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对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
可再生氢能社区布局朝外操作
太阳能氢技术，即通过太阳能电池板喂养的电解产生绿色氢，由于研究表明它可以与传统的电池竞争，因此引起了人们的注意。当代，最近在红色II指令的几乎所有欧盟国家中采用的驱动的可再生能源社区的兴趣都在增加。匹配创新技术和新的商业模式，使能源需求和生产在时间和空间方面更加接近，探索了可再生氢能源社区的可行性。要确定这些解决方案和规模的盈利能力并运行能源系统，需要能源和经济分析以及其绩效的优化。使用有关能量负载和生产的每小时真实数据研究了具有180 kWp光伏的建筑综合体。存储容量范围为500至2000 kWh，以选择氢和电池选项。还分析了2020年，2030年和2040年的投资成本和运营成本，以评估技术准备水平的变化，并考虑由于地缘政治问题对市场的影响而导致电价的强烈变化。使用DeCaplan™数字平台进行了分析，该平台采用了混合整数线性编程求解器。最后，在2019年，2020年和2021年的两个月中，对小时基础的调度进行了比较，与大流行限制相对应。
朝外的分层材料：2D杯状碘化物
由2D材料组成的异质结构已经在电子和镁质等技术领域中开放了许多新的可能性，但是如果增加2D材料的数量和多样性，则可以实现更多。到目前为止，从在环境条件下表现出分层相的材料中提取了几十个2D晶体，完全忽略了在其他温度和压力下可能存在的大量分层材料。这项工作证明了如何通过使用氧化石墨烯作为模板材料，在室温下如何在室温下将这些结构稳定在2D Van der Waals（VDW）中。具体而言，铜和碘的环境稳定2D结构通常仅在645至675 K之间的高温下以分层形式出现。结果为生产更多异国情调阶段而建立了一个简单的途径，否则，对于环境中的实验而言，难以或不可能稳定稳定。