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大西洋海上风能计划概况
分析于2024年3月发表的DOE大西洋海上风传输研究表明，在接下来的几十年中，迫切需要积极和协调的区域间传输计划，以连接到大西洋海岸沿着大西洋海岸的大量海上风。有一个独特的机会，可以使用区域间传输链接来降低电力生产成本，并增强陆上的可靠性和弹性。研究还发现，网络传输配置的利益超过成本，通常比2到1或更高。
区域间转移能力研究（ITCS）咨询组范围目的《财政责任法》指导了北美电气Reliab
区域间转移能力研究（ITCS）咨询小组范围目的《财政责任法》指示北美电气可靠性公司（NERC）在与区域实体和传播实体协商中进行区域间转移能力研究（ITCS），并与联邦能源监管委员会（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（FERC）（ferc）（FERC）（ferc）（FERC））（20年12月2日，20224年12月20日。1 ITS将在相邻的“传输计划区域”之间进行可靠的电力传输进行。2关键发现和建议将作为NERC，FERC和行业可靠性活动的技术投入3，涉及传输规划区域之间当前和未来的总转移功能。4 NERC和区域实体（ERO Enterprise）将在2023 - 2024年实施ITC。此外，NERC正在组建此ITCS咨询小组（ITCSAG），目的是确保在ITC的设计和执行过程中与行业进行足够的咨询。ITCSAG将由代表一组规划领域的成员组成，为研究范围，方法，结果和建议提供见解，专业知识和投入。根据国会指令的要求，NERC将在2024年12月2日之前提交ITCS报告。角色和活动
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
哺乳动物大脑皮层间连接的可预测性
尽管哺乳动物的大脑大小相差五个数量级，但它们具有许多共同的解剖和功能特征，这些特征转化为皮质网络的共性。在这里，我们开发了一个机器学习框架来量化加权区域间皮质矩阵的可预测程度。部分网络连接数据是通过采用一致方法生成的逆向追踪实验获得的，并辅以非人类灵长类动物（猕猴）和啮齿动物（小鼠）的投影长度测量。我们表明，这两个物种的区域间皮质网络都具有显著的可预测性。在二进制级别，对于猕猴，链接是可预测的，ROC 曲线下面积至少为 0.8。加权中和强链接的可预测准确率为 85% – 90%（小鼠）和 70% – 80%（猕猴），而这两个物种的弱链接都不可预测。这些观察结果证实了先前的观察结果，即中尺度皮层网络的形成和演化在很大程度上是基于规则的。使用本文介绍的方法，我们对所有区域对进行了归纳，为两个物种的完整区域间网络生成了样本。这对于在物种内和物种间以最小偏差进行连接组比较研究是必要的。
来自健康受试者的生成全脑动力学模型预测单个患者水平的中风的功能改变
计算全脑模型基于局部模型，区域间功能相互作用以及指定区域间连接强度的结构连接组来描述每个大脑区域的静息活动。损害了构成这些模型的骨干的健康构成构成连接组，并在区域间功能相互作用中产生巨大变化。这些相互作用通常是通过将两个大脑区域之间的活动的时间序列相关联，该过程称为静止功能连接。我们表明，添加有关患者病变产生的结构断开信息的信息，以前是先前对来自大量健康受试者的结构和功能数据进行培训的全脑模型，可以预测患者的静止功能连接性，并直接适合该模型的数据，直接适合患者的数据（Pearson Earleration = 0.37 = 0.37 = 0.37;均一差异= 0.005）。此外，模型动力学再现了基于功能连通性的措施，这些措施通常是中风患者中的MAL和特异性分离这些异常的措施。因此，尽管全脑模型通常涉及大量自由参数，但结果表明，即使固定了这些参数，该模型也会从与训练模型的人群截然不同的人群中重现。除了验证模型外，这些结果还表明，该模型可以机械地捕获解剖结构与人脑的功能活性之间的关系。
大规模神经动力学和分布式认知
大脑皮层是一个复杂的神经生物学系统，具有许多相互作用的区域。这些区域如何协同工作以促进灵活的行为和认知，越来越成为严谨研究的对象。在这里，我回顾了最近关于多区域皮层运作方式的实验和理论工作。这些研究揭示了大脑皮层区域间连接的几个一般原则、皮层区域间生物特性的低维宏观梯度以及信息处理的时间尺度层次。理论工作表明，皮层层次结构中前馈和反馈通路上的差异兴奋和抑制具有可测试的预测。此外，分布式工作记忆和简单决策的建模产生了一种新的数学概念，称为空间分叉，它可能解释了不同的皮层区域如何能够在模块化组织的大脑中促进各自的功能（例如，感觉编码与执行控制）。
英国认知神经科学协会
使用先进的非侵入性脑刺激研究健康和病理脑的神经可塑性 主席：Alejandra Sel Domenica Veniero（诺丁汉大学）：经颅磁刺激和脑电图研究局部兴奋性和长距离连接 Paolo Di Luzio（意大利基耶蒂-佩斯卡拉 G. d'Annunzio 大学）：基于可塑性的 TMS 协议作为研究感知决策网络的工具 Estelle Emeline Raffin（瑞士日内瓦联邦理工学院 (EPFL)）：调节区域间连接以探测和增强中风患者的残余视觉功能。Alejandra Sel（埃塞克斯大学）：操纵运动控制网络中的皮质-皮质可塑性可增加年轻人和老年人的区域间振荡通信。研讨会 2
基于数据驱动的储能系统的算法，用于监视具有挥发性风力电网的电网的小信号稳定性
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于数据驱动的能源存储系统（ESS）的方法，以增强对电力网络的在线小信号稳定性监测，并具有高度的间歇性风能。可以准确估计与系统固有稳定性特征密切相关的区域间模式，这是一种新型算法，该算法利用了近期广泛的测量系统（WAMSS）和ESS技术的最新算法。表明，所提出的方法可以使用较小的额外ESS能力在几乎实时地平滑风能弹性，从而显着增强了对小信号稳定性的监测。动态蒙特卡洛模拟用于说明所提出的算法在平滑风能中的有效性和估计区域间模式统计特性。索引项 - 数据驱动的方法，储能系统，小信号稳定性监控，风能