我们引入了一种新算法,称为 PPA(性能预测算法),该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据,该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展,它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献,并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
摘要:随着电动汽车产业的快速增长和电池技术的发展,电动汽车在提供储能服务方面的潜力日益受到能源领域的关注。通过调整充电行为,电动汽车储能可以为电力系统提供多种价值,促进可再生能源的应用。然而,对电动汽车储能容量的定量研究,特别是考虑到电动汽车用户驾驶和停车行为的影响,仍然有限。因此,本文基于不同类型车辆的驾驶行为,评估了电动汽车储能在中国容纳大规模可再生能源的潜在容量。此外,还讨论了电动汽车储能与固定式储能之间的差异,以供政策制定者在制定长期能源政策的过程中认识到这一点。