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多时间尺度可用灵活性评估...
综合能源系统可用灵活性容量可作为系统风电装机占比的指标之一，进而影响系统风电最大装机容量，本文提出一种考虑不同系统风电装机占比的综合能源系统多时间尺度下可用灵活性评估方法。首先，构建综合能源系统框架，基于电、热系统耦合关系，建立综合能源系统内发电、热电联产、储能设备、风力发电设备的数学模型，采用蒙特卡洛方法对典型场景下的风电出力进行预测。其次，构建综合能源系统优化模型，得到系统最优调度运行；采用经验模态分解（EMD）算法对系统灵活性需求曲线进行多时间尺度分解。建立了不同时间尺度下系统中不同类型灵活性资源的灵活性供给能力模型，并通过对同一时间尺度下灵活性供给与需求的对比分析，直观地计算出各时间尺度上行和下行灵活性短缺概率及短缺预期指标，并对其进行加权，构成系统灵活性评估的综合指标。最后，对不同风电装机容量下的综合能源系统可用灵活性分析表明，所提方法可以较为全面地评估不同时间尺度下综合能源系统的可用灵活性能力，在保证足够的可用灵活性能力的情况下，得到系统所能承受的最大风电装机容量。
基于长期目标的多时间尺度资源配置...
摘要 — 可再生能源的发展强调了对储能系统 (ESS) 的需求，以减轻这些能源的不可预测性和多变性，但高投资成本、零星使用和需求不匹配等挑战阻碍了它们的广泛应用。作为回应，共享储能系统 (SESS) 提供了更具凝聚力和更高效的 ESS 使用方式，提供了更易于访问且具有成本效益的储能解决方案来克服这些障碍。为了提高 SESS 的盈利能力，本文设计了一种基于长期合同和实时租赁商业模式的多时间尺度资源配置策略。我们首先为 SESS 构建了一个生命周期成本模型，并介绍了一种通过 SESS 内的循环次数和放电深度来估算多个电池组的退化成本的方法。随后，我们从容量和能量的角度设计了各种长期合同，建立了关联模型和实时租赁模型。最后，提出了基于用户需求分解的多时间尺度资源分配。数值分析验证了基于长期合同的商业模式在经济可行性和用户满意度方面优于单纯在实时市场中运营的模式，有效降低了电池的退化，并且利用SESS的聚合效应可以额外增加10.7%的净收入。
大脑中的多时间尺度强化学习
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 11 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.11.12.566754 doi：bioRxiv 预印本
统一的多种时间尺度气候的方法，海洋
•Lindborg，T.，Thorne，M.，Andersson，E.，Becker，J.，Brandefelt，J.，Cabianca，T.，Gunia，M.，Ikonen，A.T.K.，Johansson，E.，Kangasniemi，v. Kuntula，A.，Kupia，P.，Lahden，A.M. Walkes，R.，Xu，S.，Smith，G。＆Prruhl，G。：CCOSUSE后的Safetys或Solid Radioactives或计划或计划或IAEA，IAEA，期刊或环境重新行动中的Changle和Landcape Development的气候。183，41-53，2018。
内在神经时间尺度是否与感觉处理相关......
a 意大利帕多瓦大学哲学、社会学、教育学和应用心理学系 b 西班牙巴利亚多利德大学生物医学工程组 c 西班牙巴利亚多利德生物工程、生物材料和纳米医学研究中心 (CIBER-BBN) d 上海复旦大学华山医院麻醉科 e 上海复旦大学华山医院神经外科 f 加拿大西安大略大学脑与思维研究所、生理学和药理学系和心理学系 g 美国密歇根大学医学院麻醉学系意识科学中心 h 德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所实证推断系 i 德国图宾根赫蒂临床脑研究所神经病学系 j 研究组奥地利维也纳大学计算机科学学院神经信息学 k 加拿大渥太华大学心理健康研究所
光子多普勒速度法（PDV）中的技术和时间尺度
确定材料密度ρ和纵向应力p（在静液压极限）后面，后面是一维稳态冲击。这种实验揭示了从速度测量的人类经验（数千至数百万个气氛）的材料条件。光子多普勒速度（PDV）[2，3]是一种光学技术，用于跟踪速度从小于1 m s-1到10 km S-1以上。诊断在概念上很简单，但对于许多应用来说是完全不切实际的，直到二十一世纪开始[4，5]。本文考虑了PDV测量方法是如何通过实验时间尺度定义的。PDV的关键原则 - 在技术，基本分析及其收益的范围内，已在第2节中进行了描述。第3节通过使用PDV的实验时间尺度进行旅行。第4节总结了当前状态
基于EEG的手指运动分类，具有内在的时间尺度分解
简介：大脑计算机界面（BCIS）是获取大脑电活动并提供外部设备的系统。由于脑电图（EEG）是捕获大脑电活动的最简单的非侵入性方法，因此基于EEG的BCIS是非常流行的设计。除了分类肢体运动外，最近的BCI研究还集中于通过使用机器学习技术通过其分类的同一手的精确编码。最先进的研究对忽略大脑的闲置病例（即大脑没有执行任何心理任务的状态）对编码五个夹角运动感兴趣。这可能很容易引起更多的假阳性，并急剧降低分类性能，从而表现出BCIS的性能。这项研究旨在提出一个更现实的系统，以解码五个手术的运动和脑电图信号的无精神任务（NOMT）案例。
非极性分子的快速时间尺度光谱扩散减少...
然而，氮化物点的发射线通常不均匀地加宽，与其寿命极限相比至少加宽 100 倍，10,11 这最终限制了它们的不可区分性。加宽是由光谱扩散引起的，光谱扩散是由点附近的电荷载流子的捕获和释放产生的，从而产生了变化的局部电场。通过量子限制斯塔克效应 (QCSE)，这导致点的发射能量发生变化。这种效应对氮化物 QDs 比对砷化物 QDs 更强，因为首先氮化物材料的强极性导致氮化物 QDs 中的激子具有较大的永久偶极子，从而增加了与静电环境的耦合并放大了光谱扩散的强度。 12 其次，与砷化物点相比，氮化物点的生长方法改进时间较短，而且它们还表现出更高的点缺陷和位错密度，这些缺陷和位错密度可以充当载流子的陷阱。13–15 光谱扩散是氮化物点产生高度不可区分的光子的最大障碍，因为
循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。