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电子电子散射对半导体设备能量分布的影响
半导体设备热载体降解的物理建模需要准确了解载体分布函数。Childs等。预测，分散功能的高能尾受电子散射（EES）[1]的强烈影响。通过使用迭代方法，在EES存在下是非线性的玻尔兹曼方程来显示这一点。进行了以下近似值：1）在采用未知的分布函数（DF）的各向同性部分的能量依赖性形式主义； 2）假定声子能量比动能小得多。因此，迭代方法不适用于低能范围，而使用蒙特卡洛方法。 3）在散落率中，EES率的贡献被忽略了。虽然需要1）使问题在数字上可以处理，但近似值2）和3）尚不清楚，因为它们并不能显着简化问题，但可以大大改变结果。在这项工作中，我们使用的不是玻尔兹曼方程，一个两粒子动力学方程，其优势在于，在EES的主体中也是线性的。在[2]中已经预先提出了一种用于均匀电场的两粒子蒙特卡洛法，该方法已经计算出轨迹对以对两个粒子的六维k空间进行采样。我们扩展了固定的蒙特卡洛算法，以说明空间变化的电场。假设单谷带结构模型和硅的材料参数，获得了以下数值结果。图1显示了均匀电场的不同类型散射事件的频率。尽管EES是DOM-
神经胶质疤痕中的少突胶质细胞祖细胞
摘要：少突胶质细胞祖细胞（OPC）代表神经胶质的亚型，引起中枢神经系统（CNS）中的髓磷脂形成细胞（CNS）。虽然OPC在开发过程中具有很高的增殖，但在成年期，它们的命运受到细胞外环境的严格影响，它们变得相对静止。在创伤性损伤和慢性神经退行性疾病中，包括自身免疫原状，少突胶质细胞发生细胞凋亡和脱髓鞘开始。成人OPC立即被激活；它们在病变部位迁移并扩散以补充受损区域，但它们的效率受到神经胶质疤痕的障碍，这主要是由反应性星形胶质细胞，小胶质细胞和抑制性细胞外基质成分的沉积所形成的屏障。一方面，神经胶质疤痕限制了病变的扩散，它也会阻止组织再生。旨在减少星形胶质细胞或小胶质细胞激活并将其转移到神经保护表型的治疗策略已被提出，而OPC的作用在很大程度上被忽略了。在这篇综述中，我们从OPC的角度考虑了神经胶质疤痕，分析其行为时，当病变起源并探索旨在维持OPC的潜在疗法时，以有效地区分和促进remer髓。
降低了区域气候中的浮点精度...
摘要。使用单个精度的渗透点反应在操作天气预测中变得越来越普遍。同时，气候模拟通常仍以双重精度运行。这样做的原因可能是多种多样的，范围从对依从性和保护法的关注到对缓慢过程的未知效果，或者仅仅是较不频繁的机会和较高的验证计算成本。使用基于合奏的统计方法，Zeman和Schär（2022）可以检测区域天气和气候模型Cosmo的双重和单位仿真之间的差异。但是，这些差异是最小的，通常只能在模拟的第一个小时或几天内检测到。为了评估这些差异是否与区域气候模拟相关，我们已经对100年的区域气候下限实验（Euro-Cordex）进行了为期10年的集合模拟，并与100个合奏成员进行了单一和双重精度。通过基于所有测试变量的分布差异，我们仅在每12或24小时以47个输出变量应用47个输出变量的统计测试每12或24 h，每12或24 h都会发现单精度气候模拟的排斥率略有增加。拒绝率的增加远小于模型中水平差异系数的较小变化而产生的。因此，我们认为它可以被模型不确定性掩盖，因为它被忽略了。据我们所知，这项研究代表了迄今为止对
光伏多模式监控和能源管理
摘要。光伏发电系统与可变需求的整合可能会导致配电网不稳定，这是由于功率波动和反应物增加造成的，尤其是在工业部门。为此，光伏装置配备了本地存储系统，最终吸收功率波动并提高安装性能。然而，在此过程中，储能可以提供的其他功能被忽略了。因此，本研究提供了一种多模式能源监控和管理模型，该模型通过储能系统的最佳运行实现电压调节、频率调节和无功功率补偿。为此，开发了一种平滑控制算法，该算法与公共连接点的电网参数相互作用，还允许根据工业需求曲线补偿无功功率。该策略使用能源消耗前的历史需求数据的长短期记忆神经网络，RMSE 相对较低，为 1.2e-09。结果之前已在开发环境中使用实时 OPAL-RT 模拟器进行了验证，并在昆卡大学的电气微电网实验室进行了测试。这种配置允许建立需求预测模型，从而改善日常能源生产的监督、自动化和分析。提供并分析了一系列结果，表明新工具可以利用多模式功能，实现最佳电压调节，并通过将总谐波失真 THD (V) 和 THD (I) 指数分别降低 0.5% 和 2% 来提高电能质量。
健康的皮肤微生物组如何预防慢性...
抗菌肥皂。室内植物。化妆。我们每天触摸或使用在皮肤上的物品可能会通过改变皮肤微生物组，并使我们或多或少容易受到慢性疾病的影响，从而影响我们的健康。确切的健康皮肤微型群落是什么样的，以及如何维持它仍在研究中。但是，有些专家担心在户外度过的时间减少，以及过度使用刺激性的化学物质，抗生素甚至某些美容产品，可能会导致人们具有次优的皮肤微生物群。他们认为这些变化可以集体促进全球慢性疾病的兴起。像肠道一样，皮肤是细菌，病毒和真菌的小家族的家园，称为微生物，可帮助我们的身体正常运作。“我们认为皮肤微生物很重要，因为皮肤一直是我们针对环境的第一个防御障碍，”伊卡恩·西奈（Icahn Mount Sinai）的遗传学和基因组科学副教授乔斯·C·克莱门特（JoséC。尽管肠道是人体中最多的微生物的家园，并且已经对其进行了更好的研究，但皮肤在使我们保持健康方面的作用被忽略了。皮肤如何影响免疫系统微生物在我们的皮肤上分解油并有助于保持屏障。一些皮肤微生物产生抗菌或抗炎物质。他们在训练人体的免疫系统并预防慢性炎症方面也起着重要作用。
标准化 AI 公平性评估的七层模型
问题陈述：人工智能公平性规则和基准的标准化具有挑战性，因为人工智能公平性和其他道德要求取决于多种因素，例如背景、用例、人工智能系统的类型等。在本文中，我们阐述了人工智能系统在其生命周期的每个阶段（从开始到使用）都容易产生偏见，并且所有阶段都需要给予应有的关注以减轻人工智能偏见。我们需要一种标准化的方法来处理每个阶段的人工智能公平性。差距分析：虽然人工智能公平性是一个热门的研究课题，但普遍缺乏人工智能公平性的整体策略。大多数研究人员只关注人工智能模型构建的几个方面。同行评审显示过度关注数据集中的偏见、公平性指标和算法偏见。在此过程中，影响人工智能公平性的其他方面被忽略了。提出的解决方案：我们提出了一种新颖的七层模型形式的综合方法，该模型受到开放系统互连 (OSI) 模型的启发，旨在标准化 AI 公平性处理。尽管各个方面存在差异，但大多数 AI 系统都有类似的模型构建阶段。提出的模型将 AI 系统生命周期分为七个抽象层，每个抽象层对应一个明确定义的 AI 模型构建或使用阶段。我们还为每一层提供了检查表，并讨论了每一层中潜在的偏见来源及其缓解方法。这项工作将促进 AI 公平规则和基准测试参数的分层标准化。
农业微生物：当它们表示益生菌时，为什么他们称它们为生物刺激剂？
摘要：使用使用植物偶氮微生物部分替代化学物质并有助于减少农业的环境影响。制定的微生物产物或农业接种剂包含单菌株或一个活性微生物的联盟，特征性且生物安全，这可以有助于植物宿主的生长，健康和发展。这个概念符合益生菌的定义。然而，尽管传统的生物刺激物的传统概念涉及物质或没有化肥的材料，但某些植物生长的微生物（PGPM）被认为是生物刺激剂类别的类别，这些概念涉及物质或材料，这会促进植物的生长。将PGPM与物质一起包含在内，还涉及对生物刺激物的经典概念的显着失真。法规，例如最近的欧盟受精产品法规（欧盟号2019/1009）已纳入了生物刺激剂的新定义，并将微生物包括为生物刺激剂的子类别。我们讨论，该法规和即将到来的欧洲统一标准无视微生物产品的某些关键特征，例如其活跃原理的真实生物学本质。决定了植物 - 微生物关联的复杂功能兼容性，以及有关微生物故意释放到环境的重要生物安全问题，似乎也被忽略了。我们预计，通过将微生物等同于化学物质，微生物产品的生物学性质及其特定需求将被低估，对它们的未来发展和成功产生了有害的后果。
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑
具有信心意识的主体间迁移学习...
摘要 — 脑电图 (EEG) 的受试者间/受试者内变异性使得脑机接口 (BCI) 的实际使用变得困难。通常，BCI 系统每次使用时都需要一个校准程序来调整模型。这个问题被认为是 BCI 的主要障碍，为了克服它，最近出现了基于迁移学习 (TL) 的方法。然而，许多 BCI 范例的局限性在于它们由首先显示标签然后测量“图像”的结构组成，在受试者到受试者的 TL 过程的许多情况下，包含不包含控制信号的数据的源受试者的负面影响被忽略了。本文的主要目的是提出一种排除预计会对受试者到受试者 TL 训练产生负面影响的受试者的方法，该方法通常使用来自尽可能多的受试者的数据。在本文中，我们提出了一个仅使用高置信度受试者进行 TL 训练的 BCI 框架。在我们的框架中，深度神经网络使用基于小损失技巧的共同教学算法为 TL 过程选择有用的对象并排除嘈杂的对象。我们在两个公共数据集（2020 年国际 BCI 竞赛 Track 4 和 OpenBMI 数据集）上尝试了留一法验证。我们的实验结果表明，选择具有小损失实例的对象的置信感知 TL 可以提高 BCI 的泛化性能。关键词 — 脑机接口、脑电图、运动意象、迁移学习、嘈杂标签
麦克斯韦棘轮的功能热力学
麦克斯韦棘轮是自主的有限状态热力学引擎，可实现输入输出信息转换。之前对这些“恶魔”的研究主要集中在它们如何利用环境资源来产生功：它们随机化有序输入，利用增加的香农熵将能量从热库转移到功库，同时遵守刘维尔状态空间动力学和第二定律。然而，到目前为止，正确确定这种功能性热力学操作机制仅限于极少数引擎，这些引擎的信息承载自由度之间的相关性可以精确计算并以封闭形式计算出来——这是一个高度受限的集合。此外，棘轮行为的关键第二个维度在很大程度上被忽略了——棘轮不仅改变环境输入的随机性，其操作还构建和解构模式。为了解决这两个维度，我们采用了动态系统和遍历理论的最新成果，这些理论可以有效而准确地计算一般隐马尔可夫过程的熵率和统计复杂性发散率。与信息处理第二定律相结合，这些方法可以准确地确定具有任意数量状态和转换的有限状态麦克斯韦妖的热力学操作状态。此外，它们还有助于分析给定引擎的结构与随机性之间的权衡。结果大大增强了对信息引擎的信息处理能力的视角。作为应用，我们对 Mandal-Jarzynski 棘轮进行了彻底的分析，表明它具有不可数无限的有效状态空间。