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潜在平衡：任意的统一学习理论...
物理计算元素的响应时间是有限的，神经元也不例外。在皮质网络的分层模型中，每层都引入了响应滞后。物理动力学系统的这种固有属性导致刺激的处理延迟，并导致网络输出和启发性信号之间的时机不匹配，因此不仅会推断，而且还可以学习。我们引入了潜在平衡，这是一个慢速组件网络中推断和学习的新框架，通过利用生物神经元的能力来避免这些问题，以相对于其内存潜力进行输出。该原理可以独立于网络深度，可以实现准稳定推断，并避免需要分阶段可塑性或计算昂贵的网络松弛阶段。我们从依赖网络的广义位置和动量的前瞻性能量函数中共同得出脱离神经元和突触动力学。所得模型可以解释为具有连续时间，泄漏的神经元动力学和连续的局部局部可塑性的深层皮质网络中误差反向传播的误差。我们展示了对标准基准数据集的成功学习，并使用完全连接和连接的体系结构来实现竞争性能，并展示了如何将我们的原理应用于皮质微电路的详细模型。此外，我们研究了模型对时空底物缺陷的鲁棒性，以证明其在体内或在硅中的物理实现的可行性。§
应用遗传算法设计微型...
摘要使用微型氢发电厂（MHPP）已将自己确立为解决农村孤立地区能源贫困问题的基本工具，不仅在此领域，而且在大规模发电中也成为了最常用的可再生能源。尽管所使用的技术在过去几十年中取得了重要进步，但通常已应用于大型水力系统。这个事实将孤立的MHPPS的使用降级到背景。在这种情况下，这些项目的选项策略的制定仍然有很大的改善，实际上，这些项目仍然限于使用拇指规则。它导致了可用资源的次级最佳使用。这项工作建议使用遗传算法（GA）来协助MHPP的设计，从而找到MHPP不同元素的最合适位置，以实现对资源的最有效使用。为此，第一个开发了植物的详细模型，然后是最佳设计的优化问题，该问题是通过考虑真实的地形地形数据来提出的。这个问题都以single（以最大程度地降低成本）和多目标（以最大程度地降低成本，同时最大化生成的功率）模式，从而对使用气体在农村孤立区域设计MHPP的潜力进行了深入的分析。为了验证所提出的方法，它将应用于洪都拉斯的真实场景的一组地形数据。将所达到的结果与基线整数变量算法和其他元元素算法进行了比较，这表明在成本方面，解决方案的改善显着改善。
光遗传学刺激以形态依赖的方式招募皮质神经元
单光子光遗传刺激是神经科学中的关键工具，可以实现精确的、细胞类型特异性的神经回路调节。以完全可植入的宽场刺激器阵列的形式对这种技术进行小型化，可以在长期实验中询问皮质回路，并有望增强脑机接口以恢复感觉和运动功能。然而，对于基础科学和临床应用来说，这种技术必须达到在单列级别选择性激活感觉和运动表征所需的精度。然而，研究报告称，在受刺激的皮质区域内，神经元反应不同，有时甚至相互冲突。虽然循环网络机制会导致复杂的反应，但我们在这里证明，复杂性已经从神经元形态的层面开始。通过在第 2/3 层和第 5 层锥体神经元的详细模型中模拟光遗传反应，我们考虑了不同刺激强度下的真实生理动态，包括阈值、持续和去极化阻滞反应。我们的研究结果表明，皮质表面单个刺激器位置激活的神经元的空间分布可能不均匀，并且会随着刺激强度和神经元形态的变化而变化，这可能解释了早期实验中观察到的反应异质性。我们发现，由于神经元形态，激活会从光源横向扩散到几百微米。为了提高精度，我们探索了两种策略：优先在体细胞中表达通道视紫红质，这只对第 5 层神经元有效，以及缩小刺激光束，这可以提高两层的精度。我们的结果表明，在正确的光学设置下，可以实现单列精度的刺激，并且刺激器的光学增强可能比针对体细胞的基因改造提供更显著的精度改进。
急性和慢性DNA诱变和修复的单裂化解
为了构建脑细胞，电路和区域的生物物理详细模型，越来越多地采用数据驱动的方法。这有助于获得一项模拟活动，该活动尽可能忠实地重现实验记录的神经动力学，并将模型转变为基于控制神经细胞性质的原理进行预测的有用框架。在这种情况下，对现有神经模型和数据的访问有助于计算神经科学家的工作，并促进了其新颖性，因为科学界的增长越来越大，神经模型的类型，大小和数量逐渐增加。尽管如此，即使保证可访问性，数据和模型也很少重复使用，因为很难检索，提取和/或了解相关信息，并且通常需要下载和修改单个文件，执行神经数据分析，优化模型参数，并借到自己的资源。虽然着重于构建海马细胞的生物物理和形态准确模型，但我们创建了一个在线资源，即Hippocampus Hub的构建部分 - 一种用于研究海马的科学门户网站，用于研究海马的数据，从不同的在线开放式存储库中收集了来自不同的在线开放式存储库，并允许他们作为单个蜂窝模型构建单个模型构建单个模型的收集。工具和数据的互操作性是我们介绍的工作的关键功能。通过简单的单击和收集程序，例如填写在线商店的购物车，研究人员可以直观地选择感兴趣的文件（即电生理记录，神经形态和模型组件），并开始构建数据驱动的海马神经元模型。这样的工作流程重要的是一个模型优化过程，该过程利用了透明授予用户的高性能计算资源，以及用于运行优化模型的模拟的框架，均通过Ebrains Hodgkin-Huxley神经元建筑商在线工具获得。
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EnergyPLAN 模型自 1999 年以来不断发展，并扩展为目前的 15.1 版本。最初，该模型由 Henrik Lund 开发，并在 EXCEL 电子表格中实现。很快，模型就变得非常庞大，因此，在 2001 年，该模型的主要编程被转换为 Visual Basic（从 3.0 版到 4.4 版）。同时，所有逐小时分布数据都被转换为外部文本文件。总之，这使模型的大小缩小了 30 倍。这次转换是与 Leif Tambjerg 和 Ebbe Münster（PlanEnergi 顾问）合作完成的。2002 年，该模型在 Delphi Pascal 中重新编程为 5.0 版。2003 年，该模型扩展为 6.0 版。这一转变由 Henrik Lund 在 Anders N. Andersen 和 Henning Mæng（能源与环境数据）的帮助和协助下实施。在 6.0 版中，模型得到了扩展，可以计算二氧化碳排放的影响以及当电力供应被视为某个地区整个能源系统的一部分时可再生能源 (RES) 的份额。还增加了分析外部电力市场上不同交易选择的可能性。2005 年春季，该模型扩展为 6.2 版，与 H2RES 模型进行比较研究，重点是可再生岛屿的能源系统分析。这项比较研究是与萨格勒布大学的 Neven Duic 和 Goran Krajacić 共同完成的。作为这项工作的一部分，EnergyPLAN 模型中添加了两种新的电力存储/转换设施的可能性。一种是电力存储单元，可用于建模，例如水力存储或电池存储。另一种是电解器，它能够产生燃料（例如氢气）和热量用于区域供热。此外，与特拉华大学的 Willet Kempton 合作实施了 V2G（车辆到电网）建模设施。2005 年秋季和 2006 年春季，该模型进一步扩展为 6.6 版。主要重点是能够作为欧盟项目 DESIRE 的一部分模拟六个欧洲国家的能源系统。因此，系统中增加了选择更多可再生能源、核能和水力发电以及水库和可逆泵设施的可能性。2006 年夏季和秋季，该模型进一步扩展为 7.0 版。添加了新的组件，例如不同的运输选项和不同的个人加热选项。在博士生 Georges Salgi 的帮助下，实施了压缩空气能量存储 (CAES) 的详细模型。在博士生 Marie Münster 的帮助下，添加并测试了不同的废物利用选项。然而，主要成果是在模拟系统中每个组件的商业经济边际生产成本的基础上，对整个能源系统实施了新的经济模拟。还增加了计算年度社会经济总成本的选项。在博士生 Brian Vad Mathiesen 的帮助下，新选项经过了测试，并应用于丹麦的 2030 能源计划。在奥尔堡大学的 Mette Reiche Sørensen 的帮助下，扩展能源模型的图表被制作并实现到用户界面中，Sørensen 也协助编写了本文档。2010 年初，版本 8 包含了由 Poul Østergaard 帮助开发的结合地热和吸收式热泵的新型废物转化为能源技术设施、由 David Connolly 帮助的新型泵水能储存设施以及由 Poul Østergaard 和 Brian Vad Mathiesen 发起的一些小改进。除此之外，它还成为了单独存储 COST 数据的选项。