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康涅狄格州议会 - 韦罗吉的证词
· 我们不同意取消现有州、农业和市政（“SAM”）受益账户参与未来 NRES 项目的能力。· 在许多情况下，现场太阳能不足以满足或超过 SAM 客户主机的现场负载，起草的语言将禁止这些 SAM 账户使用未来的 NRES 项目账单信用。· 随着 NRES 计划的拟议扩展（如下所述），我们认为受益账户的定义应该扩大，而不是限制。具体而言，本法案第 2 节中定义的 NRES 信用或“虚拟净计量”信用应该适用于所有州、农业、市政和商业及工业客户。· 扩大 NRES 计划的同时限制/约束有资格参与的受益账户是适得其反的，并且违背了本法案的意图。
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。