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波利哥泉氢能存储系统面向 H2 驱动的 100% 可再生微电网
– 公用事业技术经济分析不考虑氢资产。目标是包括用于社区技术经济分析的更新氢资产模型。 – 综合氢资产规模要求以实现特定社区弹性目标。 – 开发硬件在环 (HIL) 设置并演示微电网控制器操作以实现社区弹性目标。
产品的课程目标软件：HCL●获得A ...
●创建详细的移情图和合成信息以定义清晰可行的问题语句。●展示了各种构想技术和集思广益的方法，包括史上和逆向头脑风暴，以生成创新的解决方案。●进行彻底的用户研究并开发原型以根据用户反馈来测试和完善解决方案。●在算法问题中培养强大的基础 -
生成的AI用于设计和验证易于合成且结构新颖的抗生素
抗泛细菌的兴起正在迫切需要结构新颖的抗生素。人工智能方法可以发现新的抗生素，但是现有的方法具有明显的局限性。性能预测模型，该模型评估给定特性的分子一对一，尺度较大到大化的化学空间。直接设计分子的生成模型迅速探索了巨大的化学空间，但产生了构成挑战的分子。在这里，我们引入了Synthemol，这是一种设计新化合物的生成模型，从近300亿个分子的化学空间易于合成。我们将合成醇应用于设计分子，该分子抑制了鲍曼尼杆菌的生长，鲍曼尼（Baumannii）是一种繁重的革兰氏阴性细菌病原体。我们合成了58个产生的分子并实验验证它们，六个结构新颖的分子表明抗菌活性针对鲍曼尼a。这证明了生成人工智能设计的潜力，这些潜力是从广阔的化学空间中设计出结构新颖的，可综合和有效的小分子抗生素候选物，具有经验验证。
使用 SAT 进行量子图态合成
摘要 在量子计算和量子信息处理中，图状态是一种特殊类型的量子状态，常用于量子网络和量子纠错。一个反复出现的问题是仅使用局部操作找到从给定源图状态到所需目标图状态的转换。最近有研究表明，确定可转换性已经是 NP 难问题。在本文中，我们提出了一种用于局部和非局部图状态操作的 CNF 编码，对应于一和两量子比特 Clifford 门和单量子比特 Pauli 测量。我们在有界模型检查设置中使用此编码来合成所需的转换。此外，对于局部转换的完整性阈值，我们提供了转换长度的上限（如果存在）。我们在两种设置中评估该方法：第一种是从可以改变量子比特数量的随机图状态合成无处不在的 GHZ 状态，而第二种则基于拟议的 14 节点量子网络。我们发现该方法能够在 30 分钟内合成多达 17 个量子比特的图形转换。
e ects在液滴地层时形状...
摘要。纳米技术的进步使生产最少的工具和设备成为可能，可用于控制微量的UID。目前，在各种ELDS的科学家的关注中心，此类系统被称为微管系统。此外，能够精确控制粒子形式和大小的纳米颗粒的能力至关重要。这项研究的主要目的是查看以喷嘴的微通道是否可以用于通过COMSOL Multiphysics 5.4软件培养基合成多碳酸酯（PCL）聚合物纳米粒子。在这项研究中，液滴离开喷嘴并进入主通道后的速度和静态压力，以及液滴的大小，形状，分布和重量。据透露，该通道的设计使液滴能够保持其稳定的结构。最后，结果表明，在0.00305秒的时间步长之后，液滴在大小和重量分布方面具有双重功能。形成了最大滴饱和质量，并且在0.01秒后，液滴直径大小显示出平稳状态。
分析化学简介第2课。
特定技能：CE 1，CE 2，CE 10。根据先前开发的模型分析和解决定性和定量问题，并认识到新的问题和计划策略以解决其解决方案。处理，计算，评估，解释和合成数据和化学信息。了解化学反应的类型。了解化学分析中使用的反应的应用，以识别，表征和确定化合物。
![arXiv:2302.10121v1 [cs.HC] 2023 年 2 月 20 日](/simg/1\1dbe0752ea51687fb5575b30b50a2b82b7df64e9.webp)
arXiv:2302.10121v1 [cs.HC] 2023 年 2 月 20 日
使用想象中的视觉图像的脑信号重建图像可以为残疾人提供增强视觉，从而推动脑机接口 (BCI) 技术的进步。深度学习的最新进展推动了使用生成对抗网络 (GAN) 从脑信号合成图像的研究领域。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于使用小型 EEG 数据集从脑电图 (EEG) 记录的大脑活动合成图像。当受试者要求可视化某类物体和英文字符时，使用 EEG 从受试者的头部头皮记录这种大脑活动。我们在提出的框架中使用对比学习方法从 EEG 信号中提取特征，并使用条件 GAN 从提取的特征合成图像。我们修改了损失函数来训练 GAN，使其能够使用少量图像合成 128 × 128 的图像。此外，我们进行了消融研究和实验，以证明我们提出的框架相对于使用小型 EEG 数据集的其他最先进方法的有效性。
数据增强管道生成合成...
由于隐私问题和医学成像领域中公开可用的标记数据集的摘要，我们提出了图像生成管道，以合成具有相应地面真实标签的3D超声心动图图像，以减轻数据收集的需求，并需要对艰苦的和错误的人类标记，以实现深入学习（DL）的图像的艰苦和错误的人类标记。所提出的方法利用心脏的详细解剖分段作为地面真实标签来源。此初始数据集与由真实3D超声心动图图像组成的第二个数据集结合使用，以训练生成的对抗网络（GAN），以合成现实的3D心血管超声图像与地面真相标签配对。为了生成合成3D数据集，训练有素的GAN使用计算机断层扫描（CT）的高分辨率解剖模型作为输入。对合成图像的定性分析表明，心脏的主要结构被很好地描述，并紧随从解剖模型中获得的标记。为了评估这些合成图像在DL任务中的可用性，对分割算法进行了培训，可以描绘左心室，左心房和心肌。对由合成图像训练的模型给出的3D分割的定量分析