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抑制甲基腺苷磷酸化酶可保护免受实验性急性肾损伤 Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台 MAO-B抑制剂在鼠中的功能功效 抗血管病原体的水力发电 一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性 农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2 的影响 肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1， 生物信息学分析确定了PHARC相关脂肪酶ABHD12 的酶活性序列决定因素 自闭症中E/I不平衡的验证和分析 NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法 用壳测量 与嗜性粒细胞增生的心脏病的病理生理学 通过功能 - 进行有效的K-MER设置操作 从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征 颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体 小鼠人类遗传变异的计算建模 基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建 创新的Nitinol Lumbar椎骨植入物
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi：Biorxiv Preprint
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。
分析具有太阳能发电厂和能源存储设施的本地电力系统设备的参数，并确定操作模式du
摘要可再生能源（RES）和储能技术的开发是现代电力系统跨形成的关键要素。作为最干净和大多数的能源来源之一，太阳能的重要性越来越重要，需要优化其在本地电力系统中的使用。这项研究分析了带有太阳能发电厂和储能设备的本地电源系统（LES）设备的参数，并在不同的停电期间确定其操作模式。作为研究的一部分，使用REOPT平台进行了4个不同日期 - 6月22日，3月22日，3月22日和9月22日，使用REOPT平台对LES接收者的可靠性进行分析。在第二步中，使用系统顾问模型（SAM）软件分析太阳能系统模式。分析表明，与南方方向的模块子组件的方向相对于±45°，可以在早晨和傍晚的小时内提高功率输出。还表明，模块在两个子组件中的排列允许在中午降低倒置器的功率截止，因此，有一个模块排列，截止值为1.743％，并且有两个亚组件，为0.339％。
GE 可再生能源将向 Continuum Green Energy 供应另一组 81 台涡轮机，用于印度 218 兆瓦风力发电项目
风能、叶片、水力发电、储能、公用事业规模太阳能和电网解决方案以及混合
促进喀麦隆可持续发电的抽水水电存储：当地机会的评估
urbain nzotcha。促进喀麦隆可持续发电的抽水水电存储：对当地机会的评估。工程科学[物理学]。deyaoundé大学，ecole nationalesupérieurepolytechnique deyaoundé，2020年。英语。nnt：。电话03117844
促进喀麦隆可持续发电的抽水水电存储：当地机会的评估
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使用环保技术开发电动三体船...
• 无舱底 • 水线以下没有任何东西 • 正浮式船体（不会沉没） • 减少曲面以减少建造和维护时间 • 直线和直角内饰，可使用标准化组件和电器 • 免维护 HDPE 船体涂层 • 用螺栓固定橱柜、家具、固定装置，可快速重新配置和灵活布置内部空间 • 无舱口。 • 无固定索具（风筝风力发电选项） • 垂直双面太阳能电池板 • 倒置窗户，无泄漏。 • 明轮。水线以上通道和维护。带再生功能的电力驱动。 • 无杂散电压。许多新型碳纤维船都存在很多杂散电压问题。
管理空间可持续性权衡：以风力发电为例
第 1 组 第 2 组 第 3 组 第 4 组 第 5 组 风力发电量 0,80 0,10 0,54 -0,32 0,53 负荷接近度 -0,10 0,67 0,18 0,55 0,42 自然与景观冲突 -0,79 0,10 -0,52 0,19 -0,49 风力发电容量潜力 0,05 0,06 0,17 0,51 0,06 表 2：各组选择的风力发电容量空间分配之间的相关系数 𝑟𝑟 𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑔𝑔 ,𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑣𝑣
英国对风力发电系统中 BESS 连接的电网规范要求
英国气候变化法案设定的目标是到 2050 年实现温室气体零排放，这对所有参与者来说都是一项重大的技术挑战。因此，输配电网络正在发生变化，并适应各种电压等级的发电和用电技术。未来电网将以风能和太阳能发电为主，并由电能储存 (EES) 提供支持，尤其是电池储能系统 (BESS)，同时还有一些剩余的水电、核电和开式循环燃气轮机 (OCGT) 同步发电机组，这些发电机组由绿色能源驱动。本文讨论了 BESS 的优势，它已被证明是最有前途的 EES 技术，可以克服可再生能源系统 (RES) 整合的若干技术挑战。本文概述了 BESS 技术提供的服务，并介绍了所采用的电气控制策略。BESS 在连接到电网之前需要遵守英国的 BESS 电网代码验收要求。本文介绍了静态和时域 BESS 研究评估。分析了风电场和 BESS 混合系统的模拟结果，并根据电网规范动态合规要求提出了建议。
基于计算智能的分层虚拟发电厂优化
摘要 在可再生能源的背景下，虚拟发电厂 (VPP) 被视为智能控制复杂、分散、分布式和异构发电过程的关键技术。然而，VPP 的经济和生态控制是一项非常关键的任务：由于 VPP 在复杂性、技术组合、环境条件和运行期间需要优化的目标方面具有很大的变化性，单个 VPP 的控制需要能够有效地考虑所有这些单独的约束条件。因此，我们在本文中提出了一种结合计算智能 (CI) 元启发式的 VPP 抽象控制方法，该方法旨在灵活适用于不同的 VPP 规模、目标和发电厂类型。此外，该方法还提供了构建分层 VPP 的可能性，因为这通常是系统运营商的要求。为了证明该控制方法的有效性，考虑了三个示例性优化目标，并将其应用于不同组合的扁平/分层 VPP：最小化运行储备需求、最小化 CO 2 排放量和最大化发电厂灵活性。此外，该方法与三个示例性 CI 元启发式方法相结合并进行评估：模拟退火 (SA)、粒子群优化 (PSO) 和蚁群优化 (ACO)。为了使这种先进的 CI 元启发式方法在优化问题中的使用合法化，梯度下降优化 (GDO) 作为一种传统的优化技术也被考虑在内。基于具体的示例场景以及广泛的汇总测试运行，结果表明该控制方法能够有效地优化各种 VPP 组合以实现给定的目标。