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路线图与可再生能源的深入整合
第3节，“目标和可衡量的结果”，在许多子类别中介绍了当前和潜在的未来状态，例如与可再生能源和电动汽车的整合，设计过程的评估以及建筑性能，模拟和实际事件中的弹性，网格脱碳化，澄清，澄清，澄清和合理的代码，这些代码对建筑环境进行了构建环境和构建环境的构建代码和型号的代码和依赖于型号的代码和依赖于依据的代码。建筑物代码和电气代码需要共同努力，以启用现场生成和存储，备份功率以及与电动汽车集成等技术。建筑物应为带有废热源和水槽的城市地区的社区清洁能源系统做好准备，并在未来几年收获可再生能源的地方。紧急项目是引入建筑物代码中的热存储（包括热质量），因为它与弹性参数（例如建筑时间常数）有关（当建筑物内部内部和外部之间存在差异时，建筑物内部的内部变化速度会变化的速度）。作为社区能源系统的一部分的热能也需要探索，因为灵活性和成本效益比建筑物本身要大得多。在建筑物和电气代码中也需要解决电动汽车的引入。
医学科学（MEDS）
MEDS 5378. 计算神经科学。（3 个学分）学生通过使用计算机模拟来研究单个神经元和神经系统的功能。将讲座和课堂讨论与进行计算机模拟相结合。模拟将包括练习和学期项目。每位学生将在学期后半段完成一个神经模拟学期项目。学期项目的主题应在学期中期得到教师批准。成绩将根据练习和学期项目确定。课程包括：模拟神经元细胞膜的电路分析和相关的微分方程；鱿鱼轴突中电压和时间依赖性钠和钾电导的 Hodgkin-Huxley 模型；电压钳和电流钳；两个速率常数与每个电导的稳态值和时间常数之间的关系；与电压依赖性和钙依赖性离子通道相关的神经元反应特性；单室和多室模型，离子电导模拟文献中描述的特定神经元反应特性；兴奋性和抑制性突触后电流和潜在的配体门控离子通道；树突电紧张和突触整合；突触输入到树突树和细胞体的时间和空间相互作用；轴突中的动作电位传播；神经回路。查看课程（https://catalog.uconn.edu/course-search/?details&code=MEDS%205378）
基于混合储能的虚拟惯性支撑在风电应用中的动态响应
用风能转换系统 (WECS) 取代传统同步发电机 (SG) 大大减少了电网中可用的惯性支持。为了避免在提供虚拟惯性支持 (VIS) 时因动能 (KE) 提取而对风力涡轮机 (WT) 造成机械应力，本文提出了一种改进的技术，用于在风力涡轮机系统发生干扰时将混合储能 (HES) 转换为 VIS。超级电容器 (SC) 和电池储能 (BES) 的互补行为提供了大量更快且无限的 VIS。通过改进基于 HES 的 VIS 的总可用惯性时间常数公式，实现了 SC 和 BES 之间的权衡。为实现这一点，新的 SC 电压和 BES 电压在用于形成所提模型中的 SC 和 BES 参考电流之前保持更新。除了操作基于 HES 的 VIS 之外，本文还介绍了一种改进的能量管理系统 (EMS)，充分利用了 SC 的高功率密度和 BES 的高能量密度在处理干扰方面的优势。与 SC 和 BES 的单一能量存储相比，这种改进的控制技术在整个干扰过程中大大提供了更快、更连续的 VIS。此外，基于固定风速和可变负载的测试系统，所提出的基于 HES 的 VIS 分别将频率最低点和峰值频率显著提高了 3.5% 和 2.7%。此外，所提出的基于 HES 的 VIS 在可变风速和负载条件下显示出显著的改进。
1。单细胞定量表达报告（SCQERS）
●将细胞和质粒混合到预燃烧的（ICE）1毫米比色杯以进行电穿孔（例如），非常小心地避免气泡（如果需要时，可以避免使用气泡，以避免气泡，移液器<25 ul）。将比色杯保持在冰上。●电塑料（例如Biorad Gene脉冲器，2 kV，200 𝛀，25 UF）。点击比色杯以消除气泡，并先用吸收纸从比色杯中擦拭冰/水。时间常数应在4.0至4.3 ms范围内。短时常数带有火花，表明出现问题。如果发生这种情况，请重复，减少质粒的量并注意气泡。●成功进行电穿孔后，立即添加475 UL恢复介质（例如SOC），转移到1.5 ml管，并在37℃下摇动。●串行稀释电穿孔，板块在氨苄青霉素板上的转化为0.1％，以评估转化效率。●您可以将电穿孔的细胞保持在4C，直到确认高效率，也可以用氨苄青霉素在LB中过夜（通常在250毫升250 mL烧瓶中，37C，37C，轨道振荡器200 rpm）。●确认高效率后（您应该在0.1％板中看到> 1000个菌落，对应于1m> 1m的转化剂），制作甘油库存以备将来使用，并通过mini或MIDI Prep纯化质粒或MIDI PREP，适用于下游克隆
s12633-022-01861-x.pdf
摘要 在以HNO 3 为氧化剂的HF溶液中，银催化刻蚀p型硅变得更加容易。在浸入刻蚀剂溶液之前，在p-Si（100）表面化学沉积银（Ag）。通过在HF/HNO 3 中染色刻蚀，在p-Si上也生成了多孔硅层（PSL）。采用电化学阻抗谱（EIS）、扫描电子显微镜（SEM）、能量色散X射线（EDX）、原子力显微镜（AFM）和X射线衍射（XRD）来评估所生成的PSL的性能。根据SEM，浓度为1×10 −3 M的Ag +离子是在HF/HNO 3 中化学刻蚀之前在Si上沉积的最佳浓度，可得到具有均匀分布的孔隙的PSL。 EIS 数据显示，涂覆的 Si 在 22 M HF/0.5 M HNO 3 中的溶解速度比未处理的 Si 快，从而形成均匀的规则圆形孔 PSL，SEM 显微照片证明了这一点。使用具有两个时间常数的可接受电路模型来拟合实验阻抗值。蚀刻剂 HF 或氧化剂 HNO 3 的浓度增加有助于 Si 的溶解和 PS 的快速发展。AFM 分析表明，随着蚀刻时间的增加，Si 表面的孔宽和粗糙度增加。使用 X 射线光谱衍射来确定不同蚀刻时间后 PSL 的结晶度。
二进制的最小单位电容计算 -
电荷尺度数字对模拟转换器的准确性和性能（DACS）（图1（a））取决于二进制加权电容器比率，这可能会受到MIS匹配的干扰。关键因素是电容器阵列中单位电容器C U的选择。由于n位二进制加权DAC使用2 N单位电容器来提供所需的电容器比率，其面积，总电容和功率用n呈指数增加。选择较小的C u会降低阵列的大小并减少沉降时间，这是因为电容器充电/排放电容器的较低时间常数。但是，较小的C U导致更大的随机不匹配和线性问题。在文献中，经常在经验上选择C U。在[1]中尝试确定最小C U的系统方法，但模型是建立在较旧的散装技术节点上的，而忽略了电线寄生虫和随机变化的影响；特别是在FinFET节点中，这些效果可能很重要。此外，它们无视对关键DAC线性指标的影响。在[2]中，研究了寄生能力的某些组成部分对增益误差和热噪声的影响，但是该工作并未探索一种发现C U的方法。我们提出了一种系统的方法，用于查找最佳的单位电容，C u，该方法考虑了系统的和随机变化，电线寄生虫，频噪声，热噪声和电路级性能指标，包括线性。
使用有机电化学晶体管阵列和脉冲神经模拟进行神经形态信号分类
摘要 — 神经形态计算是一个令人兴奋且发展迅速的领域，旨在创建能够复制人类大脑复杂动态行为的计算系统。有机电化学晶体管 (OECT) 因其独特的生物电子特性而成为开发此类系统的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种使用 OECT 阵列进行信号分类的新方法，该方法表现出类似于通过全局介质连接的神经元和突触的多功能生物电子功能。我们的方法利用 OECT 的固有设备可变性来创建具有可变神经元时间常数和突触强度的储存器网络。我们通过将表面肌电图 (sEMG) 信号分为三个手势类别来证明我们方法的有效性。OECT 阵列通过多个门馈送信号并测量对具有全局液体介质的一组 OECT 的响应来执行有效的信号采集。我们比较了在有和没有将输入投射到 OECT 上的情况下我们的方法的性能，并观察到分类准确率显著提高，从 40% 提高到 68%。我们还研究了不同的选择策略和使用的 OECT 数量对分类性能的影响。最后，我们开发了一种基于脉冲神经网络的模拟，该模拟模仿了 OECT 阵列，并发现基于 OECT 的分类与基于脉冲神经网络的方法相当。我们的工作为下一代低功耗、实时和智能生物医学传感系统铺平了道路。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
霍奇金-赫胥黎神经重复放电修改...
摘要 已修改空间钳制鱿鱼轴突 (18'C) 的 Hodgkin-Huxley 方程，以近似来自重复发射甲壳类动物步行腿轴突的电压钳数据，并计算了响应恒定电流刺激的活动。钠电导系统的 ino 和 h. 参数沿电压轴向相反方向移动，因此它们的相对重叠增加约 7 mV。时间常数 Tm 和 Th 以类似的方式移动。延迟钾电导的电压依赖性参数 n、O 和 T 向正方向移动 4.3 mV，Tr 均匀增加 2 倍。漏电电导和电容保持不变。该修改后的电路的重复活动在质量上与标准模型的重复活动相似。电路中添加了第五个分支，代表重复步行腿轴突和其他重复神经元中存在的瞬时钾电导系统。该模型具有各种参数选择，重复发射频率低至约 2 个脉冲/秒，高至 350 个/秒。频率与刺激电流图可以通过低频范围的十倍直线很好地拟合，并且脉冲序列的总体外观与其他重复神经元的相似。刺激强度与在标准 Hodgkin-Huxley 轴突中产生重复活动的刺激强度相同。研究发现，重复放电率和第一个脉冲延迟时间（利用时间）受瞬时钾电导（TB）失活时间常数、延迟钾电导（Tn）和漏电电导（ga）值的影响最大。该模型提出了一种通过毫秒级膜电导变化产生稳定低频放电的机制。
使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。