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HydroGlen 可再生氢能发电场
HydroGlen 证明了农业和其他农村社区成为自给自足、低碳能源生产者和出口者的可行性，通过可再生电力、现场绿色氢气生产、压缩和储存相结合的方式，满足其 100% 以上的能源需求（电力、供热和运输）。
东园太阳能发电场报告
执行摘要：East Park Energy 是拟建的新太阳能发电场和电池储能计划，位于圣尼奥茨西北部，横跨亨廷登郡区、贝德福德郡（贝德福德自治市）和剑桥郡边界。该计划提议将现有的 Eaton Socon 变电站连接到国家电网。拟议的计划将能够产生和输出超过 50 兆瓦的可再生能源；因此，它符合太阳能国家重大基础设施项目 (NSIP) 的门槛，而不是由地方规划当局决定。申请人与国家电网签订了出口协议，通过圣尼奥茨西部的 Eaton Socon 变电站提供 400 兆瓦的可再生能源发电。拟建的 100MW 电池储能设施将与太阳能基础设施共置，以便在电网需求较低时进行储能。作为一项 NSIP 申请（需要获得开发许可令 (DCO)），拟建的太阳能发电场将不会由亨廷登郡区议会根据郡议会的意见在当地决定。接受、审查和确定 NSIP 申请的责任在于国务大臣（在本例中为能源安全和净零排放国务大臣）。规划督察局 (PINS) 代表国务大臣履行与国家基础设施规划相关的某些职能。在 NSIP 的咨询和审查期间，将邀请所有利益相关者发表评论，但他们的评论必须代表国务大臣直接提交给 PINS。该项目已提交给规划督察局，目前仍处于预申请阶段；申请人打算在 9 月 24 日进行一轮法定咨询。非法定申请前咨询于 2023 年秋季进行，其中包括利益相关者和当地社区，包括内阁成员和三个主办当局的区议员，他们被邀请参加 2023 年 10 月 13 日的简报会。申请人于 2023 年 10 月 30 日向 PINS 提交了其环境影响评估范围界定报告。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
使用...增强地对机通信
地面站与机载站之间的语音通信基于模拟 DSB–AM 调制，使用 117.975–137.000 MHz 频段。为了确保正确理解消息，使用国际民用航空组织 (ICAO) 标准化的特殊用语 [1], [2]。它由一系列关键词组成（例如确认、确认、清除、确认、结束、报告、收到），需要使用特殊的拼写系统，包括字母（A – alpha、B – bravo、C – Charlie、D – delta 等）和数字（4 – fower、9 – niner），数字发音（每个数字单独发音，但允许使用“千”、“百”和“十进制”等词）。为提高可理解性，采用了特殊方案：“复读”—— 按照收到的信息重复此消息，“再说一遍”—— 重复整个传输或上次传输的一部分，“说得慢一点”—— 降低语速，“说两遍”—— 此消息中的每个单词或词组都发音两次。尽管如此，有些消息仍然会被误解，尤其是对于英语有问题的飞行员而言。 以图形方式表示消息的最重要元素（例如，飞行参数的数值，如飞行高度、航向、失控编号）将有助于理解地面站发送的消息。这需要随语音消息传输数字信息。 如何传输此类数字信息
电池操作的耕作机
环境，这对人类健康很危险。为了解决此问题，我们创建了此便携式电源转换器。它是经济的，没有污染。没有理由怀疑农业的新技术，如今，耕种者的工作能力为8至10小时，重量为30至40公斤。此程序包括一个电子转换器。该程序包括链条和链轮，轴承，电动机，自行车轮，轮毂，电池，电气和电缆，安装和连接，框架支撑，螺丝和配件的机械设计和开发。我们在本报告中提出的电耕作非常适合行耕种。这台机器的种植距离为3小时，距离为100米，并使用12伏电池，可以在3至4小时内更换和充电，依此类推。电动机用于机器上。这台机器易于操作，小，易于携带，结构易于维护，易于维护，并且占用了很少的空间。电耕地主要用于在小农场和山区种植种子，也可用于喷洒园艺和粮食作物。比拖拉机相比，较小的农民将养殖用电线杆用于农业。电力的第一个成功示例是电力，电拖拉机。农业是印度经济的骨干，可直接就业人口的69％。是数百万人民的最大就业来源和收入来源，我们的工业产品有一个废物市场。该国的食品谷物生产的两倍从1970 - 71年的5500万吨
脑机接口应用研究
脑机接口 (BCI) 是指检测和植入脑信号和技术。1964 年，布里斯托尔伯顿神经研究所的 William Grey Walter 博士首次在学术环境中展示和描述了该技术，他改编了 Hans Berger 博士（耶拿弗里德里希席勒大学）1934 年关于脑电图 (EEG) 技术的研究。Walter 博士的首次演示是让患者“将电极直接连接到大脑的运动区域 [1]”。然后，患者“按下按钮让幻灯片放映机前进”，从而建立神经连接，EEG 会记录下来。按压足够多次后，Walter 博士会将幻灯片放映机直接连接到 EEG，只要患者建立神经连接让幻灯片前进，幻灯片就会前进。这种连接早在患者正常按下按钮之前就建立了，从而引入了一种在运动实际发生之前很久就可以控制的方式，从而引发了 BCI 的兴起 [2]。 58 年后，也就是 2022 年，BCI 仍然根植于医学领域。Mamunur Rashid 在《基于 EEG 的脑机接口的现状、挑战和可能的解决方案》[3] 中讨论了 BCI 的现状“并不局限于医疗应用，因此，该领域的研究得到了应有的关注”。本文还讨论了该领域的当前研究，包括 Fernández-Rodríguez 等人的轮椅控制 [4]、Bi 等人的移动机器人控制 [5]、Alariki 等人的生物识别 [6]，以及与我们的重点相关的 Kaplan 等人 [7]、Ahn 等人 [8] 和 Cattan 等人 [9] 的虚拟现实和游戏，这些将在本文的“最新发展”部分进一步讨论。