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论计算模型和人脑中自然音乐的编码
本文讨论了音乐神经科学的最新发展和进步，以了解音乐情感的本质。特别是，它强调了系统识别技术和音乐计算模型如何促进我们对人类大脑如何处理音乐的纹理和结构以及处理后的信息如何唤起情感的理解。音乐模型将刺激的物理属性与称为特征的内部表征联系起来，预测模型将特征与神经或行为反应联系起来，并根据独立的未见数据测试它们的预测。新框架不需要在受控实验中使用正交刺激来建立可重复的知识，这开启了自然神经科学的新浪潮。当前的评论重点关注这一趋势如何改变音乐神经科学领域。
糖尿病分类的比较...
当人体无法很好地使用胰岛素时，糖尿病是一种疾病。 从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。 根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。 当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。 作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。 Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。 具有最高评估值的算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。糖尿病是一种疾病。从长远来看，在这种情况下，葡萄糖水平会损害人体的器官，即使是人体中器官和组织功能的失败，可能会导致并发症甚至死亡。根据国际糖尿病联合会的说法，2021年，由糖尿病造成的死亡人数为236,7.1.11千人，年龄在20-79岁左右。当前技术的发展可以帮助人类获取信息并预测疾病，并可以通过使用分类技术的机器学习方法来帮助治疗的发展，并为了防止某些糖尿病更深的疾病。作者将使用的分类算法预测糖尿病是决策树算法，支持向量机算法和幼稚的贝叶斯算法。Div>数据糖尿病预测收集了多达2768个数据，每种算法都有70％的培训数据和30％的数据测试。算法是幼稚的贝叶斯算法，平均准确度为78％，精度为77％，召回78％，F1得分率为77％。
壁壁的限制性墙壁变形是由深度发掘引起的：越南冲土的案例研究
摘要：这项研究的目的是评估利用BW（Buttress Wall）来控制越南胶质土壤条件下膜片壁的偏转的影响。使用在特定项目期间密切监视的数据评估了碰撞层的物理和机械性能，这是利用硬化土壤模型的3D数值模拟的验证。分析结果与现场监视数据非常匹配，该数据测试了模拟模型的准确性。这构成了进一步研究BW壁的维度参数的基础，包括它们之间的长度，厚度和间距。从参数研究中获得的结果表明，在BW壁之间改变壁的长度和间距显着限制了隔膜壁的变化，而厚度的变化具有可忽略的效果。通过3D数值模拟，已经建立了最大壁偏转与参数（例如壁长和BW壁之间的间距）之间的线性关系。
Nova Energy Lab工作表答案页面2答案键
Evolution Lab是一种互动资源，专为中学和高中生设计。它提供了将科学学习整合到教学中的一系列选项，包括家庭作业，科学博览会项目和为期一周的课程模块。实验室的一个组成部分是研究挑战，学生在该挑战中设计自己的可再生能源系统来产生动力。这涉及使用地理，图和天气数据评估不同地理位置的能源潜力，然后根据实际的历史和实时天气和太阳能数据测试和优化系统。为了在这项挑战中支持学生学习，教师可以使用诸如要求学生计划和设计自己的系统，讨论要考虑的重要变量，分配团队相互竞争的策略，或者比较不同城市和地区使用可再生能源的挑战和好处。使用我们的交互式视频库解锁能源世界！这些大小的视频涵盖了基本主题，提供了有关它们为什么对您和社会重要的背景。
健康人类青春期抑郁症相关大脑网络的性别差异发展
人类大脑发育的性别差异可能与青少年时期抑郁症发病率的性别差异有关。我们使用 N = 298 名健康青少年（年龄 14 至 26 岁）的 fMRI 数据测试了正常大脑网络发育参数的性别差异，每个青少年扫描一至三次。功能连接的性别差异发展位于默认模式网络、边缘皮层和皮层下核。女性的发展模式更“破坏性”，14 岁时较弱的功能连接在青春期变得更强。这种由 fMRI 得出的性别差异大脑网络发育图与 i 先前的奖赏相关大脑激活位置 ii 重度抑郁症（MDD）的功能性连接异常图和 iii 成人大脑基因转录模式（富含 X 染色体上的基因、神经发育基因和 MDD 风险基因）紧密相关。我们发现青少年时期皮层-皮层下大脑功能网络的发育存在规范性的性别差异，这与抑郁症有关。
什么决定了可再生能源的有效性......
5 https://www.lazard.com/media/450337/lazard-levelized-cost-of-energy-version-110.pdf 中的“平准化能源成本”(LCOE) 估计值表明，2011 年后风能发电成本与化石燃料发电成本相当，2013 年后太阳能发电成本与化石燃料发电成本相当。我们使用 1990-2015 年的数据测试了我们的 GE 模型，在此期间，间歇性可再生能源发电成本仍然较高。此外，这些 LCOE 估计值不包括整合成本，因此低估了使用间歇性资源的全部成本。Borettii 和 Castelletto (2020) 发现“风能设施的性能和成本估算应包括描述可变性的参数，并且应将存储成本加到成本中。”许多实证研究论文发现，间歇性会显著增加可再生能源发电的成本（例如，Denholm 和 Margolis 2007；Borenstein 2008；Joskow 2011；和 Cullen 2013）。Gowrisankaran 等人（2016）发现“完美的调度能力将使 20% 太阳能发电的社会成本大幅降低 46 美元/兆瓦时，部分原因是规划人员少建造了六台发电机。”
基于雷达的静默语音识别 - ISCA 档案
语音是我们最自然、最有效的交流方式，具有改善人机交互方式的巨大潜力。然而，语音通信有时会受到环境（例如环境噪音）、上下文（例如公共场所的隐私需求）或健康状况（例如喉切除术）的限制，从而阻碍可听语音的考虑。在这方面，已经提出了静音语音接口 (SSI)（例如，考虑视频、肌电图），然而，许多技术在日常使用中仍然面临限制，例如需要将设备与扬声器接触（例如，电极/超声波探头），并引发技术（例如，视频的照明条件）或隐私问题。在这种情况下，考虑可以帮助解决这些问题的技术，例如通过非接触式和/或放置在环境中，可以促进 SSI 的广泛使用。在本文中，我们将探讨连续波雷达以评估其在 SSI 方面的潜力。为此，我们获取了 3 位说话者的 13 个单词的语料库，并对结果数据测试了不同的分类器。使用 Bagging 分类器获得的最佳结果是，针对每位说话者进行训练，并进行 5 倍交叉验证，平均准确率为 0.826，这是一个令人鼓舞的结果，为进一步探索这项无声语音识别技术奠定了良好的基础。索引词：连续波雷达、无声语音识别、欧洲葡萄牙语、机器学习
用于分类的机器学习方法
电磁诱导（EMI）方法通常用于对未爆炸的军械（UXO）进行分类。用于分类的现代时间域系统是多组分，并在多个时间渠道中获取许多发射器收络对。传统上，分类是使用基于物理的反转方法完成的，在该方法中，从EMI数据估算了极化曲线。然后将这些曲线与库中的曲线进行比较，以根据某些误解来寻找匹配。在这项工作中，我们开发了一个直接从EMI数据中分类UXO的卷积神经网络（CNN）。类似于图像分割问题，我们的CNN输出了一个保留输入空间维度的分类图。我们使用使用偶极模型生成的合成数据来训练CNN，以考虑相关的UXO和混乱对象。我们使用两步工作流。首先，我们训练CNN以检测字段数据中的金属对象。从此，我们提取仅包含背景信号的数据贴片，并使用它们来生成一个新的训练数据集，并将此背景噪声添加到我们的合成数据中。第二个CNN经过这些数据训练以执行分类。我们使用Sequim Bay海洋测试地点中使用Ultratema-4系统获取的领域数据测试我们的方法。
执行堆叠服务的电池储能系统优化调度
摘要 — 电网规模电池储能系统 (BESS) 是用于为电网提供稳定性和灵活性的前沿技术。因此，BESS 通过参与辅助服务（例如能源套利和频率调节市场）为其运营商创造了可观的收入。因此，BESS 运营商可以从一个模型中受益，该模型允许他们优化提供服务的竞标过程，同时优化调度，以通过同时堆叠各种电网服务来充分利用每个 BESS 周期。估计最大 BESS 收入对于建立投资者的财务可持续性至关重要。在本文中，提出了一种适用于多种电网应用的 BESS 优化模型，以估计最大日收入，并适当关注保持 BESS 的寿命。该模型旨在通过允许系统同时参与能源套利和频率调节市场来最大化 BESS 产生的收入。在本提案中，使用历史 PJM 市场数据测试了一种新的 BESS 调度方法，该方法用于通过基于能源市场买卖的 PJM 监管市场进行有效和优化的竞标来提高提供辅助服务的收入。该模型采用混合整数线性规划 (MILP) 公式。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、频率调节上/下市场、辅助服务、能源套利、竞标容量、调度优化、BESS 周期。
激光雷达探测热带森林中单棵树的大小 - IGN
热带森林树木的特性测量仅限于实地技术，主要测量树干圆柱形部分的直径，在测量形状不规则的大树以及其他尺寸属性（例如树总高和树冠大小）时存在很大的不确定性。在这里，我们介绍了一种将激光雷达点云数据分解为与单个树冠 (ITC) 相对应的 3D 聚类的方法，该方法可以估算热带森林的许多生物物理变量，如树高、树冠面积、树冠体积和树木数量密度。使用在巴拿马巴罗科罗拉多岛 50 公顷热带森林科学中心 (CTFS) 地块上收集的机载高分辨率激光雷达数据测试了基于 ITC 的方法。由于缺乏实地树高和树冠大小测量，因此无法直接验证 ITC 指标。我们通过比较使用地面和激光雷达单株树木测量值在多个空间尺度（即 1 公顷、2.25 公顷、4 公顷和 6.25 公顷）上估算的地上生物量 (AGB) 来评估我们方法的可靠性。我们研究了四种不同的激光雷达得出的 AGB 模型，其中三种基于单株树木的高度、树冠体积和树冠面积，一种使用激光雷达树冠高度模型在样地水平上计算平均树冠高度 (TCH)。结果表明，所有基于 ITC 大小和 TCH 的模型的预测能力随着空间分辨率的降低而增加，最差的模型在 1 公顷时为 16.9%