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通过超快衍射进行分子量子态断层扫描
超快电子衍射和时间分辨串行晶体学是持续革命的基础，该革命旨在从原子层面捕捉分子结构动力学的细节。然而，大多数实验仅捕捉核波包的概率密度来确定时间相关的分子结构，而尚未访问完整的量子态。在这里，我们介绍了一种用于制备和从分子旋转波包进行超快相干衍射的框架，并建立了一种用于超快电子衍射的量子态断层扫描的新变体，以表征分子量子态。对于任意自由度的分子，重建密度矩阵（编码波包的振幅和相位）的能力将使我们能够从实验 x 射线或电子衍射数据重建量子分子电影。
2021 年 12 月量化能源效率对电网可靠性和弹性的影响：示例和机会
电网可靠性和弹性是满足电力需求的基础，具有重大的经济和社会影响。1 能源效率有助于实现电网可靠性目标并提高弹性，但当今使用的指标和方法可能无法充分认识到这些好处。这份技术简报针对州监管机构和政策制定者、公用事业公司和利益相关者，解释了现有的大容量电力和配电系统规划流程如何捕捉能源效率对电力系统可靠性和弹性的影响。我们发现使用现有可靠性和弹性指标量化效率和其他分布式能源资源 (DER) 效益的局限性。简报最后提出了加强规划实践的机会，以更好地捕捉能源效率的可靠性和弹性价值，并确定了研究需求。
努力提高人工智能（AI）技术使用的可信度
近年来，人工智能技术不断取得显著进展，已广泛应用于社会的各个方面。特别是在图像处理领域，发展迅速的先进生成式人工智能技术已使人们能够轻松创建与真实照片具有相同细节水平的生成和处理图像。它已成为一种强大的工具，通过可视化难以拍摄或实际上不存在的事件来增强我们的理解和认识。在数码相机中，此类人工智能技术用于拍摄时的场景检测、图像识别和图像处理，不仅有助于提高图像质量，而且还可以在传统技术难以捕捉的情况下捕捉高质量的图像和视频。正如这些例子所示，人工智能技术在数码相机中的应用有望进一步扩大图像/视频在社会中应用的可能性。另一方面，生成式人工智能技术的进步使人们能够轻松且廉价地创建与数码相机拍摄的图像和视频无法区分的高清图像和视频，通过传播虚假图像和视频来诱导舆论已成为一个社会问题。此外，数码相机的 AI 图像处理可能会无意中记录与真实事件不同的图像和视频，这可能会根据图像和视频的预期用途造成问题。这些都是与数码相机拍摄的图像和视频的可信度相关的问题，也是相机制造商不能忽视的风险因素，他们一直致力于提高“捕捉真相”的能力。
物理信息神经网络及验证
– 如何确保电网形成转换器之间的 N-1？ – 需要什么样的控制来保持稳定性以应对更快的瞬变？ – 需要新的模拟工具（基于 RMS 的工具，例如标准 Powerfactory 或 PSS/E，不足以捕捉稳定性）
混合现实，提高演习真实感、提高现场训练效率、缩短演习准备时间的颠覆性技术
执行混合现实需要解决许多问题。首先，必须找到/构建一个能够将虚拟 3D 场景叠加在受训者真实世界视角上的显示系统。为此，需要随时捕捉用户的准确位置和头部方向。此外，真实物体和虚拟物体之间的遮挡对于受训者的有效沉浸至关重要（例如，躲在墙后面的虚拟敌人不应该被受训者看到）。因此，需要找到一种捕捉现实世界的方法，以正确处理这些遮挡。此外，为了与虚拟角色互动，关注下马士兵射击虚拟角色的能力至关重要，这需要在士兵扣动扳机时获取其突击步枪的精确位置和方向。最后，保持受训者自由移动的能力需要他佩戴自主和非侵入式设备来执行任务。
符号和心理程序：关于人类奇点的假设
自然语言通常被视为解释人类认知奇点的唯一因素。相反，我们认为人类拥有多种内部思维语言，类似于计算机语言，它们对各个领域（数学、音乐、形状……）的结构进行编码和压缩。这些语言依赖于不同于传统语言区域的皮质回路。每种语言都有以下特点：（i）使用一小组符号对某个领域进行离散化，（ii）将它们递归组合成对具有变化的嵌套重复进行编码的心理程序。在各种基本形状或序列感知任务中，所提出的语言中的最小描述长度可以捕捉人类行为和大脑活动，而非人类灵长类动物数据则由更简单的非符号模型捕捉。我们的研究支持人类思维的离散符号模型。
全球电力市场结构数据库（1989-2023）
变革及其结果，以捕捉数据库中已实施和运营的市场结构。然而，重要的是要认识到，这是一项不完善的工作，尤其是试图评估 30 年前各国的情况。在某些情况下，分类可能会偏离实践。
