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b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
个性化治疗和药品制造的数字患者双胞胎
数字双胞胎是可能同步连接的物理伪像的虚拟模型，可用于模拟其行为。它们被广泛用于制造和汽车等多个领域，以实现特定的质量目标。在健康领域，所谓的数字患者双胞胎已被理解为从人口数据和/或患者数据中产生的患者的虚拟模型，包括例如，可穿戴设备的实时反馈。随着人工智能等数据科学技术的不断增长，可以开发以数字患者双胞胎为中心的新型健康数据生态系统。这为改善基于管理，分析和通过数字患者双胞胎对医疗数据解释的个性化治疗剂的健康监测和促进的健康监测铺平了道路。尽管实际努力创造了生理功能，单器官或整体模型的数字双胞胎，但数字患者双胞胎在常规医疗过程中的效用和可行性仍然有限。此外，对于预测单个药物反应的可靠模拟仍然缺失。但是，这些模拟将是真正个性化治疗剂的重要里程碑。另一个先决条件将是个性化的药物制造，并具有随后的障碍，例如低自动化，可伸缩性以及高成本。此外，必须满足监管挑战，因此要求在该领域进行更多的数字化。因此，这种叙事迷你审查提供了有关数字患者双胞胎的潜在和局限性的讨论，重点是其对个性化治疗剂的潜在桥接功能和个性化的药物制造，同时还研究了监管影响。
设计双频控制 DC-DC 降压转换器...
现代 4G 智能手机内置高速多核处理器、千兆字节闪存、高分辨率彩色显示屏、3G/4G 和蓝牙无线通信设备 [1]。因此，智能手机的静态功耗与笔记本电脑或手持平板电脑相当。此外，实时视频流等新的现代应用需要不断使用 LED 背光显示屏或云计算服务，这无疑将大幅增加总功耗 [2]。4G 智能手机的上述所有增强功能将增加电池寿命的压力，并加剧了对更高效电源管理系统的紧迫性 [3]。然而，广泛用于提供电源的镍镉/镍氢电池和锂离子电池在满足智能手机中各种应用的能量和功率需求方面非常有限。最近的一项研究支持了这一观点，该研究表明，在过去十年中，其能量密度仅翻了一番，从 300 Whr/升增加到 600 Whr/升 [ 4 ]。因此，可行的解决方案是通过提高智能手机中电源管理单元 (PMU) 的电源效率来降低整体电池功耗。过去几年中，有许多有趣的研究工作 [ 5 , 6 ]，它们提出了 3G/4G 智能手机的各种功耗使用模型。智能手机中的现代电源管理系统 [ 7 ] 用于从具有宽输入范围变化的电池源产生恒定或可变的输出电压电源，例如 NiCd/NiMH，1.1-2 V，或 Li-Ion，2.5-4.2 V [ 8 , 9 ]。电源转换器（降压/升压）是智能手机电源管理单元 (PMU) 中不可或缺的组成部分，如图 1 所示。其目的是为智能手机中的不同组核心模块 [ 1 ] 提供良好调节的电源电压。智能手机 PMU 的完整图示可在此处找到 [ 10 ]。
监测工业生态系统的双重转型
CCI 产业生态系统的特点是，其子行业种类繁多，均以文化价值观和创意表达为基础。它们包括建筑、档案馆、图书馆和博物馆、艺术工艺品、视听（包括电影、电视、视频游戏和多媒体）、物质和非物质文化遗产、设计（包括时装设计）、节日、音乐、文学、表演艺术（包括戏剧和舞蹈）、书籍和出版、广播和视觉艺术。它们大多由大量小型和微型公司以及自由职业者组成。欧洲层面仍然缺乏一个被广泛采用的 CCI 通用定义，各成员国使用不同的定义。再加上特定指标的数据收集机制不佳或不足，以及过时的统计分类无法充分反映该生态系统的多样性，这给提供有关 CCI 的统一监测数据以及生态系统在绿色和数字化转型中的表现带来了挑战。
使用优势蒸馏技术提高双场量子键分布的性能
在这项工作中，我们应用优势蒸馏方法来提高集体攻击下实用的双场量子键分配系统的性能。与Maeda，Sasaki和Koashi [自然通信10，3140（2019）]给出的先前的分析结果相比，通过我们的分析方法获得的最大传递距离将从420 km增加到470 km。通过将独立损失的未对准误差增加到12％，先前的分析方法无法克服率距离结合。但是，当未对准误差为16％时，我们的分析方法仍然可以克服率距离。更令人惊讶的是，我们证明，即使未对准误差接近50％，双场量子键分布也可以产生正面的安全密钥，因此我们的分析方法可以显着提高实用的双胞胎量子量子键分布系统的性能。
表面ECG的心脏电生理模型的数字孪生：一种测量反向传播方法
Eikonal方程已成为准确有效地对心脏电活激活进行建模的必不可少的工具。原则上，通过匹配临床记录和核心心电图（ECG）的匹配，可以纯粹的非侵入性方式构建患者特异性心脏生理学模型。尽管如此，拟合程序仍然是一项具有挑战性的任务。本研究介绍了一种新的方法，即测量BP，以解决逆向敌军问题。Geodesic-BP非常适合GPU加速机器学习框架 - 使我们能够优化Eikonal方程的参数以重现给定的ECG。我们表明，即使在存在建模不准确的情况下，Geodesic-BP也可以在合成测试案例中以高精度重建模拟的心脏激活。fur-hoverore，我们将算法应用于双心脑兔模型的公开数据集，并具有令人鼓舞的结果。鉴于未来向个性化医学的转变，Geodesic-BP具有帮助未来功能的心脏模型的功能 - 符合临床时间段落的同时保持最先进的心脏模型的生理准确性。
先天性心脏病的心脏电生理学数字孪生
摘要近年来，将机械知识与机器学习融合对数字医疗保健产生了重大影响。在这项工作中，我们引入了一条计算管道，以在先天性心脏病的儿科患者中构建心脏电生理学的数字复制品。我们通过半自动分割和网格划分工具来构建患者特定的几何形状。我们生成了一个涵盖细胞到器官级模型参数的电生理模拟数据集，并利用基于微分方程的严格数学模型。我们先前提出的分支潜在神经图（BLNM）是一种准确有效的手段，用于概括神经网络中的复杂物理过程。在这里，我们采用BLNM来编码硅12铅电图（ECGS）中的参数性时间动力学。BLNM充当了心脏功能的几何特异性替代模型，可快速，健壮的参数估计，以匹配小儿患者的临床ECG。通过灵敏度分析和不确定性量化评估校准模型参数的可靠性和可信赖性。
阐明pH对幽门螺杆菌运动的相互交织影响和基于粘蛋白的培养基的微流变学在
1，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学，美国马萨诸塞州02215； clover13@mit.edu（C.S.-A。 ）; wtliaonn@gmail.com（W.L. ）; kasia99987@gmail.com（K.B. ）; maira.ac@gmail.com（M.A.C。 ）; savannah.m.decker.th@dartmouth.edu（S.M.D.） 2马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州02139的生物工程系； bsturner@mit.edu *通讯：rb@bu.edu†当前地址：马萨诸塞州马萨诸塞州科技研究所的皮科尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。 ‡当前地址：宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系，美国。 §当前地址：美国贝塞斯达国家卫生研究院国家癌症研究所癌症生物学和遗传学实验室，美国马里兰州20894，美国。 ∥当前地址：美国汉诺威市达特茅斯学院的Thayer工程学院，美国新罕布什尔州03755，美国。1，波士顿大学，马萨诸塞州波士顿大学，美国马萨诸塞州02215； clover13@mit.edu（C.S.-A。）; wtliaonn@gmail.com（W.L.）; kasia99987@gmail.com（K.B.）; maira.ac@gmail.com（M.A.C。）; savannah.m.decker.th@dartmouth.edu（S.M.D.）2马萨诸塞州剑桥市马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州02139的生物工程系； bsturner@mit.edu *通讯：rb@bu.edu†当前地址：马萨诸塞州马萨诸塞州科技研究所的皮科尔学习与记忆研究所，美国马萨诸塞州剑桥市02139，美国。‡当前地址：宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系，美国。§当前地址：美国贝塞斯达国家卫生研究院国家癌症研究所癌症生物学和遗传学实验室，美国马里兰州20894，美国。∥当前地址：美国汉诺威市达特茅斯学院的Thayer工程学院，美国新罕布什尔州03755，美国。
大脑和身体比我们知道的
效果是双向的。症状的加长清单通常不被视为神经系统的疾病，其中大脑和将其连接到人体的神经过程很大。例如，发烧的发展受控制体温和食欲的神经元种群的影响。通过发现小鼠中特定的大脑区域的发现可以“提醒”以前的炎症的身体，并重现它们1。列表还在继续。有证据表明癌症使用神经生长和传播。在本周的性质中，米歇尔·蒙杰（Michelle Monje）和她的同事2展示了一些大脑癌症如何将连接与神经元巩固，从而增强其进展（请参阅第366页）。与此同时，乔纳森·洛夫拉斯（Jonathan Lovelace）和他的同事3探索了可能导致血压和晕厥下降的神经途径（请参阅第387页）。这包括一组从心脏到脑干的神经。这些发现和其他发现标志着我们对神经系统的看法发生了根本性的转变，而神经科学家仍只是开始探索其影响。为了真正了解大脑和身体的纠缠方式，在一系列领域的研究人员将需要更加紧密地合作。最终，目标应该是研究人类大脑与身体之间的相互作用。这将需要访问大脑功能的方法，例如功能性磁共振成像，如Emily Finn和她的同事4在透视文章中描述的那样（请参阅第263页）。大脑和身体的相互联系具有对我们理解和治疗疾病的能力的意义。如果某些大脑条件从大脑以外开始，则可能还可以从外面到达。通过消化系统，心脏或其他器官生效的治疗方法将
数字双胞胎，以定量了解NMC电池的老化机制，使用动态老化曲线
传统锂离子电池建模没有提供足够的信息来准确验证在实时动态操作条件下电池的性能，尤其是在考虑各种老化模式和机制时。为了改善当前方法，本文提出了一个可以捕获实时数据并整合SEI层生长，阳极裂纹传播和锂电池之间的强耦合的锂离子电池数字双胞胎。它可以用来估算从宏观全细胞水平到显微镜颗粒水平的衰老行为，包括在动态老化条件下的电压 - 电流特征，可以预测基于镍甲虫 - 雄性 - 果胶（NMC）基于锂离子电池的降解行为，并有助于进行电化学分析。该模型可以改善细胞衰老的根本原因分析，从而对衰老机制耦合效应有定量的理解。开发了带有动态放电轮廓的三个充电协议，以模拟真实的车辆操作场景，并用于验证数字双胞胎，结合操作数阻抗测量，验尸后分析和SEM，以进一步证明结论。数字双胞胎可以准确预测电池容量在0.4％MAE之内淡出。结果表明，SEI层的生长是能力降解和阻力增加的主要因素。基于对模型的分析，得出的结论是，与标准的连续充电Pro烟光相比，提出的多步充电协议之一可以减少基于NMC的锂离子电池的降解。本文代表了未来物理知识的机器学习开发的坚定物理基础。