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加州需求响应：未来愿景
增强基础设施和可靠性 众多不同的客户根据经济信号自愿减少或转移他们的需求，这比电力系统紧急情况下的受控停电更可取 客户及时的需求响应（几秒、几分钟或几小时内）可以推迟对发电、输电和/或配电的投资需要 应在资源规划、采购规划中使用具有成本效益的需求响应，帮助满足运营储备要求，并应对系统或本地可靠性紧急情况 需求响应可用于维持电网和市场的可靠性，缓解交付限制，在位置或区域基础上使用以提高系统可靠性，满足紧急系统需求并降低电力成本。
脉冲频率自适应支持时间分散信息的网络计算
为了解决诸如识别歌曲、回答问题或反转符号序列等任务，皮层微电路需要整合和处理前几秒内分散的信息。为底层计算（尤其是使用脉冲神经元）和与行为相关的整合时间跨度创建生物学上真实的模型是出了名的困难。我们研究了脉冲频率适应在此类计算中的作用，发现它具有令人惊讶的巨大影响。大脑皮层中相当一部分神经元（尤其是在人类大脑皮层的较高区域）都具有这一众所周知的特性，这使得脉冲神经网络模型对时间分散的网络输入的计算性能从相当低的水平提升到人类大脑的性能水平。
大规模电力储能政策发布会
风能和太阳能的供应量可以在几秒到几十年的时间尺度上变化。一项使用 37 年的天气数据对太阳能和风能发电进行建模的研究发现，风能供应量在数十年的时间尺度上存在变化，并且偶尔会出现几天和几周的发电潜力非常低的时期。因此，需要数十 TWh 的长期存储。相比之下，所需的 TWh 是目前抽水蓄能提供的 1000 倍，远远超过电池能够以经济高效的方式提供的电量。只有在分析几十年的天气模式时，才会发现需要如此大量的能源存储。研究仅针对个别年份而不是连续年份的样本，严重低估了对存储的需求，相反，则高估了对其他形式供应的需求。
硅光子晶体腔阵列的转移印刷微组装：超越制造公差极限
光子晶体腔 (PhCC) 可以将光场限制在极小的体积内，从而实现高效的光物质相互作用，以实现量子和非线性光学、传感和全光信号处理。微制造平台固有的纳米公差可能导致腔谐振波长偏移比腔线宽大两个数量级，从而无法制造名义上相同的设备阵列。我们通过将 PhCC 制造为可释放像素来解决此设备可变性问题，这些像素可以从其原生基板转移到接收器，在接收器中有序的微组装可以克服固有的制造差异。我们在一次会话中演示了 119 个 PhCC 中的 20 个的测量、分箱和传输，产生了空间有序的 PhCC 阵列，21 按共振波长排序。此外，设备的快速原位测量首次实现了 PhCC 对打印过程的动态响应的测量，在几秒到 24 小时的范围内显示出塑性和弹性效应。25
![arXiv:2202.03265v1 [eess.SP] 2022 年 1 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ef3aaae6a3416d7fe09c43f50595eed1f833b5f3.webp)
arXiv:2202.03265v1 [eess.SP] 2022 年 1 月 31 日
对自然声音刺激的脑电图反应进行分类具有理论和实践意义，但标准方法受限于对非常短的声音片段（几秒或更短）的各个通道分别处理。最近的发展表明，通过从脑电图中提取频谱成分并使用卷积神经网络（CNN），可以对音乐刺激（约 2 分钟）进行分类。本文提出了一种有效的方法，将原始脑电图信号映射到所听的单首歌曲，以进行端到端分类。脑电图通道被视为 [ 通道 × 样本 ] 图像图块的一个维度，并使用 CNN 对图像进行分类。我们的实验结果（88.7%）可与最新方法（85.0%）相媲美，但我们的分类任务更具挑战性，因为我们需要处理感知质量彼此相似且参与者不熟悉的较长刺激。我们还采用了使用预先训练的 ResNet-50 的迁移学习方案，证实了尽管图像域彼此不相关，但迁移学习仍然有效。
急性脑震荡评估 (ACE) - 医生/临床医生办公室版本
1. 描述受伤情况——受伤方式、力量类型、如果力量传递到头部，受伤部位是头部还是身体。不同的损伤生物力学可能导致不同的症状模式（例如，枕部撞击可能导致视力变化、平衡困难）。 2. 指出受伤原因。与创伤相关的力量越大，症状就越严重。3/4. 遗忘症：遗忘症是指无法形成新的记忆。确定是否发生遗忘症，并尝试确定记忆功能障碍的时间长度——受伤前（逆行）和受伤后（顺行）。即使几秒到几分钟的记忆丧失也能预测结果。最近的研究表明，遗忘症对脑震荡后症状和认知缺陷的预测能力比意识丧失（少于 1 分钟）高 4 到 10 倍。15. 意识丧失（LOC）——如果发生，确定 LOC 的长度。6. 早期迹象。如果有的话，询问认识患者的人（父母、配偶、朋友等）可能观察到的脑震荡/MTBI 的具体迹象。这些迹象通常在受伤后早期观察到。7. 询问是否观察到癫痫发作。B. 症状检查表：2
学习关节表面重建和分割，从大脑图像到皮质表面分割
从 MRI 重建和分割皮质表面对于广泛的大脑分析至关重要。然而，大多数方法遵循多步骤的缓慢过程，例如连续的球面膨胀和配准，这需要相当长的计算时间。为了克服由这些多步骤引起的限制，我们提出了 SegRecon，这是一种集成的端到端深度学习方法，只需一个步骤即可直接从 MRI 体积联合重建和分割皮质表面。我们训练一个基于体积的神经网络来预测每个体素到多个嵌套表面的有符号距离以及它们在图谱空间中对应的球面表示。例如，这对于联合重建和分割白质到灰质界面以及灰质到脑脊液（软脑膜）表面很有用。我们通过在 MindBoggle、ABIDE 和 OASIS 数据集上进行的一组全面实验来评估我们的表面重建和分割方法的性能。我们发现，重建误差小于 0.52 毫米，而与 FreeSurfer 生成表面的平均 Hausdorff 距离则小于 0.97 毫米。同样，分割结果显示，与 FreeSurfer 相比，平均 Dice 值提高了 4% 以上，此外，在标准台式机上，计算时间从几小时大幅加快到几秒。
通过几年的核心瞬态吸收光谱
使用镍的几秒极端紫外线（XUV）瞬态吸收光谱在镍M 2、3边缘进行镍中光激发载体动力学的直接测量。可以观察到，可以通过高斯拓宽（σ）和地面吸收光谱的高斯拓宽（σ）和红移（ωs）来描述光激发镍的核心水平吸收线形状。理论预测，实验结果证明，在初始快速载体热化后，电子温度升高（t）与高斯拓宽因子σ呈线性成正比，从而提供了电子温度松弛的定量实时跟踪。测量结果揭示了50 nm厚的多晶镍纤维的电子冷却时间，为640±80 fs。使用热热载体，光谱红移与电子温度变化ωs∝T 1具有幂律关系。5。通过载流子散射的快速电子热化伴随并遵循标称的4-FS光激发脉冲，直到载体达到二硫代平衡为止。与<6 FS仪器响应函数结合在一起，从在不同泵浦流动下获取的实验数据中估算了从34 fs到13 fs的载体热化时间，并且观察到电子热化时间随着泵的增加而降低。该研究提供了一个初始示例，即用XUV光实时测量金属中的电子温度和热化，并为在具有核心水平吸收光谱的金属中进一步研究光诱导的相变和载体传输的基础。