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hqbit：在混合环境中执行量子光学元件实用工作
在此期间，实用工作通常在物理课程中使用，以使学生参与积极的学习和观察过程[3]。量子光学实验的问题是，由于它们的复杂性很高，对光学调整的敏感性，它们很难在教室中部署，并且由于使用电光系统和激光器而可能构成安全问题。它们通常非常昂贵，并在远离教室的“研究”环境中部署。在实验会话中，学生的操作通常仅限于对光学组装的选定部分进行微调以减轻任务的复杂性。实验的一般图片通常会丢失，因为学生仅尝试整个现象的一小部分。此外，在实际安装中，电源电缆和信号的多样性以及所有混乱视觉空间的测量/控制仪器都会破坏对要掌握的基本概念的整体理解。
在表现出类似行为的动物中保留神经群体动态
同一物种的动物经常表现出相似的行为，这些行为有利于适应它们的身体和环境。这些行为是由物种层面的进化时间尺度上的选择压力所塑造的，但每个个体使用不同的、独特构造的大脑产生这些行为。目前尚不清楚这些常见的行为适应性是如何从特定个体的特殊神经回路中产生的。在这里，我们假设一个物种的适应性行为需要特定的神经群体“潜在动态”。因此，这些潜在动态应该在一个物种的个体之间保留并可识别，无论每个个体的大脑有何特殊之处。使用来自猴子和小鼠运动皮层的神经群体记录，我们发现来自同一物种的个体在执行相同行为时具有惊人的相似神经动态。神经群体动态的相似性超出了皮层区域，延伸到背侧纹状体，这是一种进化上更古老的结构，并且当动物有意识地计划未来的运动而没有明显的行为时也是如此。这些保留的动态与行为相关，可以解码个体的预期和持续动作。我们认为这些新出现的神经群体动态是进化对大脑发育施加的限制的结果，反映了行为神经基础的基本特性。
执行堆叠服务的电池储能系统优化调度
摘要 — 电网规模电池储能系统 (BESS) 是用于为电网提供稳定性和灵活性的前沿技术。因此，BESS 通过参与辅助服务（例如能源套利和频率调节市场）为其运营商创造了可观的收入。因此，BESS 运营商可以从一个模型中受益，该模型允许他们优化提供服务的竞标过程，同时优化调度，以通过同时堆叠各种电网服务来充分利用每个 BESS 周期。估计最大 BESS 收入对于建立投资者的财务可持续性至关重要。在本文中，提出了一种适用于多种电网应用的 BESS 优化模型，以估计最大日收入，并适当关注保持 BESS 的寿命。该模型旨在通过允许系统同时参与能源套利和频率调节市场来最大化 BESS 产生的收入。在本提案中，使用历史 PJM 市场数据测试了一种新的 BESS 调度方法，该方法用于通过基于能源市场买卖的 PJM 监管市场进行有效和优化的竞标来提高提供辅助服务的收入。该模型采用混合整数线性规划 (MILP) 公式。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、频率调节上/下市场、辅助服务、能源套利、竞标容量、调度优化、BESS 周期。
利用可变刚度弹簧实现高速机器人的节能拾放运动
通常，对于高速运行的拾放机器人，在机器人制动阶段会损失大量能量。这是因为在这种运行阶段，大部分能量都以热量的形式耗散在电机驱动器的制动电阻上。为了提高高速拾放循环中的能源效率，本文研究了与电机并联配置的可变刚度弹簧 (VSS) 的使用。这些弹簧在制动阶段储存能量，而不是耗散能量。然后释放能量以在下一个位移阶段驱动机器人。这种设计方法与运动发生器相结合，通过基于机器人动力学求解边界值问题 (BVP)，寻求优化轨迹以减少输入扭矩（从而减少能耗）。在五杆机构上对所提出方法的实验结果表明，输入扭矩大幅减少，因此能量损失也随之减少。
NUREG/CR-6303，“执行反应堆保护系统多样性和纵深防御分析的方法。”
NUREG-0493（1979 年 3 月）中的部分工作已逐字逐句地收录或略作修改，但未特别致谢。参考文献中的部分工作（Palomar 等人1993a、Palomar 等人1993b、Preckshot 1993a）已收录，但未特别致谢。作者感谢并认可该领域的前辈。特别是核管理委员会工作人员 Joseph P. Joyce，他既参与了最初的 NUREG-0493 工作，又直接参与并指导了本文所述的工作。Joyce 先生提供了连续性和远见，否则可能会缺乏这些。作者还感谢并认可了其他核管理委员会工作人员的努力，他们审查了这项工作并提供了自己的见解和评论。他们是 John Gallagher 先生和 Matthew Chiramal 先生。本文件的呈现在很大程度上归功于 Karen McWilliams 女士的努力。
具有自修复特性的先进低 PGM 阴极催化剂，适用于高性能和高耐用性的 MEA
• 该项目的整体相关性体现在对 DOE EERE 氢燃料电池技术办公室 (HFCTO) 计划的影响上，特别是通过解决关键技术障碍来提高燃料电池的使用寿命，并实现氢和燃料电池技术的商业化和普及，目标是中型和重型卡车。这将降低温室气体排放和柴油发动机尾气污染物，建设清洁能源基础设施，加强美国制造业，并确定私营部门采用的途径。• 该项目有可能通过推广和实现可持续能源资源以及创建和维护国内制造基地和劳动力来大幅减少对化石燃料的依赖，以广泛部署氢技术，这符合 DOE 氢能计划、氢能地球计划和美国国家清洁氢战略和路线图。• 该项目的技术目标与 DOE 百万英里燃料电池卡车联盟一致，进展和结果将与联盟协调。• 该项目正在解决广泛应用氢燃料电池技术的主要技术障碍，并将通过以下方式对当前最先进的技术产生影响：
自由活动啮齿动物在执行认知任务时的慢性脑功能超声成像
1. 普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所，普林斯顿，美国。 2. 普林斯顿大学霍华德休斯医学研究所，普林斯顿，美国。 3. 普林斯顿大学分子生物学系，普林斯顿，美国 4. 约翰霍普金斯大学生物医学工程系，巴尔的摩，美国 5. 约翰霍普金斯大学 Kavli 神经科学发现研究所和成像科学中心数据科学数学研究所，巴尔的摩，美国 6. 北里奥格兰德联邦大学脑研究所；纳塔尔，巴西 7 康斯坦茨大学集体行为高级研究中心。 8 马克斯普朗克动物行为研究所，康斯坦茨 + 通讯作者：Carlos D Brody (brody@princeton.edu) 或 Adam Charles (adamsc@jhu.edu) * 同等贡献。
探索潜力：在荷兰背景下对孤儿药进行多标准决策分析 (MCDA)
1. Postma MJ、Noone D、Rozenbaum MH、Carter JA、Botteman MF、Fenwick E 等人。使用传统的成本效益分析评估孤儿药的价值：它是否适合目的？ Orphanet J Rare Dis 2022；17：157。 https://doi.org/10.1186/s13023-022-02283-z。 2. De Andrés-Nogales F、Cruz E、Calleja MÁ、Delgado O、Gorgas MQ、Espín J 等人。孤儿药报销的多利益相关者多标准决策分析（FinMHU-MCDA 研究）。 Orphanet J Rare Dis 2021；16：186。 https://doi.org/10.1186/s13023-021-01809-1。3. Schey C、Krabbe PFM、Postma MJ、Connolly MP。多标准决策分析 (MCDA)：测试针对孤儿药的拟议 MCDA 框架。Orphanet J Rare Dis 2017；12：10。https://doi.org/10.1186/s13023-016-0555-3。4. Eichler HG、Kossmeier M、Zeitlinger M、Schwarzer-Daum B。孤儿药的临床不确定性和价格：解决孤儿药报销中的配置和技术效率低下问题。Front Pharmacol 2023；14：1074512。https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1074512。 5. Thokala P、Devlin N、Marsh K、Baltussen R、Boysen M、Kalo Z 等。《医疗保健决策的多标准决策分析——简介：ISPOR MCDA 新兴良好实践工作组报告 1》。《Value Health》2016；19：1-13。
报告：根据 CERCLA 执行现场检查的指南 - EPA 540-R-92-021 - 指令 9345.1-05
1.1.1 初步评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.2 现场检查.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 审查可用信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..............6 组织项目团队，制定计划 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............6 进行现场工作 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...7 评估数据 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7
通过基于神经网络u-net
摘要 - 从心电图（ECG）记录中自动提取基本数据的研究一直是一个重要的主题。数字处理过程的主要重点是测量基于其波形特性来确定P，QRS和T波的开始和结束的基准点。在ECG数据收集过程中存在不可避免的噪声以及个体之间固有的生理差异使得准确识别这些参考点的挑战，从而导致次优性能。这是通过几个主要阶段完成的，这些阶段依赖于通过一组步骤对ECG电信信号进行初步处理的想法（准备原始数据并将其转换为已读取的文件，然后通过删除空数据并统一信号的宽度并在250的长度上统一信号的宽度，以便确定噪声，然后确定Quy的过程，然后确定QR的过程，并确定QR和QR的过程，并在QR中进行QR和P-QR的过程，并在QR中进行QR和P-QR和p-峰值并根据它进行切割U-NET预训练的模型用于深度学习。它采用具有可自定义采样率的ECG信号作为输入，并生成P和T波的开始点和结尾点以及QRS复合物作为输出。