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World File Search System受限
信息受限的神经语言模型揭示不同大脑区域对语义、句法和上下文的敏感性
神经语言学的一个基本问题涉及语音理解过程中涉及句法和语义处理的大脑区域，包括词汇（文字处理）和超词汇层面（句子和话语处理）。这些区域在多大程度上是分离的或交织的？为了解决这个问题，我们引入了一种新方法，利用神经语言模型生成分别编码语义和句法信息的高维特征集。更准确地说，我们在文本语料库上训练词汇语言模型 GloVe 和超词汇语言模型 GPT-2，我们从中选择性地删除了句法或语义信息。然后，我们评估从这些信息受限模型中得出的特征在多大程度上仍然能够预测人类聆听自然文本的 fMRI 时间过程。此外，为了确定参与超词汇处理的大脑区域的整合窗口，我们操纵提供给 GPT-2 的上下文信息的大小。分析表明，虽然大多数参与语言理解的大脑区域对句法和语义特征都很敏感，但这些影响的相对大小在这些区域有所不同。此外，与语义或句法特征最相符的区域在左半球比在右半球在空间上分离得更开，而右半球对较长的上下文的敏感性高于左半球。我们方法的新颖之处在于能够通过操纵训练集来控制模型嵌入中编码的信息。这些“信息受限”模型补充了以前使用语言模型探索语言神经基础的研究，并为其空间组织提供了新的见解。
在接下来的100年及以后的碳受限世界中为建筑环境带来的挑战和机遇
1塞缪尔大学工程学院，加利福尼亚大学洛杉矶分校，加利福尼亚州洛杉矶，美国，2伦敦可持续能源中心2机械师，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约州，密歇根大学6机械工程系，美国密歇根州安阿伯市，美国7号民用，建筑与环境工程系，新墨西哥州新墨西哥州，新墨西哥州阿尔巴克斯基大学，美国，美国化学与生物分泌工程系，宾夕法尼亚州，美国，美国纽约市8号。
研究论文 聚束环形微通道热沉中受限射流冲击的分析
射流冲击冷却被视为高功率电子设备热管理的绝佳选择。然而，它的缺点是高压降损失和远离射流区域的低局部传热系数。尽管据报道回流区是由于夹带而出现的，但是回流尺寸对热行为的影响尚不清楚。在这里，在数值研究中采用带有收敛环形通道的射流冲击散热器，以最大限度地减少微通道中冲击射流带来的不利冷却影响。可实现的 k − ε 湍流模型用于模拟热场和湍流流场（Re = 5,000 至 25,000）。研究发现，小尺度上不同的流动回流区是增强传热速率的原因。虽然在 Re 数较低时，收敛壁面射流冲击散热器的热性能高于其平板壁面散热器，但在 Re 数较高时，热性能结果有利于平板壁面射流冲击散热器。在 Re 数较高时，收敛通道中的流动再循环面积会缩小，因此与平板壁面射流散热器相比，收敛通道的热性能会下降。此外，研究发现，采用更陡的收敛通道会缩小流动再循环区域，导致 Re = 25,000 时压降降低高达 59%。本研究考察了不同 Re 数下流动再循环对射流冲击收敛环形散热器热工水力性能的影响。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
文章：在 GPS 受限环境下基于无人机目标跟踪的协作式 Visual-SLAM 系统：以目标为中心的方法
摘要：使用无人机 (UAV) 自主跟踪动态目标是一个具有挑战性的问题，在许多场景中都有实际应用。在这种情况下，必须解决的一个基本方面与空中机器人和目标的位置估计有关，以控制飞行编队。对于非合作目标，必须使用机载传感器估计其位置。此外，为了估计无人机的位置，全球位置信息可能并不总是可用的（GPS 拒绝环境）。这项工作提出了一种基于视觉的合作 SLAM（同步定位和地图绘制）系统，该系统允许一组空中机器人自主跟踪在 GPS 拒绝环境中自由移动的非合作目标。这项工作的贡献之一是提出并研究使用以目标为中心的 SLAM 配置来解决估计问题，这与众所周知的以世界为中心和以机器人为中心的 SLAM 配置不同。从这个意义上讲，所提出的方法得到了广泛非线性可观测性分析所获得的理论结果的支持。此外，还提出了一种控制系统，用于保持无人机相对于目标的稳定飞行编队。在这种情况下，使用 Lyapunov 理论证明了控制律的稳定性。通过大量计算机模拟，所提出的系统显示出可能优于其他相关方法。
研究文章 在资源受限的环境下共同设计用于检测饮用水中腹泻病原体的人工智能解决方案
1 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心社会学与全球健康系，2 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心，3 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学计算机科学系，4 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物化学系，5 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物技术研究中心，6 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所医学与成像 (MI-2) 机器智能实验室，7 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所放射科，8 美国亚利桑那州坦佩市亚利桑那州立大学计算与增强智能学院
Ngā Hapori Momoho 2022-2023 繁荣社区战略
1. 日益增长的财富和收入不平等将意味着许多家庭的发展受限。 2. 社会发展和变革的速度和规模，可能削弱奥克兰人的归属感和人与人之间的联系。 3. 气候的变化将使已经处于困境的社区愈加艰难。 同时，新冠肺炎疫情也产生了重大的影响。它使我们看到了社区的创造力和快速复原能力，但同时也加剧了现有的不平等现象。 所以，我们急需一个计划，使我们能够迎接当前与未来的挑战，抓住机遇，将奥克兰打造成我们的理想之地。 并非每一个奥克兰人的发展都一帆风顺 我们一些社区发展的结果存在明显的差异，具有不同的人口和地理模式。这些不平等的现象对一些群体影响尤为严重，包括毛利人、太平洋岛民、残障人士、同 性恋群体、难民与新移民、儿童、青少年、老年人以及那些离群索居的群体。 实现繁荣社区战略的愿景，即建立一个更公平、更可持续发展的奥克兰，要让所有社区都繁荣发展，需要我们关注那些遭受着不平等待遇的人。他们因为自身经 历所限，致使他们不能公平地与他人站在同一起跑线，我们需要认真审视和清除这些障碍，确保他们获得更公平的待遇。
在温室中与电池储能系统优化透明的光伏整合：考虑贝斯退化的每日光积分受限的经济分析
温室为作物种植提供了控制的环境，并整合半透明的光伏（STPV）面板提供了产生可再生能源的双重好处，同时促进自然光穿透光合作用。这项研究将整合电池存储系统（BESS）与温室农业中的STPV系统进行可行性分析，考虑到不同农作物的每日光积分（DLI）的要求是主要约束。采用增强的萤火虫算法（FA）来优化PV覆盖率和BES的容量，该分析旨在在25年内最大化净现值（NPV），以作为主要经济参数。通过纳入各种农作物类型的DLI要求，该研究可确保最佳的作物生长，同时最大程度地发电。为了确保现实的长期预测，该分析纳入了25年期间的BESS退化，从而考虑了能源储能的容量损失和效率降低。结果揭示了作物类型的重大影响，具有各种必需的DLI和透明度因子对优化的BES，因此对项目的NPV进行了重大影响。仿真结果表明，对于具有较高DLI需求的农作物，温室中的PVR％可行范围从42％到91％，具体取决于STPV的透射因子。此外，该研究表明，在所有情况下，初始负收入都是普遍的，NPV的最高收入为$ 1,331,340，其农作物的需求较低，而BESS容量为216 kW。
有效编码模型中受限的脑容量解释了感觉皮层中兴奋性和抑制性神经元的比例
哺乳动物皮层中的神经元数量在不同物种之间相差多个数量级。相比之下，兴奋性神经元与抑制性神经元的比例（E:I 比）变化范围要小得多，从 3:1 到 9:1，并且对于同一物种的不同感觉区域大致保持不变。尽管这种结构对于理解神经回路的功能很重要，但这种一致性的原因尚不清楚。虽然基于有效编码假设的最新视觉模型表明，增加兴奋性和抑制性细胞的数量可以改善刺激表征，但由于脑容量的限制，两者无法同时增加。在这项工作中，我们在体积受限（使用神经元数量作为替代）的情况下实现了一种有效的视觉编码模型，同时改变了 E:I 比。我们表明，在几个指标下，该模型在生物学观察到的 E:I 比下的性能最佳。我们认为这是由于计算精度和自然刺激表征能力之间的权衡而发生的。此外，我们通过实验得出了可测试的预测：1) 神经活动稀疏度较高的物种的最佳 E:I 比率应该更高；2) 抑制性突触分布和发放率的特征应该根据 E:I 比率而变化。我们的研究结果得到了我们对公开数据的新初步分析的支持，它提供了第一个基于最佳编码模型的定量和可测试假设，用于研究哺乳动物感觉皮层中兴奋性和抑制性神经类型的分布。
2021-2040 年系统与资源展望假设矩阵
电压和稳定性受限接口限值与政策案例生产成本模拟数据库一致。热受限接口限值设置为每条接口线的热正常额定值之和（N-0 正常限值）。适用的 NX 意外事件在生产成本模拟中专门建模。