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World File Search System不平衡的
在英国将网格转换为更环保和社会可持续的电力系统是一个缓慢而不平衡的过程
电力系统脱碳是环境可持续性的关键。从消费 - 生产的角度来看，对电力的发生和使用方式的变化非常关注，但是电力系统也依赖于连接和集成生产和消费的电网基础架构，并且还需要转换。同时，包括电网在内的电力系统中的新技术为生产和消耗能源的更具社会可持续性的方式提供了潜力。在实践中，变化很慢，不平衡，而且通常功能失调。一种社会技术过渡方法提供了有关为什么这样做的原因，看到电力系统不仅在技术和经济方面发生变化，而且还随着技术与社会和政治过程之间互动的结果而变化。该方法引起人们对在复杂的关键基础设施（例如电力和强大的安全机构逻辑）中实现快速过渡的特定挑战。本文将这种方法应用于大不列颠的案例，尽管以高级气候政策的形式对可持续性做出了坚定的承诺，但电网通常是对变革速度的限制。一方面这些高级目标与电力系统中的详细规则和实践之间的薄弱环节来解释英国过渡的性质。在英国案件中，所有权和网格监管的模式也可以解释，这些模式保护了现有人，并使新演员很难在更社会可持续的方向上开发该系统。
电器能源标签指南...
1.5.24不平衡的空调不平衡的空调是一种统一的空调，完全位于条件空间内，并从条件空间中吸收空气并将其驱逐到室外。通常会导管不平衡的空调（在热交换器上的排气空气通过柔性管道，管道或开口驱逐出条件空间），但可以连接到管道或其他开口（例如窗户）。这些单元通常是便携式或移动设备。
通过重复的经颅磁刺激改变激发 - 抑制抑制不平衡的影响，对自限性癫痫与中心颞上峰
具有中心颞尖峰（选择）的自限性癫痫是儿童癫痫中最常见的局灶性综合征（1）。大多数选择的儿童都有良好的预后，但是少数比例可能会演变成癫痫性脑病，而睡眠中的尖峰和波动激活（EE-SWAS）。与EE-SWA相关的EEG模式被称为睡眠中的癫痫持续状态（ESE）（2）。慢波睡眠的几乎恒定的癫痫样活动通常伴随着认知或行为功能的显着回归。所有认知领域都可能受到影响，包括语言和交流，暂时空间方向，注意力和社会互动。然而，现有治疗方法的有效减少ESE患者的功能障碍的能力仍然非常有限。重复的经颅磁刺激（RTMS）作为一种局灶性，无创技术，在癫痫病领域具有治疗潜力（3）。低频RTM（≤1Hz）抑制皮质兴奋性，增加皮质无声时期的持续时间并减少运动诱发的潜在幅度（4）。使用低频RTM抑制癫痫发作的基本原理与有望中断突触潜力和局灶性皮质兴奋性的事实有关。现实世界的证据表明，使用Fure-8-coil的低频RTM可能是儿科患者药物耐药性癫痫的有效治疗，导致癫痫发作频率降低30％（5）。Ren等。 发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。Ren等。发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。尽管Cochrane审查发现RTMS在减少癫痫样排放方面是安全和有效的，但仍缺乏RTMS效率的证据，但仍缺乏癫痫发作的效率（7）。在选择中兴奋性和抑制性能（E-I不平衡）之间的不平衡已被确定为癫痫发作和认知障碍（8）。抑制网络涉及感觉运动和皮层网络，这表现为相应函数的解离。然而，RTMS对选择患者的E-I不平衡的影响尚不清楚。我们假设RTMS会降低选择中的癫痫发作频率和E-I不平衡。要解决我们的假设，需要满足两个要求：（1）RTMS后是否减少了癫痫发作频率和癫痫样放电以及（2）RTMS是否可以改善E-I不平衡。
有害等位基因频率、遗传搭便车和连锁不平衡的变化揭示了非洲水牛在大陆范围内的高遗传负荷
高遗传负荷会对种群生存力产生负面影响，并增加对疾病和其他环境压力源的易感性。之前对南非两个非洲水牛 (Syncerus caffer) 种群进行的微卫星研究表明，由于有害等位基因的高频率出现，全基因组遗传负荷很大。本研究评估了这些等位基因在大部分水牛分布范围内的出现情况，它们对雄性身体状况和牛结核病抗性产生负面影响。利用来自 34 个地方（从南纬 25 度到北纬 5 度）1,676 头动物的现有微卫星数据（2-17 个微卫星位点），我们发现了与上述雄性特征相关的整个大陆的微卫星等位基因频率梯度。频率在从南到北的纬度范围内下降（每个位点的平均 Pearson r = -0.22）。频率变化与多位点杂合性变化相一致（调整后的 R 2 = 0.84），与东非相比，南部非洲的杂合性下降幅度高达 16%。此外，在五个连锁位点对上检测到了大陆范围的连锁不平衡 (LD)，其特点是雄性有害性状相关等位基因之间存在较高的正位点间关联比例（0.66，95% CI：0.53，0.77）。我们的研究结果表明，早期观察到的性染色体减数分裂驱动系统驱动了大陆范围和基因组范围内的雄性有害等位基因选择，导致频率变化、搭便车效应导致的杂合性降低以及由于雄性有害等位基因在单倍型中同时出现而导致的广泛 LD。所涉及的选择压力必须很高，以防止等位基因频率谱系和单倍型因 LD 衰减而遭到破坏。由于大多数水牛种群是稳定的，这些结果表明，自然哺乳动物种群（取决于其遗传背景）可以承受较高的遗传负荷。
![arxiv：2410.02671v2 [CS.CV] 2024年10月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0116dc1f8910897ff238346188d2dd3cedd74748.webp)
arxiv：2410.02671v2 [CS.CV] 2024年10月14日
未配对的点云完成探讨了从不完整和完整点云数据中学习完成映射的方法。在本文中，我们建议使用不平衡的最佳传输图（称为不平衡的最佳传输图，用于未配对的点云完成（UOT-UPC）），提出了一种新颖的方法，以完成不合格的点云完成。我们证明，不配对的点云完成自然可以解释为最佳传输（OT）问题，并引入不平衡的最佳运输方法（UOT）方法来解决类不平衡问题，在不违法的点云完成数据集中很普遍。此外，我们分析了未配对完成任务的适当成本功能。此分析表明，INFOCD成本函数特别适合此任务。我们的模型是第一次尝试将UOT用于未配合的点云完成，从而在单类别和多类别数据集中取得了竞争性或卓越的结果。尤其是，我们的模型在具有类不平衡的情况下特别有效，其中类别的比例在不完整和完整的点云数据集之间有所不同。
在埃塞俄比亚农村地区，使用集合机器学习算法预测新生儿死亡率
类失衡。不平衡的数据集可以使机器学习模型偏向多数级别，从而影响了他们准确预测少数类别的能力[24]。数据不平衡的问题通常与错误分类的问题有关，在这些问题中，与多数类相比，少数类别往往会被错误分类[25]。可以通过减小或过度采样来减少问题，从而产生类平衡的数据。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）是一种非常流行的过采样方法，旨在改善随机的过度采样[26]。根据Batista等人[25]，过度采样方法比未经少采样方法给出了更好的结果。当数据高度不平衡时，多数族裔和少数族裔之间的显着差异可以通过过度采样方法来处理。通过添加或删除数据集中的样本，可以解决不平衡的类分布问题[27]。
通过大规模电动汽车充电控制控制电网平衡的机器学习
1。熟悉ČEPS提供的有关电网不平衡的公开数据，以及主管提供的布拉格公共电动汽车充电会话的匿名数据。通过对齐时间表来确保数据集可比较。2。定义一个优化问题，可以通过受控的公共电动汽车充电来最大程度地减少电网失衡。在每个充电会话的完美信息的假设下描述一种最佳控制方法。3。实施最佳控制方法并评估其在最小化整个数据集的电网失衡时的性能。4。提出了基于机器学习的方法，该方法以有限的信息来解决方案，以了解每个充电会话的长度，电池充电状态以及会议期间电网不平衡的开发。评估机器学习模型的性能，并将其结果与最佳解决方案进行比较。5。衡量V2G技术对电网不平衡优化的潜在影响，在这种情况下，车辆可以将能量恢复到电网中，而不是仅像以前的情况一样局限于充电。应用以前使用的相同方法，并比较整个电网不平衡的变化以及机器学习性能。
