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Hoosier Energy成员可以通过维护拥有和购买的资源的组合来为您提供很好的服务。Hoosier使用PPA来获得多种发电类型的混合，包括气体，核，风，太阳能和水力。未来和当前的资源选项包括与现有或新交易对手的额外合作伙伴关系，以满足容量和能源需求。除了传统的PPA外，选项还包括共享所有权或Hoosier能源，以对其他公司拥有的发电资源产生部分兴趣。交易对手的增加和多样化有机会，但还包括对手信贷的风险，在稀缺或高价时的谈判地位减少以及在新一代越来越难以建立的环境中的执行风险。
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
库 - ZMSBw
印刷媒体索取号码：44/122.25（无馆际互借）； HIS545.13,25 德国历史手册/Gebhardt。- 第 25 卷。总寄存器。- 第十版，完全修订版。- 克莱特，[2024]。- XI，559 页。- ISBN 978-3-608-96666-4 索书号：47/425.13 军乐新概念与创新：12日至13日同名研讨会文献卷2017 年 9 月 / 由 Manfred Heidler 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2018 年。- 160 页：插图。（军事音乐论述；第 13 卷）ISBN 978-3-00-059559-2 索书号：47/425.17 军事音乐与宗教：研讨会文档/由 Burkard Zenglein 编辑。- 波恩：德国联邦国防军军事音乐服务，2024 年。- 171 页：地图、插图、乐谱。- ISBN 978-3-00-077948-0 签名：59/870.3,1 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。- 卷3.1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；第 1 部分。1937 年 4 月至 1938 年 9 月。- [2023]。- X，872 页。- ISBN 978-3-11-099773-6 索书号：59/870.3,2 德国和苏联 1933-1941 年：来自俄罗斯和德国档案馆的文件/代表近代史研究联合委员会德俄关系；编辑。- 卷3.由 Sergej Slutsch 和 Carola Tischler 与 Lothar Kölm 合作。1937 年 4 月 - 1939 年 8 月；部分卷 1938 年 10 月 2 日至 1939 年 8 月。- [2023]。- V 页，第 873-1582 页。- ISBN 978-3-11-099773-6
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。