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在智利，Engie开始了最大的电池能量的商业操作
关于Engie Engie是低碳能源和服务方面的全球参考。与97,000名员工，客户，合作伙伴和利益相关者一起，该小组每天都在努力通过减少能源消耗和更环保的解决方案来加速向碳中性经济的过渡。受到其目的声明的启发，恩迪（Engie）对经济绩效对人和地球的积极影响进行了调和，以其主要业务（天然气，可再生能源，服务）为基础，为客户提供竞争性解决方案。2023年的营业额：826亿欧元。The Group is listed on the Paris and Brussels stock exchanges (ENGI) and is represented in the main financial indices (CAC 40, Euronext 100, FTSE Euro 100, MSCI Europe) and non- financial indices (DJSI World, Euronext Vigeo Eiris - Europe 120 / France 20, MSCI EMU ESG screened, MSCI EUROPE ESG Universal Select, Stoxx Europe 600 ESG-X).Engie HQ Press联系人：电话。法国：+33（0）1 44 22 24 35电子邮件：engiepress@engie.com法国：+33（0）1 44 22 24 35电子邮件：engiepress@engie.com
呋喃香豆素类化合物激发能量的迁移
由于其灵敏度，荧光光谱法（Weber 等，2020；Keuler 等，2021）已成为生物医学研究中最常用的方法之一。基于香豆素的传感器在检测体内重金属残留量方面具有巨大的前景（Wei 等，2018）。目前，人们正在积极寻找抗癌药物（Shen 等，2019；Spreckelmeyer 等，2018）。由于肿瘤细胞的活性和选择性不佳，抑制剂的数量非常有限，其作用仍然未知。该工作的作者介绍了一种基于香豆素支架和低分子量酚类化合物的抗癌抑制剂（Bai 等，2021）的研究，并展示了其通过破坏微管蛋白聚合在癌症治疗中的治疗效果。人们越来越关注对氧化还原电位有反应的癌细胞的化疗。化疗分子通过自破坏接头附着在荧光团上（Odyniec 等人，2019 年）。人们正在积极寻找一种既可以作为诊断剂又可以作为治疗剂的“荧光接头”。这种治疗诊断前药可以在自破坏香豆素接头的基础上制造出来。利用虚拟组合化学和分光光度法合成各种香豆素衍生物的可能性非常大，这使得作者（Rauhamäki 等人，2018 年）能够基于 3-苯基香豆素制造出一种强效的低分子量癌症抑制剂。发现新化合物在浓度为100 nM至1 μ M时可引起> 70％的抑制，而6-甲氧基-3-（4-（三氟甲基）苯基）-2H-色满-2-酮在浓度约为56 nM时可引起抑制。同时，没有任何取代基，3-苯基香豆素没有生物学效应。在（Ibrar等，2018）中，显示在阿尔茨海默病的治疗中，香豆素噻唑和恶二唑的有效作用是抑制胆碱能神经元中乙酰胆碱的水解
迁徙成年大西洋鲑鱼的通行延迟对能量的影响
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具有高渗透可再生能量的分配网络的集中控制
摘要：分配网络被认为是分发从传输和子汇率接收到的能量以提供被动负载。这种方法由于存在分布式生成，主要基于可再生能源，并且在此电压水平上连接的插件电动汽车数量增加，因此这种方法不再有效。在本文中，解决了分销网络面部的持续过渡。虽然分布式可再生能源会增加节点电压，但电动汽车的需求激增高于计划这些网络时考虑的负载预测，从而导致分配线和变压器的拥塞。此外，分析了集中式控制技术，以减少分布式发电和电动汽车的影响并增加其有效整合。提出了用于电压控制和拥塞管理问题的不同方法的分类。
使用基于能量的模型的神经符号推理的建模模式
神经符号（NESY）AI致力于通过快速，可靠的预测来增强机器学习和大型语言模型，通过无缝整合神经和符号方法，表现出常识性和值得信赖的推理。在如此广泛的范围内，已经提出了几种分类法，以对这种集成进行分类，强调知识代表，推理算法和应用程序。我们对神经符号界面捕获方法捕获概率，逻辑和算术约束推理的神经符号界面捕获方法进行研究。此外，我们为杰出的学习损失类别的梯度和推理和学习的形式化而得出表达。通过严格的经验分析，跨越了三个任务，我们表明NESY方法在半监督的环境中对神经基础的影响达到了37％的证明，并且在提问方面的GPT-4提高了19％。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
核反应网络揭示基于恒星能量的新型反应模式
摘要 尽管在发现新原子核、建模微观原子核结构、核反应堆和恒星核合成方面取得了进展，但我们仍然缺乏系统工具（例如网络方法）来了解 JINA REACLIB 中编译的 7 万多种反应的结构和动力学。为此，我们开发了一个分析框架，通过计算进入和离开任何目标核的中子和质子数，可以很容易地知道哪些反应通常是可能的，哪些是不可能的。具体而言，我们在此组装一个核反应网络，其中节点代表核素，链接代表核素之间的直接反应。有趣的是，核网络的度分布呈现双峰分布，与无标度网络的常见幂律分布和随机网络的泊松分布明显不同。基于 REACLIB 中截面参数化的动力学，我们意外地发现，对于速率低于阈值 λ < e − T γ 的反应，该分布具有普遍性，其中 T 是温度，γ ≈ 1.05。此外，我们发现了三条控制核反应网络结构模式的规则：（i）反应类型由链接选择决定，（ii）在核素 Z vs N 的二维网格上，反应核素之间的网络距离很短，（iii）每个节点的入度和出度都彼此接近。通过结合这三个规则，无论核素图如何扩展，我们的模型都可以普遍揭示隐藏在大型密集核反应网络中的底层核反应模式。它使我们能够预测代表尚未发现的可能的新核反应的缺失环节。
使用BondgraphTools在生物学中分析和模拟基于能量的模型
摘要像所有物理系统一样，生物系统受到物理定律的约束。但是，生物化学的数学模型经常忽略能量的保护，导致不现实的行为。基于能量的模型与质量，电荷和能量的保护一致，有可能帮助理解生物组件之间的复杂相互作用，并且随着实验测量和数据库的最新进展，它变得更加易于发展。在本文中，我们激励使用键合图（工程中的建模工具）用于基于能量的建模和介绍，Bondgraphtools，Bondgraphtools，bonggraphtools，这是一个用于构建和分析债券图模型的Python库。我们使用生物化学的示例来说明如何使用BondgraphTools自动化系统生物学中的模型构建，同时保持与物理定律的一致性。
gpe - 一种带能量的紧凑型伽马射线偏光仪...
基于高功率和短脉冲激光器的几项未来实验涉及高能光子的产生，从而将新的重点放在了高能伽马极光法的挑战性主题上。在不久的将来，罗马尼亚的Eli-NP [1]设施将在两个10 PW激光束的帮助下，对高达〜10 23 W/cm 2的强度状态进行独特的研究。尽管低于Schwinger限制（〜10 29 W/cm 2）[2]，这种强度制度为理论上预期的QED现象的实验研究开辟了道路，例如辐射反应和辅助成对的产生，在高强度激光脉冲和高能量电子之间的碰撞中（通过Laser Encelons之间的碰撞）（通过Laser Eccelfield aCcelfield aCceleratife）（创建）。在这些实验中，较高的兴趣是在接近GEV或GEV量表下对产生光子的极化和能量的测量。