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通过神经元对阿尔茨海默氏病的因果遗传生物标志物揭示神经结构中的基因回溯：一种突破性的反向 - 片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要阿尔茨海默氏病（AD）影响了全球超过5500万人，但关键的遗传贡献者仍然没有尚未确定。利用基因组元素模型的最新进展，我们提出了创新的反向基因发现技术，这是一种神经网络结构中一种突破性的神经元到基因的回溯方法，以阐明新型的因果关系遗传生物标志物推动了AD套装。逆向基因 - 包括三个关键创新。首先，我们利用这样的观察结果，即引起AD的概率最高的基因（定义为最有因果基因（MCG））必须具有激活那些引起AD的最高可能性的神经元的最高可能性，该神经元被引起AD的可能性最高，被罚款为最大的神经元（MCNS）。其次，我们在输入层处取代基因令牌表示，以允许每个基因（已知或新颖的AD）表示为输入空间中的疾病和独特的实体。最后，与现有的神经网络体系结构相反，该架构以馈送方式跟踪从输入层到输出层的神经激活，我们开发了一种创新的回溯方法，可以跟踪从MCNS到输入层的向后进行识别，从而识别最引起的代币（MCTS）和Corre-McGs。逆向基因 - 高度解释性，可推广和适应性，为在其他疾病情景中应用提供了有希望的方法。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
2025实验室组织下垂
如何使用本指南《联合委员会的调查活动指南》可在您组织的外部网站上找到。本指南包含：•信息以帮助您准备调查的信息•每个调查活动的摘要，包括后勤需求，会话目标，会议概述以及建议的参与者•按照他们进行的一般顺序列出了会话。模板议程和现场访问期间发生的调查活动列表被发布到您组织的联合委员会连接Extranet网站，以接近您的申请并审查申请。当可用模板议程和调查活动清单时，请下载并查看活动，并考虑您可能想参与的人。活动列表包括一列，您可以在其中记录每个会话旁边的参与者名称或位置。为每个会话（包括背部）确定关键参与者（及其电话号码）很重要。考虑在计划文件中包括可能的会议地点和测量师的工作空间。参考本调查活动指南中的会议，并详细了解活动期间会发生什么。模板议程和活动列表包括每个活动的建议持续时间和调度指南。在调查的第一天，您将有机会与测量师合作，为您的日常运营做准备议程。请认识到本调查活动指南是为大型和大型组织创建的。一些组织将有一个测量师，而另一些组织将有多个测量师。如果您对将到达您网站的测量师人数有任何疑问，请联系您的客户经理。如果您不确定会计经理的姓名或电话号码，请致电630-792-3007与联合委员会的总委员会运营商联系以寻求帮助。
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
05.5在液氮水平下垂直超导电线中的瞬态降低
用电流的超导电线中热平衡的稳定性取决于热释放的曲线和热量中的曲线相对位置[1]。如果热释放曲线的斜率超过了去除热曲线的斜率，则随着超导电线的电流增加，热不稳定性会发展出来，这最终导致去除量的机理变化[2-4]。例如，在纸张[3]中，在高温超导（HTSC）电线的电流增加后，当将热去除机理从对流变为核沸腾时，会观察到瞬态过程，从而导致稳定的过载模式[5,6]。但是，超导电线中的热不稳定性可以以其他方式启动，即在去除热量的环境条件下，在永久的电流价值变化下。在htsc-wire的情况下，这可以通过液体制冷剂（氮）的水平降低提供，使得垂直线的顶部在液体表面上方的氮气中。结果，从液体上方（外部）上方的电线零件（外部）中除去热量，它将损失稳定性并达到正常状态。在这种情况下，对于过渡后的热平衡恢复，首先必须减少htsc线中的电流，其次，由于纵向沿纵向的导热率，由于导热性而通过电线端创建有效的热量去除。为此，应为当前铅提供液体冷却。[7]中详细描述了不同类型的水平仪，它们的优势和缺点。基于初始水平换能器（传感器）的外部和浸入部分的参数差异，该操作原理被广泛用于设备中，以测量低温液体的水平（水平仪）。由于其目的而引起的电平计具有参数之间平滑的单调关系
具有复杂下垂控制的网格形成转换器的定量稳定性条件
摘要 - 在本文中，我们通过分析使用网格连接转换器的瞬态稳定性，该转换器具有网格形成的com-prec-per-per-proop Control，也称为可调节的虚拟振荡器控制。从理论上讲，我们证明复杂的下垂控制是一种最先进的网格形成控制，始终具有稳定的状态平衡，而经典的下垂控制则没有。我们在网格干扰下为复杂的下垂控制瞬态稳定性（全球渐近稳定性）提供了定量条件，这超出了经典下垂控制的局部局部（非全球）稳定性。对于复杂下垂控制的瞬时不稳定性，我们揭示了不稳定的轨迹是有界的，表现为极限循环振荡。此外，我们将稳定性从二阶网格形成控制动力学扩展到全阶系统动力学，这些动力学还涵盖电路电磁瞬变和内环动力学。我们的理论结果有助于深入了解复杂下垂控制的瞬态稳定性和稳定性，并为参数调整和稳定性保证提供了实用的指南。
基于闩锁的快速下垂响应的设计llmcarbon
与大型语言模型（LLM）相关的碳足迹是一个非常关注的问题，包括其培训，推理，实验和存储过程中的排放，包括运营和体现的碳排放。一个重要方面是准确地估算出新兴LLM的碳影响，甚至在训练之前，这在很大程度上依赖于GPU使用。现有研究报告了LLM培训的碳足迹，但只有一种工具MLCO2可以预测进行体育锻炼之前新神经网络的碳足迹。但是，MLCO2有几个严重的局限性。它不能将其估计扩展到浓密或混合物（MOE）LLMS，无视关键的体系结构参数，仅关注GPU，并且无法建模固定的碳足迹。解决这些差距，我们引入了llmcarbon，这是一种端到端的碳足迹投影模型，均为密集和Moe LLMS设计。与MLCO2相比，LLMCarbon显着提高了各种LLM的碳足迹估计的准确性。源代码在https://github.com/sotarokaneda/mlcarbon上发布。
用于聚合惯性下垂控制和新型频率相关充电状态恢复的电池储能系统
摘要：为了应对可再生能源渗透的技术挑战，本文重点研究了在负载和发电意外事件发生后，混合可再生能源综合电力系统中电网电压和频率响应的改善。提出了一种综合方法，利用电池储能系统 (BESS) 通过下垂型控制来调节电压，通过同化惯性模拟 (IE) 和下垂型控制来调节频率。此外，提出了一种新颖的频率相关充电状态 (SOC) 恢复 (FDSR)，以在 FDSR 约束内调节 BESS 功耗，并在需要时在空闲期间为电池充电。所提出的 BESS 控制器的有效性在 IEEE-9 总线系统中得到证明，该系统具有 22.5% 的光伏 (PV) 和风能渗透水平。获得的仿真结果表明，所提出的控制器在调节电压和频率的同时性能令人满意，频率变化率较低，频率最低点更好。此外，与传统方法相比，所提出的 FDSR 在 SOC 恢复时表现出优势。
使用修改的反向下垂控制
摘要 - 单相微电网（MG）和载荷与三相MG的连接产生了电源质量问题，例如MGS的常见耦合（PCC）的不平衡电压和电压上升。在本文中，提出了储能系统（ESS）中修改的反向下垂控制（MRDC）方案，以改善多微晶（MMG）中的三相PCC电压质量。MRDC由反应性电源补偿器（RPC）和电压补偿器组成。控制器通过使用ESS产生的反应能力来调节MMG的反应能力和电压不平衡。使用OPAL-RT OP5600实时模拟器在实时仿真中验证了该提出的方案的有效性。PCC处的电压不平衡因子（VUF）从3.6％降至0.25％，而在单相载荷下，反应能力显着降低。索引项 - 不平衡的电压补偿，反应性电源补偿，反向下垂控制，分布式发电，PV岛，储能系统，电压控制的逆变器，多微粒网，功率质量。
编码GDSL酯酶的下垂叶（DR）基因参与二氧化硅沉积（Oryza sativa L.）
叶片形态是水稻育种中最重要的农艺性状之一，因为它对作物产量有贡献。脱落的叶子（DR）突变体是由甲基磺酸乙酯（EMS）诱变从iLpum水稻品种开发的。与野生型相比，DR植物表现出下垂的叶子，伴随着一个小的Midrib，短圆锥体和植物高度降低。DR植物的表型是由编码GDSL酯酶的单个回收基因中的突变（LOC_OS02G15230）引起的。对野生型和DR序列的分析表明，DR等位基因将单个核苷酸取代（甘氨酸）携带为天冬氨酸。RNAi与DR突变产生了相同的表型，确认LOC_OS02G15230与DR基因相同。Sio 2的显微镜观测和植物营养分析表明，DR叶片中的二氧化硅比野生型叶片不那么丰富。这项研究表明，DR基因与二氧化硅沉积的调节有关，二氧化硅过程的破坏导致叶片表型下垂。