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开放式：培训具有大规模合成角色的可自定义角色扮演的LLM
在大型语言模型（LLMS）中（也称为charcter概括）中可自定义的角色扮演，人们对其在开发和部署角色扮演的对话代理方面的多功能性和成本效率引起了人们的关注。本研究探讨了一种大规模数据合成方法，以配备LLM具有特征生成能力。我们首先使用角色中心的角色综合大规模角色概况，然后探索两种策略：响应重写和响应生成，以创建与角色一致的教学响应。为了验证我们的合成教学调谐数据的有效性以进行角色泛化，我们使用Llama-3 8B模型执行监督的微调（SFT）。我们表现最好的模型增强了原始的Llama-3 8b指导模型，并实现了与角色扮演对话的GPT-4O模型相当的性能。我们发布了1个合成字符和指导对话，以支持公共研究。
25. 大规模疫苗接种运动
大规模疫苗接种运动是指当局在短时间内为尽可能多的（适当的）人接种疫苗。大规模疫苗接种是常规疫苗接种的补充（见行动工具常规疫苗接种）。组织大规模疫苗接种可能是因为无法进行常规疫苗接种或为了帮助控制疫情。如有必要，这也是志愿者接种疫苗的好机会（如果他们符合条件）。大规模疫苗接种运动的一些例子包括：在麻疹爆发期间针对儿童的大规模疫苗接种运动、在埃博拉爆发期间的大规模疫苗接种运动或在 COVID-19 大流行期间的大规模疫苗接种。
液体空气储能（LAES）作为可再生能源整合的大规模存储技术 - 调查研究的综述和LAES的近观点
排放如果有效使用（Eurostat，2017年）。如今，生产的能源的大约7％来自可再生能源（Ren21，2016）。 由于全球对碳相关环境问题的认识以及绿色技术和政府支持可再生能源部门的努力的份额不断增长，预计该价值将在未来几年增长。 但是，考虑到RES的间歇性特征，可再生能源产生的比率增加可能会导致电网中的几个问题。 实际上，它的发电部门在当地受到天气模式（IEC，2011年）和白天/夜间周期的影响。 因此，使用电能量存储（EES）被视为支持可变res集成的一种潜在方法（Luo等，2015）。 EES系统还可以提供其他有用的服务，例如剃须，负载转移和支持智能电网的实现（Luo等，2015）。 在对2030年的电力储存路线图研究中，如果各国在能源系统组合中的可再生能源份额增加一倍，则电力存储设施往往会增加三倍（Irena，2017年）。 ees不是一项技术，而是指技术的投资组合。 可以根据能量转换和存储来对能量存储进行分类。 主要用于大规模的能量存储（Irena，2017）。 抽水储存（PHS）在2017年中期全球安装的电气存储容量为96％，并以平流和压缩空气的空气储能技术（IEC; IRENA，2017）。如今，生产的能源的大约7％来自可再生能源（Ren21，2016）。由于全球对碳相关环境问题的认识以及绿色技术和政府支持可再生能源部门的努力的份额不断增长，预计该价值将在未来几年增长。但是，考虑到RES的间歇性特征，可再生能源产生的比率增加可能会导致电网中的几个问题。实际上，它的发电部门在当地受到天气模式（IEC，2011年）和白天/夜间周期的影响。因此，使用电能量存储（EES）被视为支持可变res集成的一种潜在方法（Luo等，2015）。EES系统还可以提供其他有用的服务，例如剃须，负载转移和支持智能电网的实现（Luo等，2015）。在对2030年的电力储存路线图研究中，如果各国在能源系统组合中的可再生能源份额增加一倍，则电力存储设施往往会增加三倍（Irena，2017年）。ees不是一项技术，而是指技术的投资组合。可以根据能量转换和存储来对能量存储进行分类。主要用于大规模的能量存储（Irena，2017）。抽水储存（PHS）在2017年中期全球安装的电气存储容量为96％，并以平流和压缩空气的空气储能技术（IEC; IRENA，2017）。传统的抽水储存系统在不同的高程下使用两个水库，并且挤压空气技术需要地下储物腔，例如
根据停电持续时间的概率确定大学建筑的燃料电池-电池备用系统的规模
氢是一种光明的能源载体，对于脱碳和应对气候变化至关重要。这种能源发展涉及多个领域，包括电力备用系统，以便在停电期间为优先设施负载供电。由于建筑物现在集成了复杂的自动化、家庭自动化和安全系统，能源备用系统引起了人们的兴趣。基于氢的备用系统可以在多日停电的情况下供电；但是，备用系统的大小应适当，以确保基本负载的生存和低成本。从这个意义上讲，这项工作提出了一种使用停电历史的低压 (LV) 建筑燃料电池 (FC) 备用系统的尺寸。历史数据允许拟合概率函数以确定负载的适当生存。建议的尺寸应用于带有光伏发电系统的大学建筑作为案例研究。结果表明，在通常的 330 分钟停电情况下，安装的 FC 电池备用系统的尺寸比仅使用电池的系统便宜 7.6%。如果发生异常的 48 小时停电情况，则可节省 59.3%。它确保在停电期间有 99% 的概率供应基本负载。它证明了 FC 备用系统在应对长时间停电和集成电池以支持突然的负载变化方面的相关性。这项研究的重点是使用实际停电的历史数据来定义具有总服务概率的基本负载的生存。它还可以确定非优先负载的充分生存。所提出的尺寸适用于其他建筑物，并可以量化备用系统的可靠性，以增强电气系统的弹性。
大规模 MIMO 中可实现的能源效率
引言大规模MIMO被认为是在现代无线通信系统（如5G NR及更高版本）中实现所需数据速率、带宽和可靠性的关键技术[1][2]。在基站（BS）中使用大型天线阵列（NT>64）可以显著提高信噪比（SNR），并通过指向特定位置的窄波束实现空间分集传输[3]。这两个特性使得在24至52 GHz的较高频带上进行毫米波通信变得可行[4]。事实上，它们是克服频谱较高部分传播路径损耗增加的有效方法[5][6]。然而，由于射频（RF）链数量的增加，大量天线也意味着更严格的硬件要求，从而导致更高的功耗[5]。从这个意义上讲，提高系统能源效率（EE）已成为主要关注点和活跃研究的重点。一般而言，大规模 MIMO 系统中的 EE 可以通过降低信号处理复杂度及其相关功耗，或通过提高硬件资源利用率 1 [7] 来改善。根据这一标准，[8] 和 [9] 提出了一种联合优化时域波束控制和峰均功率比 (PAPR) 降低的方法，其中计算复杂度显著降低，同时提高了功率放大器效率。然后，
一组非并网区域大规模整合太阳能可再生能源的研究案例
在偏远岛屿或孤立地区等未联网地区，大规模整合太阳能可再生能源是一项挑战。事实上，这些地区的电网无法依赖大型电网的支持，更容易受到太阳能资源固有波动性和电网故障（如生产单元或输电线路突然故障）的影响。欧盟委员会资助的 TwInSolar 项目旨在提供支持和解决方案，以克服未接入大陆电网的岛屿地区面临的问题。作为该项目的一部分，向科学界介绍了四个研究案例，每个案例都强调了在留尼汪岛不同规模上观察到的具体问题。本文旨在详细描述四个选定的系统、相应的挑战以及可用的数据。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
Multi-Knock-一种用于克服植物功能冗余的多靶点基因组规模 CRISPR 工具箱
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
能源转型——史上最大规模的资本重新分配
能源转型代表着历史上规模最大、速度最快的资本重新分配，到 2030 年需要 37 万亿美元的投资。成熟的可再生能源技术的进一步发展正在创造新一代机会，包括电池存储和下一代太阳能电池板。能源转型通过将技术与可持续性相结合来提供回报，为私人市场投资者提供了激动人心的投资机会。
人类卫星 3 DNA 编码兆碱基规模的转录因子结合平台
真核生物基因组中经常散布着大量串联重复序列，称为卫星 DNA，这些序列是组成性异染色质的基础，常位于着丝粒区域周围。虽然某些卫星 DNA 类型在着丝粒生物学中具有明确的作用，但其他丰富的卫星 DNA 的功能尚不明确。例如，人类卫星 3 (HSat3) 约占人类基因组的 2%，形成高达数十兆碱基的巨大阵列，但这些阵列在着丝粒功能中没有已知的作用，直到最近才几乎完全被排除在基因组组装之外。因此，这些巨大的基因组区域仍然相对研究不足，而 HSat3 的潜在功能作用在很大程度上仍然未知。为了解决这个问题，我们对新的 HSat3 结合因子进行了系统筛选。我们的工作表明，HSat3 阵列含有高密度的转录因子 (TF) 基序，这些基序与与多个高度保守的信号通路相关的因子结合。出乎意料的是，HSat3 中最富集的 TF 属于 Hippo 通路转录效应子家族 TEAD。我们发现 TEAD 以细胞状态特异性的方式将辅激活因子 YAP 募集到 HSat3 区域。利用 RNA 聚合酶-I 报告基因检测、HSat3 的靶向抑制、YAP 的诱导降解和超分辨率显微镜，我们表明 HSat3 阵列可以将 YAP/TEAD 定位在核仁内，YAP 在那里调节 RNA 聚合酶-I 活性。除了揭示 Hippo 通路与核糖体 DNA 调控之间的直接关系外，这项研究还表明卫星 DNA 可以编码多个转录因子结合基序，为这些巨大的基因组元素定义了新的作用。