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赫尔辛基和巴黎，2023年12月27日，Neoen在芬兰推出了YllikkäläpowerReserve的建设，北欧最大的电池
neoen（ISIN：FR0011675362，股票：Neoen）是全球主要可再生能源的领先生产商之一，已提供通知，以继续进行电池存储专家NIDEC，这表明Yllikkäläläläläläläläpower储备的构建开始了。nidec将承担建筑项目的整体责任，并将提供电池容器，电池电池和逆变器。56.4 MW / 112.9 MWH锂离子2小时电池将是北欧最大的电池。它将位于Lappeenranta市中心附近的Yllikkälä，距Neoen在芬兰的第一个大电池YllikkäläpowerReserve（30 MW / 30 MWH）距离Neoen的第一个大电池约100米。ypr2将通过地下电缆连接到Fingrid的Yllikkälä变电站。电池设置为2025年上半年。与公司的开发模式一致，Neoen拥有100％的Yllikkälä电池储备二号，并将成为资产的长期运营商。电池将在Fingrid的储备市场中运行。它将为Findgrid提供快速响应的辅助服务，以帮助维持生产和消费之间的平衡，有效地提高电力系统的频率和安全性，并促进可再生能源资产的整合。在Mutkalampi（404 MW），Hedet（81 MW），Björkliden（40.4 MW），Lumivaara（55.8 MW）和Storbötet（105.4 MW）风电场和风场和Yllikkälälälälä电源储备（30 MW / 30 MW / 30 MW /Yllikkäläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläläfimw> spects and。越来越多的可再生能源生产商在运营或正在建设中有超过770兆瓦的生产商，尤其是由9家公司PPA的支持。自2018年以来一直位于赫尔辛基，自2023年以来一直在Lappeenranta，Neoen的芬兰团队正在全国各地开发多种风，太阳能和储藏项目。
利用初级视觉皮层的生物物理模拟揭示电流源和电流吸收器的电路机制
摘要 局部场电位 (LFP) 记录反映了脑组织中电流源密度 (CSD) 的动态。突触、细胞和电路对电流汇和源的贡献尚不清楚。我们使用公共 Neuropixels 记录和基于模拟 17 种细胞类型的 50,000 多个神经元的 Hodgkin-Huxley 动力学的详细电路模型在小鼠初级视觉皮层中研究了这些情况。该模型同时捕获了脉冲和 CSD 反应并展示了双向分离：通过调整突触权重可以改变放电率，对 CSD 模式的影响很小，通过调整树突上的突触位置可以改变 CSD，对放电率的影响很小。我们描述了丘脑皮层输入和循环连接如何在视觉反应早期塑造特定的汇和源，而皮层反馈在后期对它们产生重大改变。这些结果建立了宏观脑测量（LFP/CSD）与基于微观生物物理学的神经元动力学理解之间的定量联系，并表明 CSD 分析为建模提供了强大的约束，超出了考虑尖峰的约束。
极地生长素转运的调节识别源碳关系的分子决定因素和杨树中的下沉强度
源对碳（C）分配是由水槽强度驱动的，即水槽器官进口C的能力，在组织生长和生物量生产率中起着核心作用。但是，在树木中尚未彻底表征水槽强度的分子驱动因素。生长素作为主要的植物植物激素，可调节源组织中光剂量的动员，并提高碳水化合物向水槽器官（包括根）的易位。在这项研究中，我们使用了“生长素刺激的碳汇”方法来了解杨树中长距离源 - 键C分配中涉及的分子过程。杨树碎屑被叶面喷涂，上面喷涂了极地生长素传输调节剂，包括生长素增强剂（AE）（即IBA和IAA）和生长素抑制剂（AI）（即NPA），然后全面使用生物量评估，均经材料来对叶片，茎和根组织进行全面的分析，均质和均质概况，均经均经材料，c isotope and coptope and coptope and coptoper nertem nertops和coptoper nertops nekotom and et necotom nerting nekoling，et negoling noursem。生长素调节剂改变了根部干重和分支模式，AE增加了光合固定的C从叶片到根组织。转录组分析在AE条件下确定了根组织中高度表达的基因，其中包括编码多半乳糖醛酸酶和β-淀粉酶的转录本，这些转录物可能会增加水槽的大小和活性。代谢分析表明，总代谢的变化，包括甲醇的相对丰度含量改变，在AE和AI条件下，根组织中柠檬酸盐水平的相反趋势。总而言之，我们假设一个模型表明，流动糖醇，淀粉代谢衍生的糖和TCA-Cycle中间体可以作为杨树中的源– sink C关系，作为水槽强度的关键分子驱动因素。
用...
摘要：本文报告了具有正方形和圆形冷却通道的微通道热交换器的三维数值优化的结果。优化的目的是最大化全局热电导或最大程度地减少全局热电阻。响应表面优化方法（RSM）用于数值优化。在单位细胞微通道的底部表面施加了高密度热通量（2.5×10 6𝑊/𝑚2），并使用ANSYS Fluent Commercial软件包进行了数值模拟。微通道的元素体积和轴向长度𝑁= 10 r均固定，而宽度则是免费的。冷却技术采用单相水，该水通过矩形块微通道散热器流动以在强制对流层流方向上去除微通道底部的热量。在微通道轴向长度上泵送的流体的速度为400≤𝑅𝑒≤500的范围。有限体积方法（FVM）用于描述用于求解一系列管理方程的计算域和计算流体动力学（CFD）代码。研究并报告了水流数量和雷诺数对峰值壁温度和最小温度的影响。数值结果表明，具有方形冷却通道的微通道比具有圆形构型的微量散热器具有最大最大的全局热电导率。数值研究的结果与开放文献中的内容一致。关键字：正方形配置，圆形配置，微散热器，数值优化，导热率[接收到2022年8月1日；修订于2022年10月8日；被接受的2022年11月6日]印刷ISSN：0189-9546 |在线ISSN：2437-2110
大脑皮层 - helda -Helsinki.fi
双样品允许进行准实验性共二线病例对照方法，该方法可以控制脑 - 认知关联中的遗传和环境混淆，与无关个体的研究相比，有关因果关系的信息更大。我们对利用不和谐的联合设计设计的研究进行了综述，以研究阿尔茨海默氏病和认知的脑成像标记的关联。纳入标准包含了双胞胎对认知或阿尔茨海默氏病成像标记的不一致，并报告了两对内对脑内对认知与脑测量之间关联的比较。我们的PubMed Search（2022年4月23日，3月9日更新）导致18项符合这些标准的研究。阿尔茨海默氏病成像标记物仅通过很少的研究来解决，大多数研究标志物的样本量很小。与认知性能较差的二线相比，在共晶型二线的海马体积和较厚的皮层表明，在二线的海马体积和较厚的皮质。没有研究研究皮质表面积。正电子发射断层扫描成像研究表明，较低的皮质葡萄糖代谢率和较高的皮质神经炎症，淀粉样蛋白和TAU积累与二线内比较中的较差的情节记忆有关。到目前为止，仅复制了皮质淀粉样蛋白和海马体积的双线内两对内联合的关联。
赫尔辛基大学提供的课程
两所大学的学生都可以报名参加下面列出的任何课程。请注意，此处列出的课程都是符合条件的 QuantEd 研究（可以轻松从一所大学转到另一所大学的研究）——它们不一定每年都在课程中。当已知教学时间（截至 2023 年 6 月）时，会在此处给出——“？”表示您需要检查 Sisu。提示：课程代码通常是搜索课程的最简单方法。有关如何合并两所大学课程的说明，请导航至 instituteq.fi/education 或在您所属机构的网页上搜索说明。
NeuroImage - 千 - Helsinki.fi
静息态脑磁图 (MEG) 数据显示出复杂但结构化的时空模式。然而，这些信号模式的神经生理学基础尚不完全清楚，并且底层信号源在 MEG 测量中混杂在一起。在这里，我们开发了一种基于非线性独立分量分析 (ICA) 的方法，这是一种可通过无监督学习训练的生成模型，用于从静息态 MEG 数据中学习表示。在使用 Cam-CAN 存储库中的大量数据集进行训练后，该模型已学会使用潜在非线性分量来表示和生成自发皮质活动模式，这反映了具有特定频谱模式的主要皮质模式。当应用于视听 MEG 的下游分类任务时，尽管对标签的访问有限，非线性 ICA 模型仍可与深度神经网络实现竞争性的性能。我们进一步验证了该模型在不同数据集中的通用性，方法是将其应用于独立的神经反馈数据集，以解码受试者的注意力状态，提供实时特征提取并解码正念和思维诱导任务，在个人层面的准确率约为 70%，这比线性 ICA 或其他基线方法获得的准确率高得多。我们的结果表明，非线性 ICA 是对现有工具的宝贵补充，特别适合自发 MEG 活动的无监督表示学习，然后可以在标记数据稀缺时应用于特定目标或任务。
融合 fMRI、EEG 和行为 - Helda - Helsinki.fi
研究发现，受过音乐训练的个体在各种执行功能任务中的表现优于未受过训练的同龄人。在这里，我们展示了受过音乐训练和未受过音乐训练的儿童和青少年执行功能成熟的纵向行为结果和横向、事件相关电位 (ERP) 和 fMRI 结果。结果表明，在学龄期，受过音乐训练的儿童在集合转换测试中表现更快，但到了青春期后期，这些群体差异几乎消失了。然而，在 fMRI 实验中，受过音乐训练的青少年在集合转换任务中，背侧注意力网络的额叶、顶叶和枕叶区域以及小脑的活动比未受过训练的同龄人要少。此外，受过音乐训练的参与者在集合转换任务中对不一致目标刺激的 P3b 反应比对照组参与者的反应更向后分布在头皮上。总之，这些结果表明，音乐家在执行功能方面的优势在早期比在青春期后期更为明显。但它仍然体现在定势转换任务中神经资源的更有效的募集，以及童年以后与更新和工作记忆相关的 ERP 的不同头皮拓扑结构。
移动数字孪生 - 赫尔辛基移动实验室
什么是移动数字孪生？本文件解释了这一概念的含义。它简要介绍了这一概念，解释了它所包含的数据，并概述了它的潜在应用。它简要介绍了主题发展的方向以及进一步发展的机遇和障碍，尤其是在赫尔辛基的背景下。对于“移动数字孪生”，没有一个公认的定义。本文件承认，不仅该主题本身很复杂，而且围绕该主题的术语也很复杂。由于该主题不断发展，本文件应被视为讨论交通和移动领域数字孪生进一步发展的起点。这份工作文件不是关于该主题的最终结论，而是数据源、用例和开发需求清单的起点。它旨在作为灵感和讨论共同利益和想法的起点。本文件是赫尔辛基移动实验室项目的一部分，由赫尔辛基市和该市的创新公司 Forum Virium Helsinki 协调。随着项目的进展，将提供工作文件的更新版本。该文件的第一个版本于 2022 年 9 月 9 日发布。
引用：Chen, Y.、Stavropoulou, C.、Narasinkan, R.、Baker, A. 和 Scarbrough, H. (2021)。专业人士对放射学引入 AI 创新的反应及其对未来应用的影响：一项定性研究。BMC Health Services Research，21(1)，813。doi：10.1186/s12913-021-06861-y
结果：我们发现，放射技师和放射科医生对人工智能的认识和知识各不相同。通过他们的专业网络、参加会议和与行业开发人员的联系，放射科医生可以获得更多信息，并更多地了解人工智能的潜在应用。相反，放射技师更多地依赖本地个人网络获取信息。我们的结果还表明，尽管两组人都认为人工智能创新为劳动力短缺提供了潜在的解决方案，但他们对人工智能创新对其专业角色的影响的看法存在很大差异。放射科医生认为人工智能有可能承担更多重复性任务，让他们专注于更有趣、更具挑战性的工作。他们不太担心人工智能技术可能会限制他们的专业角色和自主权。放射技师更担心人工智能技术可能对他们的角色和技能发展产生的潜在影响。他们对自己积极应对人工智能技术带来的潜在风险和机遇的能力缺乏信心。