT，在单极和互补构型中制造了逆变器电路，其中N型和基于P型OECT的互补逆变器与单极设计相比显示出更高的增益（46）。关键字：有机电化学晶体管，固体电解质，离子液体，互补逆变器，柔性电子
柔性内窥镜的抽样和培养：第一阶段
参考文献1。奥林巴斯。了解灵活内窥镜的抽样和培养的差异：为什么我们需要一种统一的方法。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evid-ence/publications/nexpass-differences-smppling-smpling-ulturing。访问2023年2月2。奥林巴斯。针对内窥镜抽样和培养计划实施和管理的提示，技巧和见解。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/sampling-and-culturing。2023年2月访问； 3。奥林巴斯。美国内窥镜研究：正确进行采样，培养和评估。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/endoscopes-sampling-culturing。访问2023年2月
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为
你能灵活一点吗
灵活响应式能源输送 (FRED) 项目由 Evergreen Smart Power 牵头，与 Energy Systems Catapult、myenergi、Tonik Energy 和斯旺西大学合作。该试验使用 Evergreen Smart Power 的软件平台来实时增加和减少电力需求。电动汽车充电和电加热（浸入式加热器和热泵）负载使用 MyEnergi 的 Zappi（一种智能电动汽车充电器，也可以使用人们的太阳能电池板的电力为汽车充电）和 Eddi 硬件进行管理。这些设备控制能源负载，能够在检测到来自电网的信号后自主采取行动，并接收远程发送的命令。这些设备在 Evergreen Smart Power 的虚拟发电厂软件中注册，该软件可优化电力使用以使其能够参与电网服务。