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能源存储杂志 - Dehesa
光伏电池系统 (PVBS) 的最佳尺寸确定是一项关键挑战，因为大量参数会影响其优化。由于实际原型的局限性，有时很难重现某些实验情况。因此，创建了 PVBS 仿真模型，并在软件 TRNSYS（瞬态系统仿真工具）中实现了反倾销机制。随后，使用从实际系统获得的实验数据通过误差度量方法进行验证，其中评估了整个测试期间系统最终累积能量的测量值和模拟值的偏差。模型的准确性主要受固定模拟步骤的影响，因为由于模型的敏感性，能量变化难以察觉，以及某些组件的编程，忽略了光伏板之间的连接、能量效率的变化以及系统组件运行期间的工作电压水平等方面。然而，在测试过程中，测量结果和模拟结果的趋势相似，电池充电/放电能量和发电能量的平均绝对误差值约为 4.00 kWh/天，所有情况下的平均相对误差值均低于 10.00%，太阳能发电能量为 3.07%，电池放电能量为 3.81%，电池充电能量为 8.85%。因此，证明了使用 TRNSYS 模拟实施反倾销机制的并网电池光伏系统模型是令人满意的，可以无限测试和控制大量变量。
使用 TOPSIS 模型增强 3D 沉浸式环境中的认知负荷评估
研究提出了基于感知的认知工作量评估方法，以帮助 VR 开发人员和用户在使用 VR 应用程序时测量他们的工作量。基于生物传感器测量工作量的方法已经取得了显著进展，而基于主观方法的评估仍然依赖于标准问卷，例如 NASA-TLX 表、主观工作量评估技术和改良的 Cooper Harper 量表。预定义的问题使操作员能够比使用生物反馈更轻松地进行实验和分析数据。然而，由于用户之间未察觉的内部变化和未知因素，主观评估过程可能会使结果产生偏差。因此，有必要有一种方法来处理和分析这种不确定性。我们建议使用按与理想解决方案的相似性排序性能技术 (TOPSIS) 模型来分析 NASA-TLX 表以测量整体用户工作量，而不是使用经典的加权总和法。为了展示 TOPSIS 方法的优势，我们进行了用户实验来验证该方法及其在 VR 中的应用，同时考虑了包括 VR 平台和场景密度在内的因素。测试了三种不同的加权方法，包括模糊逻辑中的模糊层次分析法 (AHP)、基于成对比较的经典加权法和均匀加权法，以了解 TOPSIS 模型的适用性。TOPSIS 的结果一致
探索生成人工智能的承诺和......
使用 GenAI 进行知识创造为组织带来了宝贵的机会。首先，采用 GenAI 使组织能够处理各种非结构化和结构化数据源，以发现这些通信渠道中隐藏的模式、关系和见解。例如，GenAI 可以自动创建带有实时转录的会议记录，提供会议摘要或从视频中提取信息。现有工具（如 Otter、Supernormal 或 Colibri）可与在线协作工具（如 MS Teams 或 Zoom）结合使用，以处理和分析每个口语单词。值得注意的是，提取的隐性知识可以重新集成到现有的反馈回路中，使 AI 模型能够不断学习并减少对人机交互过程的需求（Brea & Ford，2023 年）。GenAI 可以识别人类决策者不易察觉的见解，作为新想法的刺激，鼓励员工探索新的途径和创新（Brea & Ford，2023；Haefner 等人，2021）。例如，在制药和材料科学行业，GenAI 可用于分析来自科学文献、专利和数据库的数据，并提出具有理想特性的新化合物或材料（Lee 等人，2023；Ni 等人，2023）。被称为从头分子设计的过程可以通过建议潜在的候选分子来加速研发过程，然后研究人员可以合成和评估这些分子，从而发现和创造创新解决方案。
运动神经元疾病的虚拟临床试验
运动神经元疾病（MND，ALS）是一种神经退行性疾病，其中控制自愿运动的神经细胞逐渐消失。结果是散布和恶化的弱点，导致完全麻痹，其中50％的人在两年内死亡，因为呼吸肌肉受到影响。mnd每300人中有1人杀死1人，使其与英国多发性硬化症一样普遍，但高死亡率意味着它看起来很少。无法治愈，英国目前唯一可用的治疗方法是Riluzole，它几乎无法察觉地减慢了这种疾病。我们对导致MND的原因的理解正在迅速改善，因此，在临床试验中需要进行许多新的潜在治疗方法。要被接受为许可新疗法的有效证据，临床试验需要给某些人安慰剂，而不是活跃的药物。在不可避免地致命的疾病中，使用安慰剂会导致道德问题，并且该领域的反应是缩短试验并将更多的人随机使更多的人与安慰剂组相比。这些变化使检测治疗效果变得更加困难，并且需要其他方法。一种选择是建模MND，以生成具有与实际试验参与者相同特征的虚拟人群。这种建模将允许更准确地预测不同临床试验的影响
使用少量学习
大电池组的使用寿命只能受到一个或两个异常细胞的影响，其衰老率更快。然而，由于异常率低和不可察觉的初始性能偏差，生命周期异常的早期识别是具有挑战性的。这项工作提出了一种基于几次学习的电池的终身异常检测方法，仅使用第一个周期衰老数据。该方法用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。 还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。 这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。用最大的已知数据集进行了验证，该方法可以识别所有异常电池，错误警报率仅为3.8％。还发现，任何能力和基于阻力的方法都可以轻易地无法筛选出很大一部分的异常电池，这应该给予足够的关注。这项工作突出了通过“大数据”分析诊断终身异常的机会，而无需进行其他实验性效果或电池传感器，从而导致电池寿命延长，成本增长和改善的环境友好性。
女性神经科学虚拟研讨会
神经科学是女孩的事，但不是女人的事（至少目前如此） 人们倾向于认为科学界男女人数之间的差距已经在缩小；然而，统计数据为我们提供了相反的数据。事实上，如今对女科学家的歧视和偏见更加微妙，难以察觉。一方面，每年从世界各地不同大学毕业的女性人数仍在增长，在某些情况下，远远超过男性人数。然而，当涉及到学术等级中责任最高、声望最高的职位时，这一比例却发生了逆转，过去 30 年来，担任这些职位的女性人数一直很低。在国际妇女和女童参与科学日，我们将组织一场女性参与神经科学虚拟研讨会，旨在强调女性在最近神经科学进步中做出的贡献的重要性，并承认她们在科学生涯中可能遇到的困难和挑战。在研讨会结束时，我们将举行圆桌讨论，所有演讲者将分享他们的个人观点、经验、想法和对更具包容性、机会均等的学术界的希望。本次研讨会由 Brainlab – 认知神经科学研究小组的女性博士生组织，演讲者将是处于学术生涯不同阶段的女性神经科学家。研讨会面向混合学术受众，我们希望我们的演讲者的演讲将有助于鼓励女性在学术生涯中前进，激发合作和相互支持，并鼓励男性支持该领域急需的变革。____________________ 巴塞罗那，2021 年 1 月 Brainlab 的博士生
毒理学对疗法的尚未开发的潜力
在其核心方面，使用反射组学改编的技术捕获了剂量递送的细微变化，该技术将传统应用于诊断成像。放射线提取物可再现的定量数据（称为特征），从医学图像（通常对人眼都无法察觉）来构建肿瘤表型或临床结果的预测模型[9，10]。代替对生物标志物的成像，差异为剂量本身。参数，例如灰度共发生矩阵（GLCM）和灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）量化剂量模式的复杂性，捕获有关辐射如何在显微镜水平上与组织相互作用的详细信息。这些特征提供了对剂量分布的细微理解，并有可能彻底改变放射治疗计划和评估。这种方法的含义是深刻的。降子学通过鉴定与这些不良反应相关的剂量模式来预测辐射诱导的托克斯型（例如肺炎和骨髓抑制）方面有希望[11，12]。使用术语“代码组”或“ Dosiomic”（2025年1月5日访问）搜索PubMed数据库，检索了34篇论文，其中包括22篇具有清晰端点的原始研究文章。对这些论文的分析显示了广泛的潜在应用：最大的比例（14.7％）着重于放射性肺炎，其次是放射性食管炎（8.8％）和生化衰竭（5.9％）。其他终点，例如骨髓衬里，口服粘膜炎和静态症，较少探索，每个端点占总数的2.9％（图1）。
射管内和周围超声放射素学区分开良性和恶性甲状腺结节：多中心研究
医生的判断（5）。为了克服这一限制，Wildman-Tobriner等人进行的研究。深入研究了人工智能（AI）在优化美国放射学院（ACR）TI-RADS的潜力。他们强调，AI技术的整合可以提高特异性（6）。放射素学可以从传统图像中深入提取和量化肉眼无法察觉的微妙特征，从而为临床决策提供了更客观和更定量的基础（7）。这种创新不仅减少了人为因素的影响，而且还将甲状腺结节的诊断推向了更准确和更有效的轨道。放射线分析是一种基于计算机的基于计算机的图像分析技术，该技术广泛用于器官疾病的诊断，分级，分期和预后预测，例如甲状腺，乳房，胸部和肺，肝，肾脏，肾脏和妇科（8）。几项研究确定，结合放射素学方式可以进一步改善与临床和超声信息结合使用的基本诊断性能。Yoon等人建立的预测模型。（9）使用多元逻辑回归分析分析表明，接收器操作特征（ROC）曲线（AUC）的恶性甲状腺结节（AUC）由组合放射线与临床变量组合的模型明显高于仅临床变量物（0.839 vs. 0.839 vs. 0.583）的模型。Liang等。Liang等。（10）比较了四个Ti-Rads分数的放射线分数，发现放射线分数模型比使用任何Ti-Rads得分模型增加了更多的好处。
通过可解释的深度学习评估脑损伤的人类声音生物标志物
脑损伤或中风导致的脑损伤可能会演变为未确诊患者的言语功能障碍。使用基于 ML 的工具分析人类语音的韵律或发音语音可能有利于早期筛查未被发现的脑损伤。此外，解释模型的决策过程可以支持预测并采取适当措施来改善患者的语音质量。然而，依赖于低级描述符 (LLD) 的传统 ML 方法可能会牺牲详细的时间动态和其他语音特征。解释这些描述符也很有挑战性，需要付出巨大努力来理解特征关系和合适的范围。为了解决这些限制，本研究论文介绍了 xDMFCC，这是一种从单个语音话语中识别解释性判别声学生物标记的方法，可为语音应用中的深度学习模型提供局部和全局解释。为了验证这种方法，我们实施了该方法来解释在梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 上训练的卷积神经网络 (CNN)，以进行二元分类任务，以区分患者和对照组的发声。ConvNet 取得了令人满意的结果，f 分数为 75%（75% 的召回率、76% 的精确度），堪比传统机器学习基线。xDMFCCs 的与众不同之处在于它通过保留完整语音信号的 2D 时频表示进行解释。这种表示为区分患者和健康对照组提供了更透明的解释，提高了可解释性。这一进步使得对脑损伤的语音声学特征进行更详细、更令人信服的研究成为可能。此外，这些发现对于开发低成本、快速的未察觉脑损伤诊断方法具有重要意义。
医疗 AI 的分布式治理
W. Nicholson Price II * 人工智能 (AI) 有望为医学带来巨大好处。除了突破人类可能的范围，例如在人类察觉之前预测肾衰竭或败血症之外，它还可以使专业知识在高度专业化的从业者圈子之外普及，例如让全科医生诊断糖尿病性视网膜变性。但人工智能并不总是有效，它并不总是对每个人都有效，也不总是在任何情况下都有效。在开发人工智能的资源丰富的医院中，人工智能的表现可能与在资源匮乏的一线医疗环境中的表现不同，在资源匮乏的一线医疗环境中，人工智能可能会为患者护理带来最大的改变。让情况变得更加复杂的是，人工智能不太可能像药物和大多数医疗设备一样经过其他医疗技术所经历的集中审查和验证过程。即使它确实经历了这些集中化流程，确保在各种环境（包括资源匮乏的环境）中实现高质量性能对于这种集中化机制来说尤其具有挑战性。政策制定者该怎么做？这篇短文认为，医疗人工智能的传播具有许多潜在的好处，需要政策支持分布式治理过程，在应用环境中进行质量评估和监督——但需要政策协助发展能力，使监督更容易进行。正确治理并不容易（从来都不容易），但忽视这个问题可能会导致利益被搁置，而患者面临风险。