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多种类型的上下文特异性大脑因果监管网络及其在自闭症谱系障碍中的应用
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.633619 doi：biorxiv preprint
新闻稿DS-3939进入了多种类型的晚期固体癌症东京和basking Ridge的患者的临床发育，新泽西州 - （Septemb
新闻稿DS-3939进入了新泽西州东京和Basking Ridge，新泽西州 - （2023年9月7日） - Daiichi Sankyo（TSE：4568）宣布
电池储能和多种类型的分布式能源资源建模 2022 年 12 月 执行摘要 NERC 系统规划对
电池储能和多种类型的分布式能源资源建模 2022 年 12 月 执行摘要 NERC 系统规划对分布式能源资源的影响工作组 (SPIDERWG) 调查了新技术类型快速集成到配电系统中可能带来的建模挑战。SPIDERWG 权衡了更新或更改推荐的建模框架，发现之前的建模指导在 T-D 接口上面对两种或多种主要技术类型的分布式能源资源 (DER) 时仍然有效。此外，SPIDERWG 确定控制行为而不是燃料源更适合瞬态动态参数化。这并不妨碍根据特定研究应用的需要将 DER 分为两组或多组基于燃料源的动态瞬态模型。1 SPIDERWG 还为输电规划人员 (TP) 或规划协调员 (PC) 提供了一组健全性检查，以使用两个或更多个聚合动态模型来捕获 T-D 接口后面的全部 DER。SPIDERWG 在对 T-D 接口后面的多种主要控制类型进行建模时提出了建议（请参阅建议）。目的由于技术和监管政策的快速变化，电网格局也在不断发展。本白皮书强调了充分建模分布式电池储能系统 (BESS) 和其他形式的分布式储能与当前 DER 安装中盛行的太阳能光伏 (PV) 系统的重要性。全国范围内 DER 的更高部署最近增加了配电连接 BESS 的应用，因为它们可以补充有限、不可调度、可变和间歇性的 DER。BESS 还可应用于配电系统以实现其他目的，例如降低客户需求费用、管理分时费率、客户备用电源以及参与能源和辅助服务市场。BESS 可与可变 DER 结合使用或作为独立存储应用，可以改善系统运行、规划和效率，并可作为可靠且重要的应急准备来源。本白皮书分享了行业在 DER BESS 和其他形式的分布式储能建模方面的经验，重点介绍了行业最佳实践，讨论了从 DER BESS 研究中吸取的经验教训，并重点介绍了行业软件和工具中的模型应用和参数化。白皮书还提供了在 SPIDERWG 推荐的建模框架下参数化不同技术类型的潜在建模实践。
太阳能-风能-柴油混合能源系统的最佳设计，该系统具有多种类型的存储设备，可驱动反渗透海水淡化过程
为了同时满足电力和淡水需求，本文建立了太阳能-风能-柴油混合能源系统 (HES) 的上层结构，该系统具有多种类型的存储设备，可驱动反渗透海水淡化 (ROD) 工艺。开发了 HES 的相应数学模型，可能包括光伏电池、风力涡轮机、柴油发电机、ROD 单元、不同的电池存储技术或水箱，并采用混合整数线性规划。以年度总成本最小为优化目标，可以得到 HES 的最优设计和运行方案。为了验证所提方法的有效性，以沙特阿拉伯为 ROD 工艺供电的太阳能-风能-柴油系统为例。结果表明，在满足可再生能源渗透率（即 0.8）要求的情况下，HES 中选择了光伏板、风力涡轮机、柴油发电机、铅酸电池、锂离子电池和水箱，年度总成本最小（即 1.16 × 105 美元·年？1）。然后，提出了一种量化方法来确定 HES 的最优设计和运行方案，包括经济性和环境性两个方面。最后，具有多种发电机和多种存储设备的 HES 在经济性和可再生能源利用方面表现出更好的性能。
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。