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图像分类的量子卷积神经网络
在图像处理领域，众所周知的模型是卷积神经网络或CNN。设置该模型的独特好处是其使用数据中包含的相关信息的非凡能力。即使取得了惊人的成就，传统的CNN也可能在概括，准确性和计算经济方面进一步改善。但是，如果模型或数据维度太大，则正确训练CNN并快速处理信息可能具有挑战性。这是因为它将导致数据处理滞后。量子卷积神经网络（简称QCNN）是一种新颖的量子解决方案，可以增强现有学习模型的功能或解决需要将量子计算与CNN组合组合的问题。为了强调量子电路在提高特征提取能力方面的灵活性和多功能性，本文比较了针对基于图像的任务的深度量子电路体系结构，它使用经典的卷积神经网络（CNNS）和一种新颖的量子电路体系结构进行了比较。使用COVIDX-CXR4数据集用于训练量子CNN模型，并将其结果与其他模型的结果进行了比较。结果表明，当与创新的特征提取方法配对时，建议的深量子卷积神经网络（QCNN）在处理速度和识别精度方面优于常规CNN。即使需要更多的处理时间，QCNN就识别准确性而优于CNN。在对Covidx-CXR4数据集进行训练时，这种优势变得更加明显，证明了更深的量子计算有可能完全改变图像分类问题的潜力。
光学连贯的完美吸收和时间 -
时间不变的光子结构根据其内在的材料增益或损失来扩增或吸收光。可以利用多个光束在空间中的连贯干扰，例如，在谐振器中，可以分别使用材料增益或损失来定制波浪相互作用，从而最大程度地提高激光或相干的完美吸收。相比之下，即使在没有物质增益或损失的情况下，时间变化的系统也不受限制地节省能量，并且可以通过参数现象支持放大或吸收探针波。在这里，我们在理论上和实验上演示了如何通过光学泵送进行批量介电常数的亚波长膜（其批量介电常数均质和定期调节），可以通过操纵两种探测器的相对相对相对相对的相对相对的相对相对，从而动态地调节其作为非呼吸器的放大器和完美的吸收仪的作用。这将一致的完美吸收的概念扩展到了时间领域。我们将此结果解释为在定期调制介质的动量带隙中存在的增益和损耗模式之间的选择性切换。通过调整两个探针的相对强度，可以通过高达80％的吸收和400％的扩增来实现高对比度调制。我们的结果表明，在光学频率下对时变介质的增益和损失的控制，并为在Floquet工程化的复杂光子系统中相干操纵光的操纵铺平了道路。
悉尼的住宅搬迁景观
摘要：这项研究调查了家庭住宅搬迁时机，这对于运输和城市规划至关重要。分析澳大利亚悉尼1,024次搬迁的高维数据集，研究将十个机器学习生存技术与三种经典生存模型进行了对比。结果表明，当经典模型与基于树的自动化特征选择器配对时，它们与机器学习成果紧密相符。值得注意的是，GBM，XGBoost和随机森林模型出现了出色的表演者。这项研究提供了自动和手动特征选择之间的全面比较，阐明了影响家庭住院时间的变量。虽然利用各种模型的预测堆叠的集合建模来提高准确性，但这些改进是边际，强调固有的建模挑战，尤其是在一致性指数中错误分类的特定家庭对的反复出现的问题。彻底的特征分析重点介绍了房屋所有权作为最重要的预测指标，强调了最近的生活事件和可访问性功能在搬迁决策中的重要性。研究强调了考虑当前和未来房屋在搬迁模型中的可及性的重要性，在模型结果中具有20％的特征。在这些基本见解的基础上，该研究为对可持续城市规划中的个人决策过程提供了更深入的理解铺平了道路。关键字：住宅搬迁，机器学习，生存分析，住宅自我选择，可访问性
HDAC抑制剂CI-994在学习后通过促进突触和细胞内通信
长期记忆的形成依赖于突触可塑性，神经元活性依赖性基因转录和表观遗传修饰。多项研究表明，HDAC抑制剂（HDACI）治疗可以增强这些过程的各个方面，从而充当假定的认知增强子。但是，他们的作用方式尚未完全理解。特别是目前尚不清楚没有底物特异性的HDACIS的全身应用如何靶向促进记忆锻炼的途径。在这项研究中，我们探讨了由I级HDACI CI-994诱导的电生理，转录和表格响应，并结合了小鼠的上下文恐惧调节（CFC）。我们表明，CI-994 - 介导的记忆形成的改善伴随着增强的长期增强海马的增强，这是由CFC募集的大脑区域，而不是在Striatum中，而不是主要与恐惧学习有关的大脑区域。此外，使用大量和单细胞RNA测序的组合，我们发现，与CFC配对时，HDACI治疗在齿状Gyrus（dg）中尤其强烈地参与了海上校园中的突触可塑性基因表达。最后，使用DG神经元的染色质免疫沉淀 - 测序（CHIP-SEQ），我们表明需要进行HDACI应用和调节的组合作用，以引起增强剂增强剂hishancer His-Tone乙酰化在不足以改善内存性能的途径中。一起，这些结果表明，全身性HDACI给药放大了大脑区域特定过程，这些过程自然地通过学习诱导。
沿海社区的海洋可再生能源潜力的社会技术评估
沿海社区由于其地理和相关资源依赖性而面临独特的社会生态风险和脆弱性。因此，这种社区的韧性及其适应社会，经济和环境变化的能力是由指导他们开发的多种特征和价值观的影响。海洋可再生能源（MRE）是一种有前途的解决方案，用于增强沿海弹性和环境可持续性，同时提高能源安全，能源可负担性和社会经济利益。能量转变的社会技术性质更广泛地需要基于地点和多学科分析，以全面了解社区的需求。本文在两个沿海社区中使用潜在的MRE开发（Spe Cisse tidal Energy），作为探索社会看法和MRE的技术潜力如何集成以提高社区价值和能源发展之间的一致性。我们借鉴了与西卡卡，阿拉斯加和华盛顿州的圣胡安群岛的社区代表进行的半结构化访谈，并介绍了有关能源发展目标如何受社区价值观，资源关系和机构关系塑造的发现。通过建模练习，我们还显示了在圣胡安群岛部署MRE的网格好处，强调了MRE在推迟昂贵的电力基础设施升级和与太阳能光伏（PV）或电池存储配对时的作用。这些发现为未来的MRE研究，商业验证和部署提供了可行的途径，这些途径直接应对沿海社区的基于地点的机遇和挑战。
论与工具相关动作理解有关的大脑功能网络
工具使用技能代表了人类进化过程中重大的认知飞跃，在复杂技术的出现中发挥着至关重要的作用。然而，这些能力背后的神经机制仍存在争议。在这里，我们用 fMRI 探索涉及工具相关动作理解的功能性大脑网络。参与者在三种条件下观看了描绘动作一致（例如，钉子-锤子）和动作不一致（例如，围巾-锤子）物体-工具对的图像：语义（识别之前在对中见过的工具）、机械（评估对的可用性）和控制（查看没有明确任务的对）。在观察这些对的过程中，基于任务的左脑功能连接在不同条件下有所不同。与对照相比，语义和机械条件均表现出背侧（楔前叶）和腹背（下额叶）区域的共同激活。然而，语义条件调动了内侧和后颞叶区域，而机械条件调动了下顶叶和后颞叶区域。此外，在区分动作一致和动作不一致对时，激活了广泛的额颞神经回路。这些发现支持了最近将工具相关动作理解视为语义和机械知识的综合产物的说法。此外，它们强调了左下顶叶和前颞叶如何分别被视为物理和概念知识跨模态整合的枢纽。
隐喻对气候末日主义的影响
气候终结主义是对气候变化交流的日益关注。在美国，关于人为气候变化的这种观点现在比气候怀疑主义更为普遍，这是反对气候行动的主要原因。终结是一种信念，即行星的灾难性变暖现在是不可避免的，而有效的缓解是不可能的。从这种观点产生的行为与气候怀疑的结果相当：注定会产生瘫痪的生态焦虑，随后无所作为。先前的工作已经假设气候终结和生态焦虑的增加与气候变化风险交流有关。这项研究调查了用来传达气候变化严重性和紧迫性的隐喻语言可能会无意中促进终结主义。我们采用调查模型来测试隐喻语言对与气候危机有关的紧迫性，可行性和个人代理的影响。美国英语的参与者（n = 1,542）阅读一段，描述气候变化为“悬崖边缘”或“雷区”，人类代理操纵以存在或不存在。的响应如果他们报告了高度紧迫感，并且与可行性和/或代理的感觉较低，则被认为是厄运。这表明他们对与气候危机相关的风险有很高的认识，但人们认为它将被解决，并且/或他们的行为可以产生有意义的变化。使用任何一个隐喻都在不降低紧迫性的情况下提高了可行性，这表明隐喻是一种有效的气候交流策略，用于传达风险而无需促进厄运。但是，只有与人类代理配对时，隐喻的演示才有效，这表明代理是成功隐喻气候沟通策略的必要组成部分。
应用能源 - UCL 探索 - 伦敦大学学院
随着技术成本下降和国家能源政策推动分布式可再生能源系统的发展，太阳能光伏 (PV) 在全球的份额正在迅速增长。太阳能光伏可以与能源存储系统配对，以增加现场光伏的自用量，并可能提供电网级服务，例如削峰和负荷平衡。然而，在目前的市场条件下，对能源存储的投资可能无法收回成本。我们提出了三类政策来激励住宅电力消费者将太阳能光伏与电池能源存储配对，即光伏自用上网电价奖励；“能源存储政策”，用于在电网最需要的时候奖励家用电池的放电；以及动态零售定价机制，以提高住宅电力存储的套利价值。我们将消费者成本优化模型与国家电力系统模型软链接起来，以分析拟议政策对英国住宅终端用户光伏存储经济可行性的影响。结果表明，用相应的光伏自用奖励取代光伏发电奖励，可为家庭电池带来投资回报，相当于为电池提供 70% 的资本补贴，但监管成本仅为三分之一。拟议的储能政策在将电池与太阳能光伏配对时可提供 40% 的正投资回报率，而无需集中协调分散的储能，也不需要通过建筑物中的电力存储提供辅助服务。我们发现，选择最佳存储规模和动态电价是最大化光伏电池储能系统盈利能力的关键。
课程计划 All Mixed Up.docx 的副本 - Discovery Playhouse
○ 在沃尔特用水代替牛奶后停止阅读并问：“你认为用水代替牛奶会对甜点的口味产生影响吗？” ○ 在国王说沃尔特还有一次机会后停止阅读并问：“你认为沃尔特会做什么来取悦国王？” ○ 在沃尔特尝试了很多不同的事情后停止阅读并问：“当一个人一遍又一遍地尝试某件事直到做对时，这叫什么？” ○ 在沃尔特的妻子掷骰子后停止阅读并问：“为什么向别人寻求帮助会有益？” ○ 读完书后问：“你以为会是椒盐卷饼吗？” ● 老师会点名并把他们集合起来去实地考察。 ● 在去面包店的路上，老师会通过说“在博物馆时，我希望每个人都尊重彼此和博物馆。我们会作为一个团队团结在一起”来设定期望。请记住，这是我们接下来几天要上的一堂课，所以尽管我希望你们玩得开心，但我们来这里是有目的的。” ● 学生们去博物馆实地考察，并被指示在面包店玩耍。老师会要求他们看食谱书，选择自己喜欢的食谱，然后通过游戏制作这道烘焙菜肴。 ● 老师会告诉学生记下食谱的规格。 ● 老师会确保每个学生都有时间去面包店。学生们将被分成三人一组。每组将在厨房里有 15 分钟的时间来完成食谱。 ● 在学生们都有机会在厨房玩耍并制作甜点后，老师会问学生以下问题。学生们首先会和旁边的学生交谈，然后老师会叫几个学生分享他们讨论的内容。这样，所有学生都有机会思考所问的问题。
综合可再生氨的成本评估 -
摘要：氨越来越多地被认为是潜在的发射和可持续能量载体。通过水电解从可变的可再生能源（VRE）产生无氨（VRE），很快就会在经济上可行。氨是一种相对便宜且安全的介质，用于氢运输和存储，可以应对时和空间上可再生能源供应的可变性，并促进VRE在能量系统中的渗透。此外，氨具有有希望的特性作为一种燃料，可以通过直接燃烧或使用燃料电池的使用来检索存储的能量，以满足VRES生产低时的热量和功率需求。尤其是其高辛烷值等级使其适合于火花点击（SI）发动机，这可能是用于局部热量和发电的低成本，低复杂性，高可靠性解决方案。功率 - tomonia to-to-power和热量（P2A2P+H）因此，在新的能源系统中可能是一个有趣的桥接概念。但是，这种技术的成熟度较低，其经济表现非常不确定且难以量化，从而减慢了他们的实施。因此，目前的工作提出了基于风电场的网格辅助P2A2P+H系统的成本评估，氨的生产和存储厂以及为住宅区提供电力和热量的SI发动机发电机。最佳系统设计是通过基于遗传算法的多目标优化方法研究的。季节性存储似乎特别相关，氨系统为消费者提供了不可忽略的热量。的结果表明，如果网格价格上涨，这种系统可能会在商业上具有竞争力，并允许当地能源系统高度自我足够，从而防止与VRES份额提高相关的关闭风险。