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太阳能园区集群的光纤网络类比
增加可再生能源在电力系统中的份额是成功实现能源转型的关键。最佳可再生能源选址需要采取整体方法，涉及土地、资源、环境和经济数据以及约束。在本文中，我们将太阳能光伏发电渗透到电网的问题视为时空分析，并结合针对政策制定者和投资者的决策支持。我们的目标是寻找新的模型，以最大限度地提高能源渗透和网络稳定性，同时最大限度地降低运营成本。我们展示了如何通过研究围绕共享变电站的多个太阳能光伏园区的最佳聚类来选择太阳能光伏站点以满足这些目标。这是一个组合问题，涉及给定一组光伏站点候选的所有潜在集群。我们的主要贡献在于确定并提出我们的问题与光纤网络设计中解决的所谓 SONET 问题的建模类比。我们展示了这种新的时空光伏园区布局模型如何最大限度地降低运营成本，同时提高所产生的解决方案的能量稳定性。我们还引入了 GIS 预处理步骤来降低所提方法的计算成本。我们根据真实案例研究和法属圭亚那电力系统的数据，将我们提出的基于 SONET 的模型与现有的 GIS 优化模型进行了比较。这种新方法将多个光伏园区聚合成分布在整个领土的集群。以法属圭亚那为例，相同的全球标称功率（≈45 MW）可以分布在 11 个光伏园区和 3 个集群中，而不是 3 个大型光伏园区。结果显示，当考虑到 ⩽ 5 MW 的光伏园区时，每千瓦时发电成本大幅提升，最多可增加 10 MW 的额外安装功率和 16 GWh 的额外发电量。新的集群配置还可确保解决方案的能量稳定性得到提高，从而降低网络管理员和决策者的风险。
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
公共支出与紧缩政策：法国投资国家的两面
本文深入探讨了 2008 年后财政政策的矛盾性，即一方面强调重视公共投资，另一方面又保持紧缩政策。本文通过“投资者国家”的概念阐明了这一矛盾，该概念指的是当代国家的目标是重新定义其在经济中的角色，不再局限于监管角色，而是寻求作为“投资者”的积极角色。我们认为，这种对国家角色的重新定义与将投资提升为合法化国家行为的新标准是一致的。另一方面，这种将投资作为政策合法性的主要标准的转变同时也使不被视为投资的支出变得不合法。由于采用的投资经济定义仅限于与产业政策相关的传统“生产性投资”，因此其他政策部门（即国家干预的主要领域）的支出将受到削减。因此，投资者国家意味着财政秩序的演变，施特雷克将其描述为“巩固国家”：主要目标不再是减少公共债务和赤字。但减少公共部门在经济中的“规模”的新自由主义目标绝对仍然存在。本文以法国的案例为例，展示了法国右翼政府在 2008 年金融和经济危机之后如何开始将投资置于财政政策的核心。它从一开始就这样做了，反对所谓的“当前”支出，这些支出主要与福利国家和公务员工资有关，并受到诋毁。然后，本文强调，尽管政府领导层发生了变化，并且出现了大流行危机，但这种双重财政政策论述至今仍在继续。
基于无偏多组学网络的数据集成可以对心力衰竭患者进行临床相关的结果预测聚类
图 3 . 秩检验。对相似性网络融合 (SNF)、基础网络集成和血常规获得的簇中心力衰竭恶化的累积发生率曲线进行成对对数秩检验，并绘制对数秩 p 值的平均 -log10。对数秩 p 值的平均 -log10 越高，心力衰竭恶化结果的簇分离效果越好（4 年随访）。最佳结果是应用相似性网络融合 (SNF) 来整合组学数据，然后将其分成 8 个簇。
DNA编码的库筛选发现针对隐性变构结合位点的有效DNMT2抑制剂
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者，它是根据预印本提供的（未经同行评审的认证），他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月16日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.632061 doi：Biorxiv Preprint
fdacluster：功能数据的关节聚类和对齐
描述了K均值，层次结合和DBSCAN聚类方法的实现功能数据，该方法允许共同对齐和聚类曲线。它支持在一维域上定义的功能数据，但可能在多元代码中进行评估。它支持在数组中定义的功能数据，也支持通过“ FD”和“ Fundata”类的功能数据，分别用于“ FDA”和“ Fundata”软件包中定义的功能数据。当前，它支持在实际线路上定义的功能数据的移位，扩张和仿射扭曲功能，并使用SRVF框架来处理在特定间隔上定义的功能数据的保存边界扭曲。K-Means算法的主要参考：Sangalli L.M.，Secchi P.，Vantini S.，Vitelli V.（2010）````k-mean for Curve clustering'''。SRVF框架的主要参考：Tucker，J。D.，Wu，W。，＆Srivastava，A。（2013）``使用相位和振幅分离的功能数据生成模型''。
西蒙·瓦茨（Simon Watts）部长日记摘要
免责声明：该表显示了部长与部长业务有关的预定会议，这些会议已记录在部长日记中。它不包括与部长的个人，党派政治或议会/选区角色有关的会议（例如在众议院或其一个精选委员会中度过的时间，因为这些已经是公开记录的问题）。不包括旅行物流。它可能包括日记中的会议，但没有发生过持有人或占位符，并且可能不包括计划外的会议。在指示与会议相关的投资组合的情况下，请注意，在会议期间，也可能涵盖了另一个投资组合区域中的材料。还请注意，会议的参与者经常更改，因此该表可能不会包含所有与会者的准确记录。可能不包含在此主动释放中的事项包括可能违反人的隐私的信息，与部长仍在积极考虑的决定或国家安全事项有关的情况下，与根据1982年《官方信息法案
表Si。研究中使用的siRNA和定量PCR引物序列的列表。
摘要。链球菌thoraltensis（胸骨链球菌）是通常存在于四倍哺乳动物的肠道微生物组中的细菌。胸链菌对人类不被认为是致病性的。然而，在绒毛膜炎，产后肺炎和未知来源的发烧的情况下，几份报告将其确定为病因学剂。此外，在有或没有心脏瓣膜替代的心内膜炎患者的样品中已经分离出来。本研究描述了一名38岁健康的女性患者的病例，该患者经历了急性腹痛，并伴有排尿症，囊泡性心理和便秘。计算机断层扫描显示，由于肿瘤的脓肿，导致了恢复的尿囊肿肿块。手术引流后，微生物学培养物将胸链球链球链球菌视为病因。因此，患者接受了强力霉素和甲状腺脱甲酸唑啉的治疗，并对治疗表现出成功的反应。人类感染中胸链球菌的发生增加表明该细菌流行病学特征的潜在变化。人类活动可能直接或间接地对新病原体的出现做出贡献。
Mastering Lifecycle Strategy | Organizational Physics
Let's take a visual walk around the figure above and see how the key indicators work. First, notice that when you are piloting your product for innovators in the lower-left quadrant 1, the business is in negative cash flow. The total resources invested in the product to date exceed the return. The market growth rate should be low because it is still defining the problem and the solution for the market. Therefore, the competitors within its defined niche should be few in both number and capabilities. Consequently, the pricing pressure will be high because the business has not fully defined the problem or proven its solution, so it has no real leverage to charge enough money for it at this stage and funding must come from external sources, either investors or proceeds from another business unit).
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。