XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同步性
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的传播，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的发展，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。从安装在飞机各个位置的传感器实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机的运行状态。飞行过程中发动机的状态在虚拟空间中复制，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止出现严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型机的试飞可以在一系列模拟环境中进行，以确定试产前需要改进的点。这将有助于减少试产次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和领域考虑。特别是制造业对数字孪生的有效利用寄予厚望，希望它有助于解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和生产率提高等问题。
编号 2024-02-Pumped-Hydro-Financing。...
2024 年 3 月 摘要 澳大利亚电力系统脱碳且可再生能源占比较高的可信情景都依赖于灵活、可调度的存储和稳固资产组合。鉴于我们目前对成本和价格的理解，此类投资组合被认为包括短期电池、中期抽水蓄能和燃气轮机，提供最后一道防线。风能的随机间歇性、屋顶和公用事业规模太阳能光伏的同步性以及顽固的无弹性最终总需求都强调了这一点。风能和太阳能输出需要通过空间（网络）和时间（存储）进行移动。能量密度最高的存储资产类别——抽水蓄能似乎正面临结构性高资本成本，根据澳大利亚最近通过高调开发项目（即 Snowy 2.0、Borumba）给出的估计，实际成本约为 6000 美元/千瓦。开发不足将导致可再生能源削减率上升，对燃气发电的依赖性增加。在本文中，我们重点关注通过政府、消费者群体和工厂投资者之间的半监管第三方契约 (3PC) 融资结构，大幅降低资本密集型、超长寿命抽水蓄能资产的持有成本。当政府债券被纳入 3PC 融资时，套利后持有成本可降低近 50%。关键词：抽水蓄能、能源存储、纯能源市场。JEL 代码：D52、D53、G12、L94 和 Q40。
功能性神经网络揭示注意力缺陷多动症儿童的情绪处理差异
摘要 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，除了注意力不集中、活动过度或冲动之外，还使儿童难以处理面部情绪，从而与同龄人互动。在这里，我们通过锁相值 (PLV) 方法分析了患有这种疾病的儿童的神经网络。具体来说，我们确定了 22 名健康男孩和 22 名患有 ADHD 的男孩的 62 个 EEG 通道之间的相位同步水平，同时记录了观察愤怒、快乐、中性和悲伤面部情绪。我们基于伽马子带构建了神经网络，根据以前的研究，该子带对情绪刺激的反应最高。我们发现 ADHD 组的额叶和枕叶的功能连接显著 ( P 值 \ 0.01) 高于健康组。这些脑叶的功能连接越多，表明这些脑区神经元之间的相位同步性越高，这说明 ADHD 组大脑情绪处理中心存在一些问题。ADHD 组这些脑叶的最短路径长度也显著高于健康组（P 值 \ 0.01）。这一结果表明 ADHD 神经元网络的枕叶和额叶（分别负责大脑中的视觉和情绪处理）中信息传递和分离的效率较低。我们希望我们的方法能够帮助利用网络科学方法进一步深入了解 ADHD。
探索三种冥想传统的大脑网络测量方法
对各种冥想练习之间的相似性和差异性的研究仍处于早期阶段。在这里，我们利用功能连接和图形测量，展示了对三种冥想传统的研究：喜马拉雅瑜伽 (HT)、Isha Shoonya (SNY) 和内观 (VIP)。冥想区块的 EEG 活动用于建立功能性大脑连接，以利用各种冥想传统和对照组之间的网络。支持向量机用于二元分类，并使用通过图论测量生成的特征构建模型。我们在 HT、SNY 和 VIP 中分别获得了 84.76% 的最大准确率（gamma1）、90% 的最大准确率（alpha）和 84.76% 的最大准确率（theta）。我们的主要发现包括：（a）内观禅修者的 delta 连接更高，（b）经检查，所有禅修者的左半球前额叶区域的 θ 网络同步性更强，（c）喜马拉雅禅修者和内观禅修者更多地参与了 γ2 处理，（d）所有禅修者的 θ 和 γ 波段左额叶活动贡献增加，（e）所有禅修传统的 γ 处理都广泛涉及模块化。此外，我们还讨论了这项研究对神经技术产品的意义，以便让初学者能够进行引导式冥想。关键词：EEG 信号；冥想；功能连接；图形测量；支持向量机；机器学习；脑电波；喜马拉雅瑜伽；Isha Shoonya；内观
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的传播，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的发展，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。从安装在飞机各个位置的传感器实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机的运行状态。飞行过程中发动机的状态在虚拟空间中复制，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止出现严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型机的试飞可以在一系列模拟环境中进行，以确定试产前需要改进的点。这将有助于减少试产次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和领域考虑。特别是制造业对数字孪生的有效利用寄予厚望，希望它有助于解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和生产率提高等问题。
利用数字孪生进行生产创新
物联网 (IoT) 将一切连接到互联网。最近，随着物联网的传播，一项备受关注的技术是“数字孪生”。数字孪生是物理资产、流程或系统的数字复制品。它们在可重复性和同步性方面不同于传统的模拟。得益于物联网的发展，我们可以更准确、实时地收集现实世界中的信息，从而能够执行更复杂的模拟。例如，在航空航天工业中，数字孪生被用于提高喷气发动机的安全性和维护效率。从安装在飞机各个位置的传感器实时收集各种数据，例如飞行数据和发动机的运行状态。飞行过程中发动机的状态在虚拟空间中复制，并进行高精度模拟，以实现对运行的监控和预测性维护，以防止出现严重故障。数字孪生还用于开发机身。例如，所有零件和单元都转换为数据，以在虚拟空间中完全再现原型飞机。虚拟原型机的试飞可以在一系列模拟环境中进行，以确定试产前需要改进的点。这将有助于减少试产次数和开发交付周期。如今，数字孪生已经投入实际使用，其引入正在被开发、制造和服务等广泛的行业和领域考虑。特别是制造业对数字孪生的有效利用寄予厚望，希望它有助于解决劳动力人口减少、熟练工人短缺和生产率提高等问题。
自然音乐聆听期间大脑反应的主体间同步
音乐是人类体验的文化普遍性，也是丰富的部分。然而，关于支持扩展的自然主义“现实世界”音乐刺激的处理和整合的常见大脑系统知之甚少。我们通过展示交响音乐的扩展摘录以及两种假刺激来检查这个问题，其中自然音乐条件的时间和频谱结构被破坏了，这些刺激被破坏了，向接受功能性的脑成像的非音乐参与者分析了同步的空间时代活动模式。我们发现，音乐可以同步双边听觉中脑和丘脑的听众的大脑反应，主要听觉和听觉协会皮层，额叶和顶壁皮层的右侧结构以及大脑的运动规划区域。与伪音乐控制条件相比，自然音乐的这些影响更大。非常明显的是，自然音乐条件下的下丘和内侧基因核中的受试者间同步也更大，这表明在听觉过程的这些早期阶段，同步不简单地由刺激的光谱特征驱动。在音乐聆听过程中的同步性增加也很明显，这在右半球额叶 - 顶部 - 顶部注意力网络和涉及运动计划的双边皮质区域也很明显。尽管这些大脑结构以前已经与音乐处理的各个方面有关，但我们的结果是第一个表明这些区域在持续时间持续的时间段内跟踪音乐刺激的结构元素。我们的结果表明，在处理扩展音乐序列期间，个体之间同步的层次分布式网络，并为复杂和生物学上显着的听觉序列的时间整合提供了新的见解。
丘脑底核而非苍白球深部脑刺激期间直接激活初级运动皮层
丘脑底核 (STN) 和苍白球内核 (GPi) 的深部脑刺激 (DBS) 是治疗帕金森病运动症状的有效方法。尽管其治疗机制尚不清楚，但有研究表明，初级运动皮层 (M1) 的反向激活在介导其治疗效果方面起着重要作用。本研究检验了以下假设：M1 的反向激活是 STN 和 GPi DBS 治疗效果的一个显著特征。使用高密度微电极阵列在两只帕金森病非人类灵长类动物中记录了 M1 中的单元活动，每只动物都植入了针对 STN 和 GPi 的 DBS 导线。每个 DBS 靶标的刺激都有类似的治疗效果，但是，仅在 STNDBS 期间观察到 M1 的反向激活。尽管接受 STN DBS 的两只动物均具有相似的有益效果，但每种动物中反向分类细胞的比例不同，分别为 30% 和 6%。在连续 4 小时的 STN DBS 中，反向激活变得不那么强烈，而治疗效果却得以保持。尽管反向激活随着时间的推移而减弱，但在整个 4 小时内，M1 自发尖峰的同步显着降低。虽然我们不能至少在 STNDBS 的急性期忽略反向 M1 激活的潜在治疗作用，但动物和目标部位之间观察到的反向激活的差异引发了对其假设作用作为 DBS 治疗效果的主要机制的疑问。这些结果进一步支持了 M1 水平同步性的降低是 DBS 治疗效果的重要因素。
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
失神性癫痫遗传大鼠模型中的癫痫发作预测：通过多部位皮质-丘脑记录结合机器学习提高性能
癫痫发作预测是癫痫学的一大挑战。然而，人们致力于预测局灶性癫痫发作，而将全身性癫痫发作视为随机事件。在失神性癫痫大鼠的皮质丘脑系统八个位置采集包含数百个全身尖峰和波放电 (SWD) 的长持续时间局部场电位 (LFP) 记录，通过基于小波的算法在所有可能的两个或三个记录位置组合中进行迭代分析，计算小波能量信号同步性增加的乘积。比较了各种组合之间的预测灵敏度和误报率，并将真阳性和假阳性预测的小波谱输入随机森林机器学习算法以进一步区分它们。对皮层内和皮层丘脑 LFP 轨迹进行小波分析表明，与丘脑内组合相比，其误报数量明显较少，而基于体感皮层 IV、V 和 VI 层记录的预测在预测灵敏度方面明显超过所有其他组合。在对九只来自斯特拉斯堡的遗传性失神癫痫大鼠 (GAERS) 的 24 小时样本外记录中，包含 SWD 发生率的昼夜波动，通过训练后的随机森林对真阳性和假阳性进行分类，进一步将误报率降低了 71%，尽管在误报和预测灵敏度之间有所权衡，这反映在相对较低的 F1 分数值上。结果支持失神癫痫的皮层焦点理论，并得出 SWD 在一定程度上是可预测的结论。后者为闭环 SWD 预测预防系统的开发铺平了道路。概述了可能转化为人类数据的建议。