在许多神经形态工作流程中,模拟器在重要任务中发挥着至关重要的作用,例如训练脉冲神经网络、运行神经科学模拟以及设计、实施和测试神经形态算法。当前可用的模拟器适用于神经科学工作流程(例如 NEST 和 Brian2)或深度学习工作流程(例如 BindsNET)。问题是,基于神经科学的模拟器速度慢且可扩展性不强,而基于深度学习的模拟器不支持神经形态工作负载的某些典型功能(例如突触延迟)。在本文中,我们解决了文献中的这一空白,并提出了 SuperNeuro,这是一种快速且可扩展的神经形态计算模拟器,能够进行同质和异构模拟以及 GPU 加速。我们还提供了初步结果,将 SuperNeuro 与广泛使用的神经形态模拟器(如 NEST、Brian2 和 BindsNET)在计算时间方面进行了比较。我们证明,对于小型稀疏网络,SuperNeuro 比其他一些模拟器快约 10 × –300 倍。对于大型稀疏网络和大型密集网络,SuperNeuro 比其他模拟器分别快约 2.2 × –3.4 倍。
重离子碰撞计划的目标是,其质心能量在几 GeV 到几百 GeV 范围内,研究所产生的致密重子介质的性质,特别是它的状态方程 (EoS) 和传输系数。流体动力学方法对于实现这一目标至关重要,因为它可以相对轻松地纳入不同的状态方程。流体动力学方法在高能 √ s NN = 200 GeV 及以上的核 - 核碰撞中的应用非常成功。在那里,人们通常将动力学分为初始状态和后续流体阶段,其中发生初始硬散射,据称会导致介质的各向同性或有效流化,其中演化由流体动力学方程控制。然而,在模拟较低能量的重离子碰撞时,人们面临着一个挑战。入射原子核的洛伦兹收缩并不强,两个原子核完全穿过对方并发生所有初级 NN 散射需要几 fm / c 的时间。在发生第一次核子-核子散射的区域可能已经形成了稠密介质,而最后的核子仍在接近它们第一次相互作用的点。多流体动力学是一种优雅但现象学的方法,可以解释中能级原子核-核碰撞的复杂时空图景。在多流体方法中,人们将入射原子核近似为两个冷且富含重子的团块
为了应对 COVID-19 的大规模蔓延,世界各地的大学都转向了电子教学。沙特阿拉伯穆斯塔克巴尔大学行政与人文学院英语系使用 Microsoft Teams App 在虚拟教室中教授所有课程。然而,阅读作为一种接受技能,很难远程教授,因为它的互动性不强,老师无法知道学生是否完成了分配的任务。因此,需要寻找一种可以结合技术的策略来帮助 EFL 学生提高阅读理解能力。这种策略是出声思考策略,它可以在解释和回应文本时潜在地利用参与者的心理数据。在阅读过程中,这种策略能够使心理处理隐蔽起来,显示内部阅读过程的直接证据。采用准实验设计,包括实验组和对照组,以确定这种出声思考策略在提高 72 名英语、商业和法律专业 EFL 女学生阅读理解能力方面的有效性。此外,本研究还探讨了教师和学生对这一策略的看法。结果表明,所有参与者都对出声思考策略持非常积极的态度。本研究建议采用高度定制的出声思考策略,以促进读者的理解。贡献/原创性:本研究是极少数使用出声思考策略来提高
摘要我们使用半机械的、基于经验的统计模型来预测全球陆地土壤二氧化碳排放的空间和时间模式。排放包括土壤生物和植物根部的呼吸作用。在全球范围内,土壤二氧化碳流出速率与温度和降水量有显著相关性;它们与土壤碳库、土壤氮库或土壤碳氮的相关性不强。湿地覆盖了大约 3% 的陆地面积,但仅使预测的二氧化碳排放量减少约 1%。估计每年从土壤到大气的二氧化碳通量为 76.5 Pg C yr−1,比之前的全球估计值高 1-9 Pg,比陆地净初级生产力高 30-60%。与未受干扰的植被覆盖相比,历史土地覆盖变化估计已使当前土壤 CO2 年度排放量减少了 0.2–2.0 Pg C yr−1。土壤 CO2 通量在大多数地区具有明显的季节性模式,最大排放量与植物活跃生长期相吻合。我们的模型表明,土壤全年都会产生 CO2,从而导致冬季大气 CO2 浓度升高。我们以 0.5° 纬度经度空间和月时间分辨率推导出基于统计的土壤 CO2 排放量估计值,这是迄今为止对土壤全球 CO2 通量的最佳估计,应该有助于研究大气和陆地生物圈之间的净碳交换。
我们提出了一个经过校准的英国电力市场机组承诺调度模型,该模型应用于英国现有的四个水力抽水蓄能 (PS) 站的经济分析。更多可变可再生电力 (VRE) 会增加 PS 利润,具体数额取决于发电结构。在煤炭占很大比例的情况下,VRE 每增加 1 个百分点 (pp) 可使 PS 总利润平均增加 2.3 pp。在更灵活的系统中,要实现类似的盈利能力,风能和太阳能占供应量的比重应上升到 60% 以上。灵活性不强且 VRE 高的煤炭会增加价格波动,从而推动 PS 套利收入。更高的系统灵活性可以平滑 VRE 变化并限制 PS 价格套利,从而增加 PS 平衡和辅助服务收入的作用。 2015 年至 2022 年期间,22 个 PS 站在管理输电限制方面表现不佳,但在 2022 年提供了 18% 的快速备用、响应和其他备用服务。将价格套利的模拟收入和 2022 年的平衡和辅助服务收入与持续的固定成本相加,表明现有的四个 PS 站利润颇丰。然而,如果没有更多的平衡和辅助服务市场机会,这些收入将不足以支付新的 600 兆瓦 PS 站的资本支出和运营支出。
摘要:基于卡尔曼滤波(KF)框架和机器学习算法的电池等效电路模型荷电状态(SOC)估计研究相对有限,大部分研究仅针对少数几种机器学习算法,缺乏全面的分析比较,且大部分研究侧重于通过机器学习算法获取卡尔曼滤波框架算法模型的状态空间参数,再将状态空间参数代入卡尔曼滤波框架算法中进行SOC估计,此类算法耦合性强,复杂度高,实用性不强。本研究旨在将机器学习与卡尔曼滤波框架算法相结合,将五种卡尔曼滤波框架算法的输入、输出和中间变量值的不同组合作为六种主流机器学习算法的输入,估计最终的SOC。这六种主流机器学习算法包括:线性回归、支持向量回归、XGBoost、AdaBoost、随机森林、LSTM;算法耦合度较低,无需进行双向参数调整,且不涉及机器学习与卡尔曼滤波框架算法之间。结果表明,集成学习算法与纯卡尔曼滤波框架或机器学习算法相比,估计精度有显著提高。在各类集成算法中,随机森林与卡尔曼滤波框架的估计精度最高,且实时性好。因此,可以在各种工程应用中实现。
2 参见米勒诉阿拉巴马州案,567 US 460, 471 (2012)(“我们的判决不仅基于常识——即‘任何父母都知道的’东西,也基于科学和社会科学。”);JDB诉北卡罗莱纳州案,564 US 261, 273 n.5 (2011)(“尽管不需要引用社会科学和认知科学权威来建立这些常识性主张,但文献证实了经验所证明的结果。”);格雷厄姆诉佛罗里达州案,560 US 48, 68 (2010)(“心理学和脑科学的发展继续表明青少年和成年人心智之间存在根本差异。”);罗珀诉西蒙斯案,543 US 551,569 (2005)(“答辩人的科学和社会学研究以及他的法庭之友的引用都倾向于证实,‘与成年人相比,青少年更经常地发现成熟度和责任感不强,而且这在年轻人中更容易理解。’”);斯坦福诉肯塔基案,492 US 361,384 (1989)(布伦南法官持不同意见)(“在相关领域拥有专业知识的组织的观点……值得我们关注。”);汤普森诉俄克拉荷马州案,487 US 815,835 n.42 (1988)(多数意见)(引用“对美国被判处死刑的14名青少年的专业评估,该评估已被接受提交给美国儿童和青少年精神病学学会”)。
重型离子碰撞计划的目标是从少数到猎人GEV范围内的质量中心能量,是研究产生的致密重型培养基的性质,尤其是其状态方程(EOS)和运输COE FFI水平。流体动态方法对此目标具有重要作用,因为它允许相对轻松地结合状态的不同状态方程。流体动力学方法在高能量触发核核碰撞的应用中非常成功,√SNN= 200 GEV及以上。在那里,通常将动力学分开为初始状态,在该状态下,在其中进行了初始硬散射,并据称会导致培养基的各向同性化或e ff效率的流体化,以及随后的流体阶段,该阶段由流体动力学方程控制。但是,当对较低能量的重离子碰撞进行建模时,就会面对挑战。传入核的Lorentz收缩不强,并且两个核完全彼此之间以及所有主要的NN散射发生的最多需要几个FM / C。密集的培养基已经可以在发生第一个核子核子散射的区域形成,而最后的核子仍在接近其第一个相互作用的点。多流体动力学是一种优雅的现象学方法,可以解释中间能量核核核核的合并时空图片。在多流体方法中,一个近似于传入的核作为冷和富含baryon的两个斑点
尊敬的巴彻尔德助理部长、汉隆先生、保罗先生、波德斯塔先生、扎伊迪先生和格兰霍姆部长:我们致函敦促财政部、能源部 (DOE) 和白宫采取深思熟虑并与气候相适应的措施实施 45V 清洁氢生产税收抵免 (PTC)。我们的联盟由跨行业、跨商业模式和跨利益的组织、公司和机构组成,他们对气候有着共同的关切,并就 45V 清洁氢 PTC 资格所依据的原则达成一致。针对并网系统的薄弱指导方针可能会导致排放增加,这与 IRA 的要求直接冲突我们赞扬 45V 税收抵免,因为它有可能支持向清洁经济的转型。但是,我们担心财政部可能对抵免的实施采取不够严格的指导——尤其是与并网电解槽有关的指导。使用化石能源发电或抽取可再生能源,随后用化石能源补充来运行电解器(在宽松的指导下会发生这种情况)产生的碳排放量至少是目前天然气制氢排放量的两倍。因此,指导力度不强可能会迫使财政部花费超过 1000 亿美元的补贴用于氢能项目,而这会导致净排放量增加,这与法定要求直接冲突,并损害了新兴“清洁”氢能行业的声誉。为了防止产生负面影响,附加性、可交付性和每小时匹配是必不可少的
网络安全技术援助单位的组建/转换 可通过组建/转换某些现有的技术援助单位来创建网络安全技术援助单位。此类网络安全技术援助单位可隶属于印度知名 IT 组织。它将为武装部队提供高度专业化的人力,以满足其网络安全的专业要求。 军人退休前安顿假 武装部队每年都会释放高素质、训练有素、纪律严明、正值壮年的军人。其中很多人员虽然指挥能力不强,但在他们所选的领域都是非常合格的专家。应获得政府批准,为选定的军人提供 3 至 5 年的退休前安顿假,以满足印度学术界和工业界确定的职位的人力需求。 研究与开发机会 抵消条款中的研发选择 印度武装部队计划在未来十年内投入巨资购买设备。新的国防装备采购政策抵消条款要求外国公司在印度境内投资至少 30% 的合同成本,并将国防工业的 FDI 限额提高到 49%。应建议将这些资金的一定比例投资于印度学术界和工业界用于研发。与部队/团级训练中心/直属局的对接机械化部队和其他装备密集型战斗部队、训练中心和直属局每年可获得大约 100 万至 5 亿印度卢比的培训补助金。步兵战斗部队也是如此。可以鼓励学术界/工业界的初创组织与他们合作,以进入这个低预算领域,尽管收入规模较低。这将使他们的组织获得宝贵的