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MPSC批准DTE Electric Co.证券化与河流植物退休有关的成本，树木修剪密歇根州公共服务委员会
•该公用事业公司在河流河流生成站点投资的剩余净账面价值截至2021年5月31日，最高金额为7320万美元。自1958年以来一直在运营的底特律河上燃煤电厂的退役是该公司向更清洁的能源过渡的一部分。•该公用事业正在进行的树木修剪调节资产，截至2021年6月30日，最高金额为1.569亿美元。•最初的其他合格费用最高可达570万美元。证券化是在MPSC发出融资订单后，以证券化债券形式替换现有债务和股权的过程。与传统的成本回收方法相比，此过程的纳税人成本较低，因为证券化债券的利率较低。证券化已根据2000年的第142号公共法授权。证券化将导致两项单独的证券化费用，这些费用将是客户账单上的订单项。纳税人将由于证券化而节省超过2700万美元。与DTE Electric的树木修剪相关的分销证券化费用将在不超过5年的时间内向每个分销客户收取费用，并将从公用事业公司的所有电力分销客户中回收，包括零售开放式（电气选择）客户。与
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
修剪人工智能公平性研究的荆棘
机器学习从业者通常对其产品的道德方面持矛盾态度。我们相信，任何能使我们从当前状态转变为我们的系统实现一定程度公平的事物都是值得欢迎的改进。即使这种进步不能使我们 100% 地实现“完全”公平的目标，或与我们个人对使用公平衡量标准的看法完全一致，情况也是如此。构建实施了一定程度公平性的系统仍将使我们处于比现状更好的位置，因为这样可以增加足够关心问题的系统数量，从而投入精力进行补救。应避免在实际应用中应用公平和道德问题的障碍，无论是深奥的哲学辩论还是技术开销，例如引入越来越多的超参数。在本文中，我们进一步阐述了我们对这一观点的论证及其重要性。
塑造和修剪观赏阔叶树
工具 合适的工具可以使树木修剪变得更容易、更有趣。一套优质的手动修枝剪、枝剪和小型修枝锯通常可以满足大多数应用。薄皮手套可以避免在处理树枝时擦伤或戳伤您的手，并且建议戴上安全眼镜，因为当您试图将树枝从树上拔出时，树枝可能会挂住、弹回或鞭打您。 要去除和塑造较长的树枝，可伸缩高枝锯/修枝剪非常有用。许多高枝锯非常重且坚固，这给操作带来了困难——作者更喜欢重量较轻的型号，因为它们更容易操作到正确修剪所需的困难角度。去除较大的树枝可能需要较大的手锯或小型链锯。链锯对于对较大或向内生长的树枝进行成形切割非常有用。
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
EDEM2 与 TXNDC11 稳定地形成二硫键，催化哺乳动物糖蛋白 ERAD 中的第一个甘露糖修剪步骤
摘要 N-糖链的连续甘露糖修剪（Man 9 GlcNAc 2 -> Man 8 GlcNAc 2 -> Man 7 GlcNAc 2 ）促进内质网相关错误折叠糖蛋白（gpERAD）的降解。我们在人类 HCT116 细胞中进行的基因敲除实验表明，EDEM2 是第一步所必需的。然而，之前的研究显示，纯化的 EDEM2 在体外对 Man 9 GlcNAc 2 不表现出 1,2-甘露糖苷酶活性。在这里，我们发现 EDEM2 与 TXNDC11 稳定地通过二硫键结合，TXNDC11 是一种含有五个硫氧还蛋白 (Trx) 样结构域的内质网蛋白。 EDEM2 甘露糖苷酶同源域之外的 C558 与 Trx5 中的 C692 相连，后者仅包含 TXNDC11 中的 CXXC 基序。这种共价键合对于 HCT116 细胞中的甘露糖修剪和随后的 gpERAD 至关重要。此外，从转染的 HCT116 细胞中纯化的 EDEM2-TXNDC11 复合物在体外将 Man 9 GlcNAc 2 转化为 Man 8 GlcNAc 2（异构体 B）。我们的研究结果确立了 EDEM2 作为 gpERAD 启动子的作用，并首次清楚地证明了 EDEM 家族蛋白的体外甘露糖苷酶活性。
基于神经解剖学的大鼠脑基质引导修剪方案
在大鼠毒性研究中，建议通过确定的神经解剖标志修剪大脑以获得一致的切片。在本文中，我们描述了一种矩阵引导修剪方案，该方案使用通道重现解剖标志的冠状水平。设置阶段和验证研究均在 Han Wistar 雄性大鼠（Crl:WI(Han)）上进行，10 周龄，体重 298 + 29 ( SD ) 克，使用适合体重 200 至 400 克大鼠大脑的矩阵（ASI-Instruments 1，休斯顿，德克萨斯州）。在设置阶段，我们确定了八个通道，即 6、8、10、12、14、16、19 和 21，分别匹配视交叉、额极、视交叉、漏斗、乳头体、中脑、小脑中部和小脑后部的推荐标志。在验证研究中，我们使用选定的通道修剪了 60 只大鼠的浸入固定脑，以确定通道再现解剖标志的一致性。成功率（即每个级别的预期目标的存在）范围为 89% 到 100%。如果未实现 100% 的成功率，则注意到脑修剪的偏移是朝向尾极。总之，我们开发并验证了一种大鼠脑的修剪方案，该方案允许冠状切片具有与标志引导修剪相当的广泛性、同源性和相关性，并且具有技术人员可以快速学习的优势。