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为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023）
摘要AI的发展为传播者（即，对话代理人），已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程，尤其是自闭症患者，尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人（CVH/对话剂/聊天机器人）的相互作用。使用半结构化访谈，对话性聊天案和研究后的在线问题，我们介绍了与人类chatbot互动，聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明，尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈，但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况，他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外，非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意，而在Con Trary，自闭症参与者中，他们期望更多的深度对话，因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解，以通过陪伴和社交联系来支持他们。
通过 CMR 组织追踪评估心肌变形揭示妇科疾病患者左心室亚临床心肌功能障碍
1 四川大学华西第二医院放射科，妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室，成都，2 四川大学华西医学院，华西医院，成都，3 四川大学华西第二医院超声科，妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室，成都，4 四川大学华西医院心内科，心血管病研究所心脏结构与功能实验室，心脏结构与功能四川省重点实验室，成都，5 电子科技大学医学院四川省肿瘤医院暨研究所放射科，成都，6 四川大学华西第二医院妇产科，妇女儿童出生缺陷与相关疾病教育部重点实验室，成都
Repsol 从 Quantum Capital Group 收购 ConnectGen，进入美国陆上风电市场
ConnectGen 总部位于德克萨斯州休斯顿，是一家可再生能源开发商，采用多种技术方法，拥有完整的内部开发能力，尤其擅长美国陆上风电项目。ConnectGen 的开发项目包括美国最具吸引力的能源地区不同成熟度的 20,000 兆瓦陆上风电、太阳能和储能项目。该项目意味着 Repsol 进入美国陆上风电行业，该行业是全球最大、增长潜力最高的市场之一。ConnectGen 还将使 Repsol 能够在美国强大的可再生能源能力和国际深厚专业知识的基础上再接再厉，增加一个重要的风电增长平台，以补充通过 2021 年收购 Hecate Energy 40% 股份获得的太阳能和储能开发能力。
草案SB 63证词 - 康涅狄格州大会
在过去的几年中，康涅狄格州进行了大量的财务和基础设施投资，以支持海上风能开发。最值得注意的是，该州已分配了数亿美元，以现代化和重新开发新伦敦的州码头，将其转变为离岸风项目的尖端编组港口。这项投资不仅增强了康涅狄格州在海上风开发中的领导地位，而且还通过吸引开发商及其相关行业进入该地区创造了新的经济机会。目前正在进行一些主要的海上风力项目，这些项目将为康涅狄格州，马萨诸塞州和罗德岛提供清洁，无碳电力，从而加强了我们对区域合作的承诺，以过渡到可再生能源。
使用 Kinect 的手势控制人工智能机器人
摘要 — 人机交互中的手势识别是人工智能和计算机视觉领域的一个活跃研究领域。为了估计现实环境中的手势识别性能，我们收集了考虑到杂乱背景、机器人的各种姿势和运动的手势数据，然后评估机器人的性能。这涉及骨架跟踪，其中骨架数据是由通过 Microsoft Kinect 传感器获得的深度图像生成的。Kinect 捕获 3D 空间中的人体手势，并由机器人处理和复制。Arduino 控制器用于控制机器人的运动，它将来自 Kinect 传感器的关节角度输入并将其反馈给机器人电路，从而控制机器人的动作。手势识别研究的主要目标是创建一个可以识别特定人体手势并将其用于设备控制的系统。手势控制机器人将在未来节省大量的劳动力成本。这种机器人的基本优势是它具有成本效益并且不需要远程控制。
抗纤连蛋白额外结构域 B 剪接变体抗体-...
摘要 ◥ 纤维连接蛋白的额外结构域 B 剪接变体 (EDB + FN) 是一种由肿瘤相关纤维母细胞沉积的细胞外基质蛋白 (ECM)，与肿瘤生长、血管生成和侵袭有关。我们假设 EDB + FN 是使用抗体-药物偶联物 (ADC) 进行治疗干预的安全且丰富的靶点。我们描述了针对 EDB + FN (EDB-ADC) 的 ADC 的产生、药理学、作用机制和安全性概况。EDB + FN 广泛表达于胰腺癌、非小细胞肺癌 (NSCLC)、乳腺癌、卵巢癌、头颈癌的基质中，而在正常组织中则受到限制。在患者来源的异种移植 (PDX)、细胞系异种移植 (CLX) 和小鼠同源肿瘤模型中，EDB-ADC 通过位点特异性技术与 auristatin Aur0101 结合，表现出强效的抗肿瘤生长抑制作用。在
基于逆变器的资源互连标准的概述
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基于不同群体的认知功能的大脑连通性与新学习技能之间的关系
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响，并进行了预研究的调查，以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与，解决问题，记忆，重点，创造力，信心和持续学习的问题，并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性，调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书，并通过Google表格匿名进行了调查，并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性，数据分析的重点是描述性统计和相关性，以探索学习新技能和认知功能的变化（包括大脑连接性）之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构：学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力，问题，关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究，制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别，这些类别解决了认知能力，学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度，相关性和全面性进行反馈。例如，调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心，从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性，认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈，进行了少量修订以改善问题措辞，并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前，进行了一个较小的10个人组进行预测试，人口特征与
LUMA 38kV 系统的 4 x 25 MW BESS 互连
FEMA 的合规流程包括几个连续步骤和多个阶段，LUMA 全力参与其中，同时满足既定的时间表以实现联邦资助的项目目标。该流程包括但不限于与各个利益相关者的沟通、在需要时请求和获得批准以及不断审查项目参数和目标。从高层次来看，初始步骤涉及准备初始工作范围（“ISOW”），其中包含功能规范和预测成本估算。然后，该 ISOW 经过广泛的审查和批准流程。一旦 ISOW 获得内部批准，就会提交给 PREB 进行审查和批准，以符合 NEPR-MI-2021-0002 档案中的 2021 年 3 月 26 日决议和命令（“3 月 26 日命令”）部分，并与波多黎各电力管理局（“PREPA”）综合资源计划（“IRP”）和修改后的行动计划保持一致。如果 LUMA 获得 PREB 对项目的批准，则 LUMA 将与 COR3 和 FEMA 一起启动该项目，以启动审批流程。FEMA 评估 ISOW，如果获得批准，则分配 FEMA 加速奖励策略（“FAASt”）编号。