内华达电力公司(“内华达电力”)和 Sierra Pacific 电力公司(“Sierra”,与内华达电力合称为“公司”或“NV Energy”)正在提交本联合综合资源计划(“2024 年联合 IRP”)。在公司于 2021 年提交联合三年期 IRP 时,美国西部的能源市场正因极端和长时间的夏季热浪而承受巨大压力,这一趋势在随后的几年中一直持续。2020 年 8 月,极端高温事件导致加州独立系统运营商(“CAISO”)实施轮流停电,导致公司大幅削减供应。在 2021 年 7 月的一次类似高温事件中,公司在该地区接近破纪录的气温期间经历了能源紧急警报(“EEA”)3 级事件。俄勒冈州南部的一场野火同时导致输电能力损失,并再次导致公司大幅削减供应。2022 年 9 月,该月的第一周被证明是西部电网有记录以来最具挑战性的时期之一。 2022 年 9 月的高温事件强度大、持续时间长,堪称过去 40 年来袭击美国西部的最严重热浪之一。在这次热浪期间,美国西部的六个实体发布了一定程度的 EEA,由于价格攀升至每兆瓦时(“MWh”)1,900 美元,市场能源受到严重限制。鉴于近年来这些具有挑战性的事件,资源充足性仍然是 NV Energy 的首要任务。
[15] Watanabe Tomonori等人:低温工程39,553(2004)。[16] Iimi Akira等人:低温工程42,42(2007)。[17] A.P.Malozemoff和Y. Yamada:超导100年,第11章“第二代HTS Wire”,P689(CRC出版社,2011年)。和Izumi Teruro,Yanagi Nagato:血浆和核融合杂志93,222(2017)。大量的制造方法,包括兔子底物,mod(化学溶液方法)和真空蒸发方法。 [18] http:// www。istec。或。JP/Tape-Wire/Labo-Tape-Wire。html,使用PLD方法和MOD方法(化学溶液方法)的金属棒的高性质。[19] T. Haugan等。,自然430,867(2004)。[20] Y. Yamada等。,应用。物理。Lett。 87,132502(2005)。 [21] H. Tobita等。 ,超级条件。 SCI。 技术。 25,062002(2012)。 [22] Matsumoto Kaname:应用物理77,19(2008)。 [23] Yamada Shigeru:应用物理93,206(2024)。 [24] Y. Yamada,第36届国际超导性国际研讨会(ISS2023),Takina,新西兰惠灵顿,11月28日至30日,2023年。 [25] Miyata Noboru:材料37,361(1988)。 [26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。 ,科学。 Rep。11,8176(2021)。 [28] R. Hiwatari等。 ,血浆融合res。 14,1305047(2019)。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆(Brandon Sorbom)(2023年)。 [30] D. uglietti,超越。 SCI。 技术。 32,053001(2019)。Lett。87,132502(2005)。[21] H. Tobita等。,超级条件。SCI。 技术。 25,062002(2012)。 [22] Matsumoto Kaname:应用物理77,19(2008)。 [23] Yamada Shigeru:应用物理93,206(2024)。 [24] Y. Yamada,第36届国际超导性国际研讨会(ISS2023),Takina,新西兰惠灵顿,11月28日至30日,2023年。 [25] Miyata Noboru:材料37,361(1988)。 [26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。 ,科学。 Rep。11,8176(2021)。 [28] R. Hiwatari等。 ,血浆融合res。 14,1305047(2019)。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆(Brandon Sorbom)(2023年)。 [30] D. uglietti,超越。 SCI。 技术。 32,053001(2019)。SCI。技术。25,062002(2012)。[22] Matsumoto Kaname:应用物理77,19(2008)。[23] Yamada Shigeru:应用物理93,206(2024)。[24] Y. Yamada,第36届国际超导性国际研讨会(ISS2023),Takina,新西兰惠灵顿,11月28日至30日,2023年。[25] Miyata Noboru:材料37,361(1988)。[26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。,科学。Rep。11,8176(2021)。 [28] R. Hiwatari等。 ,血浆融合res。 14,1305047(2019)。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆(Brandon Sorbom)(2023年)。 [30] D. uglietti,超越。 SCI。 技术。 32,053001(2019)。Rep。11,8176(2021)。[28] R. Hiwatari等。,血浆融合res。14,1305047(2019)。[29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆(Brandon Sorbom)(2023年)。[30] D. uglietti,超越。SCI。 技术。 32,053001(2019)。SCI。技术。32,053001(2019)。
摘要 - 深度卷积神经网络(DCNN)已被广泛研究以在生物医学图像处理领域进行不同类型的检测和分类。其中许多产生的结果与放射科医生和神经病学家相比,与之相当甚至更好。但是,从此类DCNN中获得良好结果的挑战是大型数据集的要求。在本研究中,本研究介绍了一种独特的基于单模型的方法,用于对小数据集进行分类。使用了一个称为regnety-3.2g的修改后的DCNN,与正则化掉落和下降块集成在一起,以防止过度拟合。此外,一种改进的增强技术称为randaugment来减轻小数据集的问题。最后,MWNL(多加权的新损失)方法和端到端CLS(累积学习策略)用于解决样本规模不平等的问题,分类中的复杂性以及降低样本对培训的影响。索引术语 - 脑部肿瘤,深度学习,机器学习,数据增强,卷积神经网络,MRI
† 令和 2 年 3 月 19 日 令和 2 年度大会で行われる予定であった学术奨励赏研究の目的 * 东京理科大学理工学部応用生物科学科 Department of Applied Biological Science, Professor of Science and Technology, Tokyo University of Science, 2641 Yamazaki, Noda-shi, Chiba 278-8510,日本
量子计算机已开始从纯学术研究稳步过渡到工业应用。此类系统对材料设计、药物研发、物流、金融、安全、计量等领域具有潜在影响。我们已经进入了一个新时代,尽管量子比特阵列规模很小(1000 个),但量子计算机在解决特定问题方面已经远远优于传统计算机。全球努力的方向是提高量子计算机的可扩展性,同时保持其准确性。执行量子计算的主要平台之一是离子阱系统。该系统拥有最佳的单量子比特和双量子比特门保真度和较大的相干时间,因此使其成为多家国际行业参与者的物理量子比特实现选择,例如 Alpine quantum technologies (AQT)、ionq、Quantinuum(霍尼韦尔分拆公司)、量子工厂、oxford ionics、eleqtron。霍尼韦尔和 AQT 演示了一些东西。
