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基于开源深度学习的概述
近年来，深度学习彻底改变了机器学习及其应用，在包括神经科学在内的多个领域产生了与人类专家相当的结果。每年，数百份科学出版物介绍了深度神经网络在生物医学数据分析中的应用。由于该领域的快速发展，全球研究人员要清楚地了解最新和最先进的软件库可能是一项复杂且极其耗时的任务。这项工作有助于澄清该领域的现状，概述实现和促进深度学习在神经科学中的应用的最有用的库，使科学家能够确定最适合其研究或临床项目的选项。本文总结了深度学习的主要发展及其与神经科学的相关性；然后回顾了从文献和面向神经科学研究的软件项目的特定中心收集的神经信息学工具箱和库。所选工具以表格形式呈现，详细说明了按应用领域（例如数据类型、神经科学领域、任务）、模型工程（例如编程语言、模型定制）和技术方面（例如界面、代码源）分组的关键特性。结果表明，在众多可用的软件工具中，有几个库在神经科学应用功能方面脱颖而出。这些信息的汇总和讨论可以帮助神经科学界更高效、更快速地开发他们的研究项目，既可以利用现成的工具，也可以了解哪些模块可以改进、连接或添加。
数字存档的开源解决方案
数字和网络技术的出现已经开始拥抱下一代数字档案的诞生。手稿文档、音频和视频记录、照片、绘画、雕塑和其他数字化文化遗产材料等跨领域对象的加入增加了数字档案在保存、收集和发现这些资源方面的复杂性。引入高清信息检索系统，在开放访问环境中向最大数量的用户展示图书馆和博物馆的数字资源，可以满足 SR Ranganathan 的第四定律——节省读者和工作人员的时间。然而，从获得具有基于索引的搜索、元数据收集和访问物理和数字资产的高级 OPAC 视图（网络规模发现界面）的角度来看，对于档案馆藏管理系统 (ACMS) 来说，始终是更好的选择。本文阐述了 ArchivesSpace 的基本概念和应用，ArchivesSpace 是当代世界一个有用的开源数字档案工具包，并分析了其在数字语言档案中的相关性。
开源的硬件和软件开发...
摘要— 为了保证储能系统 (SAE) 的适当运行条件，延长其使用寿命并为用户提供安全保障，需要使用一种称为电池管理系统 (BMS) 的设备。目前销售的大多数设备都局限于锂电池技术的操作特性，这些特性与实验室研究和开发的其他类型电池的操作方式不同。可以通过开放平台规避其他技术的限制，允许对 BMS 进行修改以适应应用技术。这种自适应特性在商业化设备中很少见，当 BMS 的目标与需要实验步骤的学术研究相关时，这种特性至关重要。因此，本研究提出了一种低成本自适应开源 BMS 原型，能够监测最多 10 个串联电池的电压、电流、温度和充电状态变量。开发包括用于 BMS 功能基本运行的硬件和软件。所提出的 BMS 是基于两种电池技术开发的：18650 锂离子和氯化镍钠。 BMS 在两种技术上的多功能性旨在展示系统的适应能力。对于远程监控，使用 Node-RED 和 IBM Watson 工具开发了一个界面。
新源监管影响分析
表 4-32 2024 年至 2047 年替代方案 2 说明性情景的收益（以 2019 年的十亿美元计算）a ............................................................................................................................. 4-91 表 5-1 某些能源市场影响摘要（百分比变化） ............................................................................................. 5-2 表 5-2 SAGE 维度详细信息 ............................................................................................................................. 5-7 表 5-3 IPM 成本输出 ............................................................................................................................. 5-15 表 5-4 合规成本、转移支付和社会成本（以 2019 年的十亿美元计算） ............................................................. 5-20 表 5-5 按 NAICS 代码划分的 SBA 规模标准 ............................................................................................. 5-37 表 5-6 历史 NGCC 和 NGCT 增加情况（2017 年至今） ............................................................................. 5-38 表 5-7 《最终规则》对小型企业的预计影响表 5-8 劳动力利用变化：建筑相关（单个年份的工作年限） ...................................................................................................................................... 5-46 表 5-9 劳动力利用变化：经常性非建筑（单个年份的工作年限） ...................................................................................................................................... 5-47 表 6-1 距离这些最终规则影响的 25 MW 以上燃煤机组 5 公里范围内的邻近人口统计评估结果 a,b,c ............................................................................................................. 6-14 表 6-2 距离这些最终规则影响的 25 MW 以上燃煤机组 10 公里范围内的邻近人口统计评估结果 a,b ............................................................................................................. 6-15 表 6-3受这些最终规则影响的 50 公里范围内 25 MW 以上燃煤机组 a,b .................................................................................................... 6-16 表 6-4 臭氧和 PM 2.5 EJ 暴露分析中包括的人口统计数据 ........................................ 6-21 表 7-1 2028 年三种示例情景的净收益（十亿 2019 年美元）a,b ........................................ 7-4 表 7-2 2030 年三种示例情景的净收益（十亿 2019 年美元）a,b ........................................ 7-5 表 7-3 2035 年三种示例情景的净收益（十亿 2019 年美元）a,b .............................................. 7-6 表 7-4 2040 年三种说明性情景的净收益（十亿 2019 年美元）a,b ........................................ 7-7 表 7-5 2045 年三种说明性情景的净收益（十亿 2019 年美元）a,b ........................................ 7-8 表 7-6 2024 年至 2047 年最终规则说明性情景的净收益（十亿 2019 年美元）a ........................ 7-9 表 7-7 2024 年至 2047 年替代方案 1 说明性情景的净收益（十亿 2019 年美元）a ..... 7-11 表 7-8 2024 年至 2047 年替代方案 2 说明性情景的净收益（十亿 2019 年美元）a ..... 7-13 表 A-1 临时超临界二氧化碳值，2028 年至 2047 年（2019 年美元/公吨）............................................................................. A-1 表 A-2 根据最终规则使用临时超临界二氧化碳值预测的 2028 年至 2047 年气候效益流（2019 年百万美元，折算至 2024 年）............................................................................. A-2 表 B-1 分配给每个模拟煤炭 EGU 州源分配标签的未来年排放量 ............................................................................................. B-4 表 B-2 分配给每个模拟天然气 EGU 州源分配标签的未来年排放量 ............................................................................................................. B-6 表 B-3 分配给模拟其他 EGU 源分配标签的未来年排放量 ............................................................................................................. B-7 表 B-4 基线和替代方案 1 情景煤炭 EGU 标签的臭氧缩放因子 ............................................................................................. B-20 表 B-5 替代方案 2 和最终规则情景煤炭 EGU 标签的臭氧换算系数 ........................................ B-22 表 B-6 基准和替代方案 1 情景天然气 EGU 标签的臭氧换算系数 ........................ B-23 表 B-7 替代方案 2 和最终规则情景天然气 EGU 标签的臭氧换算系数 ........................ B-24 表 B-8 基准和替代方案 1 煤炭 EGU 标签的硝酸盐换算系数 ........................ B-26 表 B-9 替代方案 2 和最终规则煤炭 EGU 标签的硝酸盐换算系数 ........................ B-27 表 B-10 基准和替代方案 1 天然气 EGU 标签的硝酸盐换算系数 ........................ B-28 表 B-11 替代方案 2 和最终规则天然气 EGU 标签的硝酸盐换算系数 ........................ B-31 表 B-12 基准和替代方案 1 煤炭 EGU 标签的硫酸盐换算系数 ........................ B-32 表B-13 替代方案 2 和最终规则煤炭 EGU 标签的硫酸盐换算系数 ........................................................ B-33 表 B-14 煤炭 EGU 标签的基准和替代方案 1 主要 PM 2.5 换算系数 ........................................................ B-35 表 B-15 替代方案 2 和最终规则煤炭 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算系数 ................................................B-36 表 B-16 基准线和替代方案 1 天然气 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算系数 ............................................................................................. B-37 表 B-17 替代方案 2 和最终规则天然气 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算系数 ............................................................................. B-39 表 B-18 其他 EGU 标签的基准线和替代方案 1 换算系数 ............................................................................................. B-40 表 B-19 替代方案 2 和最终规则其他 EGU 标签的换算系数 ............................................................................................. B-40 表 D-1 根据最终规则按来源类别对现有来源的 GHG 减排措施的总结 a,b,c ............................................................................................................................. D-1 表 D-2 根据最终规则按来源类别对新来源的模拟 GHG 减排措施的总结 a,b,c ............................................................................................................................. D-2
Mugwort的收益
“来源”由MIT的神经科学家兼高级讲师Tara Swart博士结合了普遍的真理与科学严格的严格性，以探索吸引力定律，作为自我发现和个人成长的有效工具。本书揭示了支持这一概念的令人惊讶的科学，使任何人甚至怀疑论者都可以接受。Swart博士从怀疑主义到信徒的旅程是指导，展示了如何使用古老的表现和可视化工具来克服自我限制行为并发挥真正的潜力。####发现吸引人的秘密：释放思想的潜力“吸引力定律”吸引了数百万，有望成为健康，成功，爱情和财富的道路。但是它真的有效吗？著名的精神科医生，神经科学家和麻省理工学院高级讲师塔拉·斯瓦特（Tara Swart）博士提供了一个严格的工具包，以在她的《 The Source The Source》中释放思想的潜力。Swart剥夺了怀疑主义，揭示了古老的表现和可视化工具是有力有效的手段，可以摆脱自限制行为，并推动我们朝着真实的自我推动。她分享了神经科学和行为心理学方面的开创性研究，涵盖了神经塑性，磁性，情感和逻辑思维，补水，自我保健和放松。作者从怀疑主义到信徒的个人旅程证明了这些系统的力量。从一个不开心，脱节的女人寻求更多的生活中，斯沃特（Swart）变成了一个成功的企业家，充满信心，目的和喜悦。事实是，我们的大脑控制着我们生活的大多数方面 - 健康，幸福，财富，爱。Swart博士将秘密的见解和灵感与主密钥系统的实用课程相结合，以帮助新一代实现他们的梦想。第一次，麻省理工学院的神经科学家揭示了令人惊讶的科学，支持吸引力定律，作为自我发现的有效工具，提供了发现您真实的自我并现在获得最佳生活的指南。将自己的生活从普通转变为非凡的，因为充满了目的和喜悦的充满自信的企业家已经可以实现。这一切都始于利用您的思想实现健康，幸福，财富和爱的力量。通过将秘密的智慧与主密钥系统的可行策略相结合，Swart博士赋予了新的Dreamers浪潮，将他们的愿望转化为现实。该综合指南被称为来源，提供了一个经过验证的框架，可释放人类潜力并实现自己的全部容量。
人工智能的开源实践
人工智能领域的实践通常需要在整个开发过程中调动许多资源，而很少有参与者能够完全控制这些资源。开发人员通常会使用开源库（以下称为开源操作系统），例如 Tensorflow 1 或 PyTorch 2 来创建新模型，或者使用 Transformers 库 3 下载预先训练好的模型。如果他们没有自己的数据集，他们会选择从社区网站（例如 Kaggle 4 ）下载数据，以利用加州大学欧文分校在其机器学习库 5 上提出的由学术团队发布的数据集，或者使用公共服务发布的数据，例如来自 data.gouv.fr 6 的数据集目录。他们可以从 Github 7 或 HuggingFace 8 等社区平台检查他们上传的工具、模型和数据是否已经过第三方审查，并且没有严重缺陷。最后，为了分析所获得的结果，他们会将其与其他研究人员获得并发表在科学期刊上的结果进行比较，然后通过发表自己的研究成果为该社区做出贡献。
PJM系统混合能源
根据N.J.A.C.的空气排放率14：8-3：1（b）2，与燃料混合物相关的二氧化碳，NOX和SO2的空气排放率必须以每兆瓦时磅（LB/MWH）为单位报告。基准能源和排放率数据是EY 2024的PJM系统混合物，代表与PJM区域发电相关的空气污染的平均量。当NJ TPS或BGS提供商为产品提供实际的排放数据时，可以使用PJM系统的PJM系统混合物的平均发电率来进行比较。二氧化碳是一种“温室气体”，可能导致全球气候变化。NOX和SO2对在酸雨中发现的酸反应。NOX还反应形成地面臭氧，这是“烟雾”的不健康组成部分。出于说明目的，下图比较了一个假设的电力产品，该产品包含100％NJ生成来源与PJM系统混合物。
生成的AI作为知识变化的来源
2022年11月的Chatgpt推出，彻底改变了生成人工智能的可访问性，从而实现了对话性互动。经过数百万人的影响，其对管理的影响已成为辩论的主题。在数字革命中，生成人工智能具有变革性的潜力，可以自动化任务，提供新颖的商品和服务，并产生宝贵的见解。但是，在数字化转型的背景下，出现了诸如数据质量，人类监督和道德考虑之类的挑战。本研究采用定性研究方法来检查当前对生成人工智能的理解，并预测其对组织内知识管理的影响。通过在行业专家之间进行调查，本文旨在为生成人工智能的整合及其对知识管理范式的影响提供宝贵的见解。关键字：知识管理，生成AI，CHATGPT，数字化转型，信息赛和通信技术
YouTube作为出血胶的信息源
口香糖出血是一个常见的牙齿问题，许多患者在线寻求有关该主题的健康相关信息。YouTube网站是搜索医疗信息的人们的流行资源。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。 因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。 使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。 在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。 视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。 全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。 使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。 大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。 最高覆盖范围是症状（95.33％）。 只有14.02％的视频被归类为“好”。 被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。 you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。最高覆盖范围是症状（95.33％）。只有14.02％的视频被归类为“好”。被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。不正确和内容不足会显着影响患者的身份和医疗决定。需要由牙科专业人员，组织和YouTube平台来花费努力，以确保YouTube可以作为出血胶的可靠信息来源。
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