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肘部本体感觉替代改善上肢假肢肌电控制：健康受试者和截肢者的实验
摘要背景：目前的肌电假肢缺乏本体感受信息，依靠视觉进行控制。随着非侵入性振动触觉或电触觉反馈的出现，感觉替代技术正在不断发展，但大多数系统都是为抓握或物体辨别而设计的，很少有系统在截肢者身上进行在线控制测试。这项研究的目的是评估一种新型振动触觉反馈对健康受试者和肱骨水平上肢截肢参与者虚拟肘部肌电控制准确性的影响。方法：16 名健康参与者和 7 名肱骨截肢者在不同的反馈条件下对虚拟手臂进行肌电控制：仅视觉 (VIS)、仅振动 (VIB)、视觉加振动 (VIS + VIB) 或根本没有反馈 (NO)。通过离散和前后运动期间的角度误差来评估到达精度。使用 NASA-TLX 问卷评估健康参与者的工作量，并在实验结束时根据偏好对反馈条件进行排序。结果：NO 中的到达误差高于 VIB，表明与无反馈相比，我们的振动触觉反馈提高了性能。VIS 和 VIS + VIB 条件表现出相似的性能水平，产生的错误比 VIB 低。因此，视觉对于保持良好的性能仍然至关重要，这不会因添加振动触觉反馈而改善或恶化。与 VIB 相关的工作量高于 VIS 和 VIS + VIB，两者之间没有差异。62.5% 的健康受试者更喜欢 VIS + VIB 条件，并将 VIS 和 VIB 分别排在第二和第三位。
ircoco：立即奖励指导代码完成的深入强化学习
代码完成旨在通过基于当前的编程环境预测潜在代码来提高编程生产率。最近，预先训练的语言模型（LMS）在这一领域变得突出。已经提出了各种方法使用监督的调整（SFT）技术来完成代码完成。但是，这些模型的固有暴露偏见可能会导致序列完成的早期累积错误，从而导致随后完成的更多错误。为了解决这个问题，深度加强学习（DRL）是用于完成代码完成LMS的替代技术，可以提高概括能力和整体性能。然而，将基于DRL的策略整合到代码完成中面临两个主要挑战：1）代码上下文的动态性质要求完成模型快速适应变化，这为传统的DRL策略构成了困难，该策略的重点是延迟奖励最终代码状态。2）很难评估部分代码的正确性，因此，基于奖励再分配的策略不能适应代码完成。为了应对这些挑战，我们提出了Ircoco，这是一个基于DRL的代码完成框架。此框架旨在提供即时的奖励，作为检测代码完成期间连续编辑引起的动态上下文更改的反馈。借助即时反馈，精细调整的LM可以更加精确地了解当前上下文，从而有效地调整LM并以更重新确定的方式优化代码完成。实验结果表明，使用IRCOCO进行的精细培训的LMS导致代码完成任务的显着改进，表现优于基于SFT和其他基于DRL的基础线。
通过基于发光寿命的纳米温度计可靠地远程监测肝脏炎症期间的绝对温度
几个世纪以来，人类已经意识到温度与健康之间的内在关系。最明显的例子是发烧（感染或炎症过程中体温升高）。特定器官的温度是外部温度、代谢活动和血液灌注等多种因素之间微妙平衡的结果。[1] 因此，这些参数的微小变化都会导致器官温度的变化。因此，温度波动可以作为疾病发展的早期指标。据报道，许多对社会造成破坏性影响的疾病都与温度有关，例如神经系统的退化过程、传染性病原体引起的急性炎症以及心血管疾病。[2] 身体和内脏器官温度升高的一个特别显著的原因是全身性炎症，这是一种发病率和死亡率很高的严重疾病。 [3] 因此，组织和器官的热监测已成为早期发现危及生命的疾病的宝贵工具。 [3,4] 为了有效，热监测应远程实现，测量时不干扰组织的温度，也避免对被研究器官进行物理改变。 不幸的是，大多数传统的热传感技术都是侵入性的——因为它们需要插入热电偶等微型热传感器——而红外摄像机的非侵入式热成像只能测量表面温度。 [5] 在这种情况下，发光温度计代表了一种克服这些限制的替代技术。 它基于使用发光纳米温度计 (LNTh) 作为远程热报告器。 [6,7] LNTh 是纳米粒子 (NP)、蛋白质或染料，其发光强烈依赖于温度。 LNTh 最初被提出用于细胞内温度测量 [8,9]，后来被应用于动物模型中的远程热感应。 [10] 在这样的模型中，LNTh 的使用使得
基于ORC的抽水的热经济潜力...
但是，具有高储物容量的已建立的电力储存技术具有显着的缺点：泵送 - 存储水力发电（PSH）和加压储存（CAES）的特定费用较低，但地理上是限制的。[2]作为PSH和CAE的替代方案，预计大规模的电池存储系统的特定成本更高。[1]此外，电池存储系统需要特定的材料（例如锂的生产）。对于其他应用，例如电动汽车或电动设备，也需要锂，从而导致潜在的供应问题，而无需高回收率。[3]除了既定的存储技术，功率到水平的能力（PTH 2 TP）和甲烷到功率（PTCH 4 TP）外，将来还具有有希望的前景，尤其是对于长期存储而言。[4]但是，这些技术尚未开发用于大规模的电力存储。储存电力的有希望的替代技术是泵送电力存储（PTES）。[5] PTES系统使用热泵（HP）将电力转换为热量。然后将热量发送到热存储系统。使用加热发动机（HE）将存储的热能重新转换为电力。PTES系统具有没有地质限制的地理功能。[6]因此，可以避免使用长的电力运输。此外，还使用了仅使用钢等丰富材料来构建PTES系统。[11 - 13]基于焦耳的PTES系统承诺有利于70％左右的往返货币。文献根据HP区分了PTES系统的三种主要类型，他使用的过程：基于焦耳的PTES系统，[7,8]跨临界PTES Systems，[9,10]和基于Rankine的PTES Systems。[7,8]但是，这些高系统效率依赖于高耐高力压缩机和扩展器，例如基于焦耳的PTES系统具有高度高的投资成本（SIC），高达6000美元$ KW 1 EL。[14]
培训时间，机器人和技术失业
近几十年来，美国的职业结构发生了很大变化，高技能的职业相对于中低技能的角色增加了其就业份额。尽管大部分文献都研究了这些长期模式，但对职业组成的短期动力学的关注较少。在本文中，我们记录了对高技能劳动力的需求飙升，但获得这些职业所需的培训要求也增加了。相比之下，对低技能和中产阶级职业的培训要求保持相对恒定。使用职业信息网络（O*NET）和人口普查数据，我们计算出，由于高技能职业的增长，从2006年的6.29岁增加到2019年的6.29岁到2019年的7.04年。这样的变化可以通过影响长期职业结构，并通过使流离失所者的短期职业流动性通过使他们过渡到扩大高技能的职业的长期来增加失业率。职业转换的障碍在很大程度上被某些职业流离失所的时期中更加相关。最近的技术进步表明，可以迅速采用制度（AI）和机器人技术，从而重塑了发达经济体中劳动力的职业结构。1个机器人已经可以在人工干预的情况下可能在各种职业中执行各种任务，包括焊接，绘画和包装。机器人便宜2因此，虽然劳动力替代技术被迅速而广泛地采用，但职业流动性的障碍会增加。在本文中，我们研究了这两个因素之间的相互作用如何导致技术失业的出现。在（i）技术的到来可以使某些职业中的工人取代以及（ii）培训障碍阻碍职业流动性的环境中，我们建立和校准了动态的多占用增长模型。我们将职业建模为构成一组任务的生产单位。具有类似的精神，与不断增长的有关基于任务的技术变革的文献相似，我们假设当前的技术允许广泛定义的资本（即机器人）执行现有任务的子集，并且在这些任务中，劳动力和资本是完美的替代品。
Fallah, N. 和 FITZPATRICK, C. (2023) ‘电动汽车中从锂离子 NMC 转向 LFP 是否有利于电力市场的二次存储？’，可用
虽然电动汽车有望减少道路上的碳排放，但从整体生命周期的角度来看，在其电池的生产和报废管理中需要进一步考虑环境因素。最近，循环报废思维得到了推广，其策略是通过二次生命来延长退役电池的使用寿命，因为寿命延长通常在生命周期评估中受到青睐。然而，建议针对不同的锂离子化学成分，将这些策略标准化，以实现回收或重新利用的路径。这种分类主要涉及含钴阴极锂离子电池，即 NMC，它是交通运输的主导技术，以及替代技术，即 LFP，由于供应链中钴的稀缺，最近在汽车领域受到了更多的关注。这种技术转变将影响它们退役时的报废管理。在这种安排下，重新利用此类电池化学品的经济优先性需要量化。本研究评估了重新利用退役锂离子 NMC 和 LFP 电池用于电力系统中的能源套利应用的财务回报。在爱尔兰和昆士兰的市场中研究了重新利用的可行性。结果表明，与 NMC 相比，退役的锂离子 LFP 对价格波动的反应更频繁，且财务回报率更高；因此，它们具有更高的重新利用潜力，从循环经济的角度来看，将它们更多地融入新汽车中是有希望的。对于不同规模的系统和电池持续时间，已经观察到不同的回报率。与半小时和两小时持续时间的小型系统相比，中型系统中的一小时电池的经济效益更为显著。敏感性分析表明，在昆士兰这样的竞争性电力市场中，即使为重新利用的系统花费与新系统相同的资本成本，也只会产生边际财务回报，而地方当局对循环经济商业模式的进一步激励将有效地使此类投资变得可行。
闪电转换器：动态操作的光学上 -
摘要 - 基于注意力的变压器的广泛采用和显着的计算资源成本，例如，视觉传输者和大型语言模型，驱动了对有效的硬件加速器的需求。尽管通常使用了电子加速器，但由于其高能量效率和超快速处理速度，人们对将光子学作为替代技术越来越兴趣。光子加速器已经证明了卷积神经网络（CNN）工作负载的有希望的结果，这些工作主要依赖重量 - 静态线性操作。但是，在有效地支持基于注意力的变压器体系结构方面，它们会遇到挑战，从而提出了有关光子学对高级机器学习任务的适用性的问题。主要障碍在于其不具体率在处理变压器固有的独特工作负载，即动态和全范围张量乘法。在这项工作中，我们提出了闪电转换器，第一个光功率，高性能和能量良好的光子变压器加速器。为了克服现有的光子张量核心设计的基本限制，我们引入了一种新型的动态动态光子张量核心DPTC，由基于干扰的光学矢量点发动机组成，支持高度平行，动态和全范围二元组乘积。此外，我们设计了一个专用的加速器，该加速器将我们的新型光子计算核与光子互连集成在一起，用于核心数据间广播，完全释放了光学功能。全面的评估表明，闪电转变器成就> 2。6×能量和> 12×延迟降低，并且与电子变压器加速器相比，能量成本最低，能量延迟产品低2至3个数量级，同时维持数字可靠的精度。我们的工作强调了光子学对于有效的硬件加速器的巨大潜力，尤其是用于高级机器学习工作负载，例如诸如变形金刚的大型语言模型（LLM）。我们的实施可在https://github.com/zhuhanqing/lightening-transformer上获得。
机器学习应用于乐器扬声器的声音分类A J Harper Celestion / GP Acoustics（UK）Ltd. 1介绍< / div < / div < / div < / div < / div
机器学习是研究领域，它使计算机具有学习能力，而无需明确编程。程序拥有的经验越多，其任务就越好。在该项目中考虑的情况下，测量的扬声器越多，程序就会越准确地预测听众的主观判断。存在标准化的测量和处理技术，表明扬声器在一方面的表现。其中许多与主观印象非常相关，但是没有一个测量可以说明整个故事。扬声器工程师学会在多年的经验中将一系列测量信息与扬声器的声音联系起来，通常在很大程度上知道单元在聆听之前的声音。这种方法复制了学习元素，允许程序在用一系列最有意义的测量范围喂养时找到扬声器组之间的最佳分离。未分类的驱动器单元可以以有意义的方式将其归类为好是坏，并具有可量化的输出。这些分类与主观判断高度相关。这项工作概述了与扬声器分类有关的机器学习的相关概念，并在概述了所选解决方案的原因之前概述了三种可用方法。这些技术对每种测量作为主观判断的指标的相对重要性提供了一个有趣的见解，最终结果表明，与替代技术或仅任何一个测量值相比，分组的分离大大改善了。描述了一种有效的听力测试方法，该方法非常适合该目的。这提供了组之间的最大听觉差异，同时是可重复，控制和时间效率的。驱动器单元可以选择自信地反复判断，并将其测量用于训练，调整和测试模型。应该强调的是，乐器扬声器旨在产生声音，而不是重现声音1，而繁殖的不准确是设计意图。通过高保真扬声器演奏的电吉他或通过吉他演讲者播放的录制音乐是对此的启发性演示。在这种情况下，好的是指该扬声器的理想声音特征用于使用的典型应用。结果不能直接转移到旨在重现声音的扬声器。
ITF简报会议报告
测定（ATA） - 仅RNA测序（RNA-Seq）最近采用的ICHQ5A（R2）指南“鼓励”基于下一代测序的方法替换体内病毒测试。它还指出，NGS可用于替代或补充体外病毒测试。已开发并提出了用于病毒测试的IDTECT®转录组方法，作为传统体内和体外测试方法的替代技术。Pathoquest的IDTECT®平台是GMP验证的方法，旨在替代动物在生产药物或生物技术产品中使用的细胞中使用的使用，这与3RS的替代，还原和改进的原理一致（1）。IDTECT®转录组与其他方法不同，因为它检测到在病毒感染细胞中表达的病毒RNA转录物，而不是靶向病毒颗粒中存在的病毒基因组。这种病毒转录阶段对于所有类型的病毒家族来说都是共同的，因此病毒转录本可以用作病毒感染的标志物。这种特定方法可以检测细胞中的病毒感染，可以很容易地从病毒核酸养育中分化而没有感染风险。根据ICH Q2，该测定法的验证策略包括满足药物要求的两个（2）个步骤；该方法最初由PathoQuest作为“通用平台测定”（步骤1）验证，并采用了后续方法（步骤2），以验证测定性能不会受到测试样本本身的任何潜在矩阵效应的负面影响。这些步骤在下面详细介绍。步骤1：用于此初始验证的材料是MRC-5细胞，无病毒细胞系（阴性对照）和由慢性感染EBV（B95-8细胞）组成的混合物结合了感染了MULV（RAMOS细胞）的细胞（阳性对照）。开发了感染的细胞模型是为了反映自然被各自病毒感染的宿主细胞，而不是将病毒颗粒直接刺激到测试矩阵中（人工尖峰）。感染的细胞模型更好地表示在病毒感染过程中合成的核酸的模式，包括使用Pathoquest的转录组方法检测到的病毒RNA转录物。
www.mito.org.au 线粒体捐赠：事实
最近的一些评论似乎将线粒体捐赠与一系列术语（如生殖系基因改造/改变和生殖系基因编辑）混为一谈。这是不正确且具有误导性的。国际上已暂停生殖系基因编辑。该技术涉及切割核 DNA 或线粒体 DNA，当应用于非生殖系组织时，有望治疗某些遗传疾病。但是，目前该技术还不够成熟且效率低下，不能被视为安全有效的生殖系疗法。线粒体捐赠与基因编辑和其他形式的生殖系基因改造截然不同，因为它不会切割或修改 DNA，而是在不改变其所含线粒体 DNA 的情况下替换整个线粒体。在英国，人类受精与胚胎学管理局在一系列四次科学审查以及纳菲尔德生物伦理委员会的一次审查中考虑了这些区别。英国议会得出结论，线粒体捐赠不是种系基因改造，并于 2015 年修改了立法，允许向有高风险传播线粒体 DNA 疾病的父母提供线粒体捐赠。这项工作以严格的监管方式进行。在美国等一些国家，线粒体捐赠被称为线粒体替代疗法 (MRT)。美国国立卫生研究院 (NIH) 委托医学研究所进行了一项题为《线粒体替代技术：伦理、社会和政策考虑》的审查。该审查特别考虑了线粒体捐赠是否应被视为种系基因改造，并指出了线粒体 DNA 改造和核 DNA 在技术、性状和增强潜力方面的重大区别。他们在 2016 年的报告中得出结论：“这些区别可以独立于有关核 DNA 可遗传基因改造的决定，为 MRT 提供依据”。 2021 年，国际干细胞研究学会 (ISSCR) 发布了干细胞研究和临床转化的新指南。ISSCR 指南不建议进行可遗传基因组编辑（即切割和修复单个核或线粒体 DNA 基因），但该学会代表在最近参议院对 2021 年线粒体捐赠法改革（梅芙法）法案的调查中明确表示，他们支持在适当情况下使用线粒体捐赠，并且梅芙法中设想和概述的监督和用途与他们的指南一致。例如，ISSCR 指南包括：