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World File Search System储集层
基于连接组的储层计算工具箱
神经回路的连接模式形成一个复杂的网络。这些电路中的信号如何表现为复杂的认知和适应性行为仍然是神经科学中的核心问题。伴随连接组和人工智能的进步从根本上开放了新的机会，以了解连接模式如何影响生物脑网络中的计算能力。储层计算是一种多功能范式，它使用高维动力系统的非线性动力学来执行计算和近似认知功能。在这里我们提供Conn2Res：一种开源Python工具箱，用于实现生物神经网络作为人工神经网络。conn2res是模块化的，允许施加任意体系结构和任意动态。该工具箱允许研究人员输入使用多种技术重建的连接组，从图形跟踪到非侵入性扩散成像，并施加多个动力学系统，从简单的尖峰神经元到磁性动力学。CONN2RES工具箱的多功能性使我们能够在神经科学和人工智能的汇合处提出新问题。通过将函数重新概念化为计算，Conn2Res为对大脑网络中结构功能关系的更机械理解设定了阶段。
储层计算方法微填充检测
摘要。目标。在高风险职业工作的广泛专业人员中检测微渗，对工作场所的安全非常重要。提出了采用储层计算（RC）方法的微填充分类器。特定的回波状态网络（ESN）用于增强微观检测的先前基准性能。方法。使用了基于ESN的新型泄漏积分器进行聚类设计。这种设计的效果在于简单的性能，即使用细粒度的体系结构，其中包含每个群集多达8个神经元，以捕获个性化状态动力学并实现最佳性能。这是使用RC模型实施和评估基于EEG的微骨检测的第一项研究，以检测来自EEG的微渗。主要结果。使用级联的ESN分类器，具有泄漏的积体神经元，使用544个功率频谱特征的60个主要成分。这导致了φ= 0的性能中的一件受试者的平均检测。51±0。07（平均值±SE），AUC-ROC = 0。88±0。 03，AUC-pr = 0。 44±0。 09。 明显的能力。 尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。88±0。03，AUC-pr = 0。44±0。09。明显的能力。尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。
使用多层多层储层计算
大脑电路涉及大量的反馈回路，其动力学取决于相互作用的延迟。脑启发的储层计算利用互连单元的丰富复发动力学来执行输入的任务。特别是，时间延迟储层计算使用非线性延迟反馈回路架构中的高维瞬态动力学，例如时间序列预测和语音分类。最近还证明，通过包含多个延迟的延迟分化系统的动态属性修改，以提高时间延迟储层计算的性能。在这里，我们探索了这种基本和技术重要性的这种神经启发的计算的另一个方面：在混合物中分离和预测两个信号的能力，在混合物中，每个信号由于其潜在的动力学而具有一些内在的可预测性。使用混沌输入信号混合物的多层和多层储层计算进行了说明。与独立的组件分析和相关的无监督学习技术相反，这里的上下文在于平行监督每个信号的动力学学习，以便在训练集之外预测每个信号的每个信号。此外，将混沌信号的超渗透到单个输入通道中增加了任务的难度。我们用确定性和随机系统发出的各种信号来量化和解释这种性能。此外，我们还探索了深度延迟储层计算机的体系结构。我们的发现表明，多延迟储层计算可以学习和预测两个叠加确定性信号的未来。预测（因此分离）在单层和多层时间延迟的预订计算中可能会明显更高。混合信号的带通滤波以除去较低和较高的频率，将预测提高了几％。在某些情况下，矛盾的是，增加混合物中一个混沌信号的比例实际上可以帮助学习另一个混乱信号，从而稍微改善其预测。
2.4.4 基因组编辑和表观基因组编辑
• 日本在培育有用微生物菌种、改良农畜产品、基因治疗的应用等各开发领域都处于世界领先水平，并通过与大学机构、大企业、风险投资公司、捐赠基金会等密切合作，进一步提高研发能力。 CRISPR Therapeutics、Editas Medicine、Intellia Therapeutics、Beam Therapeutics等多家创业公司正在农作物开发、工业能源开发、人类疾病治疗等领域开展前沿研发。 • 我们已获得CRISPR/Cas9、Cas12、Cas13以及大部分CRISPR相关基础技术和应用技术的知识产权。 • TALAEN 在高油酸大豆的开发和工业应用方面取得了进展。 • 积极推进体内和体外基因组编辑治疗。针对莱伯先天性黑蒙的体内基因组编辑治疗的临床试验已经开始。 • 使用 ZFN 和 CRISPR 的基因组编辑疗法以及更安全的表观遗传编辑疗法的研究、开发和临床试验正在进行中。该公司已在FDA注册了30多项临床试验，在基因治疗研究领域处于世界领先地位。 • 新型核酸检测技术（Sherlock和DETECTR）已经研发成功，正在开发作为新冠病毒的POCT诊断技术。
香港航天科技集团有限公司
回顾期内，集团录得营业额约人民币324.5百万元，较2021年同期增加约25.6%；而本公司权益持有人应占亏损约人民币46.6百万元，而2021年同期本公司权益持有人应占亏损约人民币4.1百万元。集团于2021年下半年开展航空航天业务，并于过去一年在航空航天业务上投入大量资源，包括但不限于扩充航空航天专家团队及业务发展团队，以及租赁新物业以建立航空航天制造及研究设施。因此，航空航天业务的快速扩张加上在中国惠州成立全新EMS业务营运子公司，导致行政开支大幅增加，从而导致回顾期内本公司权益持有人应占亏损增加。
住宅太阳能储能系统：最新技术、近期应用、趋势和发展
使用储能设备对于零能耗结构的开发和维护至关重要。它们是可再生能源的最佳利用和管理能源供应和需求的间歇性所必需的。许多不同类型的存储系统（电化学、热、机械等）要么已在商业上可用，要么即将开发用于建筑规模。不同的技术具有不同的功能和特性，因此在深入进行技术经济研究之前，找到一个评估您的可能性的系统非常重要。当前和新兴储能技术的所有方面，以及它们的用途、未来前景和历史背景，都将接受严格的评估。电化学和电池存储、热存储、热化学存储、飞轮存储、压缩空气存储、抽水蓄能、磁存储、化学和氢存储以及氧化还原流存储等储能技术都包括在内。还讨论了替代储能方法的新研究，以及该领域的重大进展和发现。
面向偏远地区供电可靠性提升的配网储能电站机会 ...
2.3 运行约束 储能电站的规划与运行决策存在强耦合关 系。在不同位置接入储能电站将对系统运行的安 全性、经济性与可靠性造成不同影响。为了支持网 侧储能选址定容方案的科学决策，需充分考虑储能 充放电特性、有功 / 无功综合潮流、电压偏移限制、供 电可靠性要求等关键因素，进行精细化的运行建 模。故引入运行约束如下。 2.3.1 功率平衡约束
深部地热能系统主要挑战与耦合储能的增强型创新开发模式
hibit降低了渗透性，因此需要建立有效的地热系统（EGS）以利用深度地热能。在EGS中，用于液压压裂用于储层刺激，以人为增强的地热储层具有较高的渗透性。当前的深地热储量刺激技术主要是从石油和天然气部门采用的液压压裂过程中借来的，对刺激性能，地震风险控制和有效的地热储层的热萃取产生了限制。这项研究总结了深度地热能的液压压裂的特征：（1）剪切机理主导着断裂诱导的损伤。（2）冷水注入诱导的差分温度所产生的拉伸应力鼓励裂缝进一步传播。（3）连续的水注入使孔压力保持高于地层压力，从而为裂缝保持良好的条件保持开放。因此，EGS中的液压压裂不需要支撑剂。这与石油和天然气井的液压破裂完全不同，这在很大程度上依赖于支撑剂。此外，这项研究系统地分析了EGS的四个主要挑战：低发电能力，注入和生产井之间的连通性差，诱发破坏性地震的风险以及在没有补贴的情况下获得利润的困难。这项研究通过数值模拟研究了Regs的优势。根据创新的破裂和能量回收的各个方面，本研究提出了一种与能源存储相结合的创新增强的开发模式，称为再生工程的地热系统（REGS）。结果表明，与水平井以及不等的间距，区域和注射水的体积的多阶段分裂可以增强注入和生产井之间的连通性。破裂过程在Regs中进行了优化。具体来说，采用了多阶段裂纹。在每个阶段，早期的水注射率迅速增加，并在晚期逐渐下降。这可以防止在井眼压力下突然波动，从而控制诱发地震的幅度并防止破坏性地震。Regs整合了可再生能源的大规模地下存储，实现了多能补充并增强了Regs项目的生产寿命和盈利能力。这项研究的最终成员将为试点项目和标准化促进技术的标准化奠定基础，用于融合的热量和发电，与储能集成在一起，用于中国深地热能。
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。