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研究论文 智能物联网设备的安全智能能源数据管理方案
可再生能源在照明、汽车、电力等诸多领域发挥着越来越重要的作用。为了充分利用可再生能源，各种智能物联网（IoT）设备被部署。然而，在能源管理领域，可再生能源需求与供应之间的双向不匹配将极大地影响可再生能源的效率。此外，能源数据的安全威胁和用户的隐私泄露可能会阻碍智能物联网设备的进一步发展。因此，如何实现需求和可再生能源供应之间的一致性和平衡性以及如何保障智能物联网设备的安全和隐私成为节能智能环境的关键问题。本文提出了一种安全智能的智能物联网设备能源数据管理方案。值得注意的是，借助人工智能（AI）技术和安全密码学原语，所提出的方案实现了智能环境中高效、安全的能源利用。具体而言，所提方案旨在提高智能环境多维度的能源利用效率。为了实现智能物联网设备的细粒度能源管理，所提方案考虑并实现了三个不同维度的策略。此外，人工智能技术也被应用并融入到能源管理方案中。分析表明，所提方案可以充分利用智能物联网设备中的可再生能源。
-2025 年冬季- 欢迎来到 OSHER 终身...
代顿大学 Osher 终身学习学院的宗旨是为 50 岁或 50 岁以上的成年人提供各种研讨会，这些研讨会基于同伴学习的概念，旨在在非正式和非竞争性的环境中激发智力。我们是一个充满活力的社区，我们的成年人对艺术、时事、健康和健身、历史、文学、音乐、宗教和科学有着广泛的兴趣。课程委员会与特殊项目和继续教育执行主任合作，根据会员要求、主持人的专业知识、多样性和平衡性来选择课程。主持人包括代顿大学 (UD) 的教授和社区专业人士，他们主持同伴非正式讲座和讨论研讨会，通常每周举行一次，每次两小时，持续三到八周。我们的研讨会不计学分，没有考试和成绩，也没有教育要求。参与是必不可少的，从跟上指定的阅读内容、参与研讨会讨论到分享自己研究的结果。我们的大部分研讨会都在位于丹尼尔·J·柯伦广场（1700 South Patterson）的代顿大学河畔校区举行；其他研讨会在 UD 主校区举行，还有少数在校外地点举行，例如 Boonshoft 探索博物馆。
adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
-2024 年秋季- 欢迎来到 OSHER 终身...
代顿大学 Osher 终身学习学院的宗旨是为 50 岁或 50 岁以上的成年人提供各种研讨会，这些研讨会基于同伴学习的概念，旨在在非正式和非竞争性的环境中激发智力。我们是一个充满活力的社区，我们的成年人对艺术、时事、健康和健身、历史、文学、音乐、宗教和科学有着广泛的兴趣。课程委员会与特别项目和继续教育执行主任合作，根据会员要求、主持人的专业知识、多样性和平衡性来选择课程。主持人包括代顿大学 (UD) 的教授和社区专业人士，他们主持同伴非正式讲座和讨论研讨会，通常每周举行一次，每次两小时，持续三到八周。我们的研讨会不计学分，没有考试和成绩，也没有教育要求。参与是必不可少的，从跟上指定的阅读内容、参与研讨会讨论到分享自己研究的结果。我们的大部分研讨会都在位于南帕特森 1700 号丹尼尔 J. 柯伦广场的代顿大学河校区举行；其他研讨会在 UD 主校区举行，还有少数在校外地点举行，例如邦绍夫特探索博物馆。
佛罗里达州圣约翰河流域下游河流状况报告：2013 年水质、渔业、水生生物和污染物
《河流状况报告》是杰克逊维尔大学、北佛罗里达大学（佛罗里达州杰克逊维尔）和瓦尔多斯塔州立大学（佐治亚州瓦尔多斯塔）的学术研究人员团队共同努力的成果。该报告得到了杰克逊维尔市环境保护委员会和河流分支基金会的支持。该项目的目的是审查以前收集的有关该河流的各种数据和文献，并将其整理成一种信息丰富且可供公众阅读的格式。该报告由三部分组成——宣传册、完整报告和附录。简短的宣传册简要概述了针对该河流评估的每个项目或指标（即水质、渔业等）的现状和趋势。完整报告和附录旨在为感兴趣的人提供更多信息。在编写这些文件的过程中，我们研究了许多不同的数据来源，包括来自佛罗里达州环境保护部、圣约翰河水资源管理区、鱼类和野生动物委员会、杰克逊维尔市、个人研究人员和其他机构的数据。研究人员审查了涉及圣约翰河下游许多不同方面的数据。报告采用统计学上最严谨、最严格的研究方法编写而成。在编写所有文件的初稿时，进行了广泛的审查过程，以确保准确性、平衡性和清晰度。我们非常感谢以下科学家和相关方为改进我们的文件提供了宝贵的帮助。
高度敏感石墨烯的第一原理研究-vinspace
尽管有许多效果来探索H-BN底物上石墨烯的电子结构，但H-BN层在石墨烯对吸附有毒气体分子的吸附行为上的含量仍然很少了解。在此，我们使用了基于密度功能理论（DFT）22,23的第一个原理方法来研究结构稳定性，以及对有毒气体分子吸附的石墨烯/H-BN异质结构的电子和电子传输性能。首先，我们对每个单层进行了DFT优化计算，然后校准了这些异质结构的能量效果，这是这两层之间的层间距离的函数，以获得最轻松的几何形状contriric contriric contration guration guration guration guration guration guration guration guration guration guration guration guration。将最稳定结构的电子性质与单层的电子特性进行了比较。然后，我们研究了原始石墨烯和石墨烯/H-BN的吸附机制，包括有毒气体的吸附，包括CO 2，CO，NO和NO 2。为了提高这些电子计算的可靠性，我们考虑了这些底物与吸附分子之间的VDW相互作用。为了评估石墨烯/H-BN异质结构作为晚期有毒气体传感器的选择性，我们还采用了非平衡性Green的功能形式，使用密度功能方法来计算这些吸附的系统中的电子传输特性。
英国威斯敏斯特时代双周活动安排表
Age UK Westminster 即将举办的活动和事件 每两周一次的咖啡早间论坛 11:00-12:30 - Regent Hall，Welcome Hub，275 Oxford Street，W1C 2DJ，靠近 Oxford Circus 地铁站。 1 月 23 日星期四 - 特邀演讲嘉宾 - 来自 Excellent care 1st Podiatry 的 Esther。 2 月 6 日星期四 - 特邀演讲嘉宾 Manuela de Groot - Manuela 将与您一起踏上历史、美丽风景和印象派之旅。认识文森特·梵高，他深受法国南部最美丽的地区之一的光线和美景的启发。快来加入我们，了解他的生活，欣赏他的画作，了解他的思维方式和在普罗旺斯生活的经历！！2 月 27 日星期四 - 特邀演讲嘉宾待定。每周二下午 1:00-2:00 和下午 2:30-3:30 - Age UK Westminster 每周在贝多芬中心（地址：伦敦 W10 4JL 第三大道）举办 FIT4LIFE 1 级和 2 级锻炼计划，由我们的合格老年健身课程教练 Sharon 主讲。1 级 - 下午 1:00-2:00 - 为行动不便的人开设的从椅子到站立的锻炼课程。组合运动有助于增强力量和骨骼，提高灵活性和平衡性。2 级 - 下午 2:30-3:30 - 为行动较多的人开设的锻炼课程。提供锻炼以增强体质、锻炼肌肉和鼓励运动。由于 6 月份资金将用完，我们将对 1 级和 2 级收取 3.00 英镑的出席费。
认知中的脑信号时间箭头
人类认知神经科学中一个有前途的想法是，默认模式网络 (DMN) 负责协调网络的招募和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。有证据表明，DMN 区域的物理和功能距离与包含与感知和行动直接相关的环境驱动神经活动的感觉运动区域最大程度地相距，这将使 DMN 能够从层次结构的顶部协调复杂的认知。然而，发现大脑动力学的功能层次需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前使用例如传递熵来测量信息层次流的方法相比，我们在这里使用了受热力学启发、基于深度学习的时间演化网络 (TENET) 框架来评估人类大脑信号中事件流的不对称性，即“时间之箭”。这提供了一种量化层次结构的替代方法，因为时间之箭测量的是导致底层层次平衡被打破的信息流的方向性。反过来，时间之箭是不可逆性的量度，因此也是大脑动力学中的非平衡性量度。当应用于来自近一千名参与者的大规模人类连接组计划 (HCP) 神经影像数据时，TENET 框架表明 DMN 在协调层次结构（即不可逆性水平）方面发挥着重要作用，它在静息状态和执行七种不同的认知任务时会发生变化。此外，这种静息状态层次结构的量化在健康与神经精神疾病中存在显著差异。总体而言，本基于热力学的机器学习框架为协调复杂环境中认知与大脑之间的相互作用提供了重要的新见解，有助于了解大脑动力学的基本原理。
不同日粮能量水平对黄羽种公鸡精子发生和精子活力的调节作用
种公鸡精液质量对配产蛋母鸡数量和家禽业的经济效益影响巨大。家禽营养的充足性和平衡性，尤其是能量供应，对种公鸡的生殖潜力有至关重要的影响，但其潜在机制尚不清楚。为了进行这项研究，我们选择了 90 只 13 周龄、日龄相同、体重相近（1,437 ± 44.3 克）的黄羽公鸡，并将其随机分为低能量饮食 (LE)、中等能量饮食 (ME) 和高能量饮食 (HE) 处理组。与繁殖性能相关的表型参数包括精液质量、受精率和孵化率，以及睾丸形态参数，包括生精上皮长度（SEL）、生精小管周长（STP）、生精小管面积（STA）和Johnsen评分，以研究不同能量饮食对繁殖性能的调控作用。此外，还测量了精子发生和精子运动相关基因，包括sry相关的高迁移率族蛋白框（SOX）基因家族和精子相关抗原（SPAG）基因家族，以及线粒体凋亡相关基因，例如Cyt-C、Bcl-2和Bax，以确定能量对繁殖性能的潜在机制。结果表明，与LE处理相比，ME处理的生殖腺指数和精子活力显著增加。与低热量和高热量处理相比，ME 处理组的鸡睾丸发育表现更佳，尤其是 SEL 和 Johnsen 评分显著增加。最后，ME 处理组精子发生相关基因（包括 SPAG6、SPAG16、SOX5、SOX6 和 SOX13）和线粒体凋亡相关基因（如 Cyt-C 和 Bcl-2）显著上调。这项研究得出结论，适当的能量供应刺激了精子发生和精子获能的规律能量代谢，最终提高了种公鸡的精液质量和繁殖性能。
PHYSICAL REVIEW E 101, 012110 (2020) 玻色子的表现优于......
随着工业革命期间蒸汽机的广泛应用，热力学作为一门物理理论应运而生，它能够描述和优化这些设备的性能 [1]。虽然现代热力学已远远超出了其原有的范围，但热机仍然是研究热力学机制的经典系统。热机不仅具有明确的实际应用，而且还为研究系统热力学性质如何演变提供了一种范例——应用范围从生物过程、气候系统到黑洞 [2-4]。量子系统受固有涨落和明显的非平衡性影响，为应用热力学框架带来了新的挑战 [5]。尽管如此，量子热机 [5,6] 为以易于理解的方式研究量子系统中的热力学行为提供了天然的基础。例如，在等容冲程中，总能通过能量的变化找到热量，就像在等熵冲程中可以通过能量的变化找到功一样 [7]。这或许可以解释为何有大量研究试图通过利用量子资源来提高发动机性能，包括相干性[8-15]、测量效应[16]、压缩储层[17-19]、量子相变[20]和量子多体效应[15,21-23]。其他研究则探讨了量子热机与经典热机之间的根本区别[24–26]、有限时间循环[13、27、28]、利用捷径实现绝热[12、22、23、29–33]、非热状态下的操作[34、35]、非马尔可夫效应[36]、磁系统[37–42]、非谐势[43]、光机械实现[44]、量子点实现[38、40、42]、二维材料中的实现[38、41]、与量子系统耦合的经典引擎[45]、量子冷却[46、47]、相对论系统[48、49]、简并效应[ 39、50]，以及