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可再生能源投资风险
建立符合《巴黎协定》的能源系统需要大规模投资可再生能源技术 (RET)。因此，制定有效的能源政策需要了解可再生能源技术投资风险的动态。本研究利用了可再生能源技术项目数据和对德国、意大利和英国投资者的 40 次采访。我们确定了五种最相关的可再生能源技术投资风险类型（削减、政策、价格、资源和技术），显示了它们随时间推移的相对重要性，并使用访谈记录的网络分析来确定观察到的变化背后的驱动因素。我们发现，这三个国家的太阳能光伏和陆上风电技术的风险溢价和投资风险都有所下降。以较低的成本提高技术可靠性、数据可用性、更好的评估工具以及可靠而稳定的政策是投资风险下降的关键因素。虽然随着时间的推移，政策和技术风险变得相对不那么重要，但削减和价格风险却变得相对重要。根据这些见解，我们为旨在加速向符合巴黎协定的能源系统过渡的政策制定者提出了建议。
![arxiv：2501.05100v1 [physics.soc-ph] 2025年1月9日](/simg/a\a171acff4261daef0608383a06defdd468aa84f4.webp)
arxiv：2501.05100v1 [physics.soc-ph] 2025年1月9日
摘要：在现有文献中，行人动力学模型成功捕获了诸如车道形成，疏散，瓶颈，人群相交等各种复杂场景。然而，由于过程中缺乏人类智能，许多模型，尤其是基于力量的模型，都难以复制简单而真实的情景。在这项研究中，我们提出了一种新颖的可变目标方法（VGA），该方法将人类智能纳入行人dynamics模型中，从而大大提高了他们的效率和现实主义。VGA介绍了多个中间目标的概念，称为可变目标，这些目标指导行人到他们的最终目的地，同时最大程度地减少互动和破坏。这些可变目标充当指导系统，允许过渡和自适应导航。通过战略性地定位可变目标，VGA引入了一个随机性。这使模型可以在相同条件下模拟各种行人路径，以反映人类决策的多样性。除了在简单方案中的有效性外，VGA还展示了复制高密度方案（例如车道形成）的强劲性能，提供了与现实世界中数据匹配的结果。
基于分布式触觉传感器的人形机器人的全身多接触运动控制
摘要 - 为了使人形机器人能够在共有的环境中稳健地工作，多接触运动不仅在四肢（例如手脚），而且在四肢的中间区域（例如膝盖和肘部）的中间区域进行接触。我们开发了一种实现这种全身多接触运动的方法，该运动涉及人形机器人在中间区域的接触。可变形的板状分布式触觉传感器安装在机器人四肢的表面上，以测量接触力，而无需显着改变机器人体形。较早开发的多接触运动控制器（专门用于肢体接触）扩展以处理中间区域的接触，并且机器人运动通过反馈控制稳定，不仅使用力/扭矩传感器，还可以使用分布式的触觉传感器来稳定。通过对Dynamics模拟的验证，我们表明，开发的触觉反馈提高了全身多接触运动的稳定性，以防止干扰和环境错误。此外，寿命大小的人形RHP kaleido展示了全身多接触运动，例如向前走，同时通过前臂接触支撑身体，并在坐着的姿势和大腿接触中平衡姿势。
摆脱代理型人工智能的必要性
我们提出了一种人机交互与人工智能系统 (HAII) 的新方法，以替代主流的二元方法，其中人类和人工智能被视为交互主体。通过两个定量实验和两个定性现场案例研究，我们表明主流 HAII 范式存在潜在的有害设计缺陷，因为它可能引发负面动态，例如自动化偏差和偏见。另一方面，我们的提议以计算机支持的协同工作文献为基础，其中人工智能可以被视为知识工件 (KA) 的一个组成部分。这由一个知识创造工具生态系统组成，其目标是支持 Ba（Nonaka 之后），即一群有能力的决策者。我们强调决策的合作性质以及 KA 应该嵌入的人工智能功能。这些包括旨在促进拨款的可解释人工智能解决方案，也包括能够在协作环境中进行推理的功能。最后，我们讨论了如何将智能和代理从个人转移到人类集体，以帮助减轻二元 HAII 的缺点（例如，技能降低），重新分配关键任务的责任，并重新审视 HAII 研究议程，以使其与日益广泛、异构和复杂的团队的需求保持一致。
肠道菌群和糖尿病：研究，翻译和临床应用 - 2023年糖尿病，糖尿病护理和糖尿病学专家论坛
本文总结了肠道菌群（GM）在糖尿病，糖尿病，糖尿病护理和糖尿病学组织的糖尿病中的作用的科学状态，该论坛在欧洲糖尿病研究协会举行，该协会在德国汉堡在汉堡举行的糖尿病研究协会。论坛包括临床医生和基础科学家，他们是肠道微生物组和新陈代谢领域的领先研究人员。Their conclusions were as fol- lows: 1 ) the GM may be involved in the pathophysiology of type 2 diabetes, as microbially produced metabolites associate both positively and negatively with the disease, and mechanistic links of GM functions (e.g., genes for butyrate pro- duction) with glucose metabolism have recently emerged through the use of Mendelian randomization in humans; 2）GM的高度个性化的性质构成了重大的研究障碍，并且对关联和因果关系进行了强有力的评估，需要大量的人群和深层的核基因组方法； 3）因为单个 - 时间点抽样错过了个体内部的GM Dynamics，因此需要在个体内进行重复测量的未来研究； 4）将需要许多未来的研究来确定这种不断扩展的知识对糖尿病诊断和治疗的适用性，而新颖的技术和改进的计算工具对于实现这一目标至关重要。
肠道菌群和糖尿病
本文总结了肠道菌群（GM）在糖尿病，糖尿病，糖尿病护理和糖尿病学组织的糖尿病中的作用的科学状态，该论坛在欧洲糖尿病研究协会举行，该协会在德国汉堡在汉堡举行的糖尿病研究协会。论坛包括临床医生和基础科学家，他们是肠道微生物组和新陈代谢领域的领先研究人员。Their conclusions were as fol- lows: 1 ) the GM may be involved in the pathophysiology of type 2 diabetes, as microbially produced metabolites associate both positively and negatively with the disease, and mechanistic links of GM functions (e.g., genes for butyrate pro- duction) with glucose metabolism have recently emerged through the use of Mendelian randomization in humans; 2）GM的高度个性化的性质构成了重大的研究障碍，并且对关联和因果关系进行了强有力的评估，需要大量的人群和深层的核基因组方法； 3）因为单个 - 时间点抽样错过了个体内部的GM Dynamics，因此需要在个体内进行重复测量的未来研究； 4）将需要许多未来的研究来确定这种不断扩展的知识对糖尿病诊断和治疗的适用性，而新颖的技术和改进的计算工具对于实现这一目标至关重要。
青少年发展的行为和神经动力学的变化
青春期是一个重要的发育时期，在此期间，大脑功能和行为发生了很大的变化。执行功能的几个方面，包括抑制响应，在此期间有所改善。相应地，结构成像研究已证明皮质和皮质下灰质体积的一致降低，死后组织学研究发现，前额叶皮质中兴奋性突触的大幅度降低（40％）。最近的计算建模工作表明，突触密度的变化是任务性能的改善。这些模型还可以预测与吸引子盆地深度相关的神经动力学的变化，其中更深层次的盆地可以构成更好的任务绩效。在这项研究中，我们分析了与任务相关的神经染色体，在跨越早期至晚期的大量纵向持续的受试者（男性和女性）中。我们发现年龄与埃里克森侧翼任务中的行为表现呈正相关。较旧的受试者在特定的认知操作过程中围绕与任务相关的EEG潜力的更深吸引者盆地的特征。因此，与检查兴奋性突触修剪的效果的计算模型一致，老年青少年在任务执行过程中表现出更强的吸引力动力学。
JHEP01(2020)031
摘要：我们考虑时间演化算子的对数负性和相关量。我们研究自由费米子、致密玻色子和全息共形场论 (CFT) 以及随机幺正电路和可积和混沌自旋链的数值模拟。全息行为与已知的非全息 CFT 结果有很大偏差，并显示出最大扰乱的明显特征。有趣的是，随机幺正电路表现出与全息通道几乎相同的行为。一般来说，我们发现“线张力图像”可以有效地捕捉混沌系统的纠缠动力学，而“准粒子图像”可以有效地捕捉可积系统的纠缠动力学。出于这个动机，我们提出了一种有效的“线张力”，可以捕捉时空缩放极限中混沌系统中对数负性的动态。我们比较了负性和互信息，从而发现量子信息和经典信息的不同动态。我们观察到的“伪纠缠”可能对经典计算机上量子系统的“可模拟性”产生影响。最后，我们使用测地线维滕图阐明了共形场论中密度矩阵部分转置运算与反德西特空间中纠缠楔形截面之间的联系。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
![arXiv:2206.06131v2 [q-bio.NC] 2022 年 10 月 20 日](/simg/5\5f77dbdede8809fb0373235af92c7488c05ff72a.webp)
arXiv:2206.06131v2 [q-bio.NC] 2022 年 10 月 20 日
复杂的时变系统通常通过从单个组件的动态中抽象出来，从一开始就构建群体水平的动态模型来研究。然而，在构建群体水平的描述时，很容易忽视每个个体以及它们对大局的贡献。在本文中，我们提出了一种新颖的 Transformer 架构，用于从时变数据中学习，该架构可以构建个体和集体群体动态的描述。我们不是一开始就将所有数据组合到模型中，而是开发了一个可分离的架构，该架构首先对单个时间序列进行操作，然后再将它们传递下去；这会产生置换不变性，可用于在不同大小和顺序的系统之间进行传输。在证明我们的模型可以成功恢复多体系统中的复杂相互作用和动态之后，我们将我们的方法应用于神经系统中的神经元群体。在神经活动数据集上，我们表明我们的模型不仅具有强大的解码性能，而且在跨不同动物记录的迁移中也表现出色，无需任何神经元级对应关系。通过实现可迁移到不同大小和顺序的神经记录的灵活预训练，我们的工作为创建神经解码的基础模型迈出了第一步。