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具有可变可再生能源的稳定随机容量扩张：比较矩匹配和分层场景生成抽样
本文探讨了在长期容量扩张模型中纳入代表短期随机性的运行场景的重要性，其中可变可再生能源占比很高。由于场景生成程序通常是概率性的，例如基于抽样，因此确保容量扩张模型中的稳定结果至关重要，因此决定最佳解决方案的是潜在的不确定性，而不是模型中不确定性的近似值。然而，尚不清楚哪些运行场景属性对于确保随机模型的良好结果和稳定性很重要。本文评估了代表欧洲电力系统的多视野随机容量扩张问题中的三种基于抽样的场景生成程序。我们比较了可变可再生能源占比很高的随机建模与确定性建模的使用情况。此外，我们对每个程序的 90 个场景树进行样本内和样本外稳定性测试，并比较了程序在从实际分布近似最优值时产生稳定系统成本和容量投资的能力。结果表明，与确定性建模相比，可变可再生能源占比超过 80% 的随机建模会导致对可调度和可变可再生能源容量的投资增加，这意味着在可变可再生能源占比非常高的情况下应使用随机建模。与其他替代方案相比，基于分层抽样的场景生成程序在相同数量的运营场景下提高了稳定性，应进一步探索使用分层抽样的场景生成程序。
人类大脑神经元-神经胶质细胞-突触组成在形成静息
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a,b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 华盛顿大学医学院放射学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 b 华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学 Mallinckrodt 放射学研究所，4525 Scott Ave. 3216 室，密苏里州圣路易斯，63110 电子邮件：yablonskiyd@wustl.edu https：BMRL-DmitriyYablonskiy 电话：+1(314)362-1815；传真：+1(314)362-0526 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触 摘要 虽然在研究健康人脑和各种临床条件下的静息状态功能网络方面已经取得了重大进展，但有关它们与脑细胞成分关系的许多问题仍未得到解决。在本文中，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 对人脑细胞组成进行体内定量映射，并使用来自人类连接组计划的 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 静息状态数据来探索脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。我们的结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元之间的功能连接强度不仅受神经元的影响，还受脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。数据显示，这些细胞功能关系在脑活动的超慢频率范围 (0.01-0.16 Hz) 中最为明显，已知这与 BOLD 信号的波动有关。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。我们发现，神经元密度最高（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络在单个功能单元中表现出最强的 BOLD 信号一致性，以及最强的网络内连接性。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，这使得 DMN 在大脑的整体组织以及健康和疾病中的功能网络层次结构中发挥重要作用。
研究论文 通过静息态闭眼脑电图检测中度创伤性脑损伤
创伤性脑损伤 (TBI) 是如果医疗救治延误，可能带来严重后果的损伤之一。通常，需要分析计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 来确定中度 TBI 患者的严重程度。然而，由于如今 TBI 患者的数量不断增加，对每位潜在患者进行 CT 扫描或 MRI 扫描不仅成本高昂，而且耗时。因此，在本文中，我们研究了使用具有计算智能的脑电图 (EEG) 作为替代方法来检测中度 TBI 患者严重程度的可能性。EEG 程序比 CT 或 MRI 便宜得多。虽然与 CT 和 MRI 相比，EEG 的空间分辨率不高，但它的时间分辨率很高。使用传统的计算智能方法从 EEG 分析和预测中度 TBI 非常繁琐，因为它们通常涉及复杂的信号预处理、特征提取或特征选择。因此，我们提出了一种使用卷积神经网络 (CNN) 自动对健康受试者和中度 TBI 患者进行分类的方法。该计算智能系统的输入是静息状态下的闭眼脑电图，未经预处理和特征选择。使用的脑电图数据集包括 15 名健康志愿者和 15 名中度 TBI 患者，这些数据来自马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学医院。将所提出方法的性能与其他四种现有方法进行了比较。所提出方法的平均分类准确率为 72.46%，优于其他四种方法。结果表明，所提出的方法有可能用作中度 TBI 的初步筛查，以选择患者进行进一步诊断和治疗计划。
Alpha 波段静息态脑电图连接与非语言智力相关
本研究的目的是调查脑电图静息状态连接是否与智力相关。165 名参与者参加了这项研究。记录了每位参与者 6 分钟的闭眼脑电图静息状态。分别计算了两个完善的同步测量 [加权相位滞后指数 (wPLI) 和虚相干性 (iMCOH)] 以及传感器和源脑电图空间的图论连接指标。使用瑞文渐进矩阵测量非语言智力。根据神经效率假设，alpha 波段范围内的大脑网络路径长度特征（平均和特征路径长度、直径和接近中心性）与传感器空间的非语言智力显着相关，但与源空间无关。根据我们的结果，非语言智力测量的差异主要可以通过从包含节点之间弱连接和强连接的网络构建的图形指标来解释。
![arXiv:2403.01706v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 4 日](/simg/7\79126cf7dedce38cd7639f47811c6b2882a15732.webp)
arXiv:2403.01706v2 [quant-ph] 2024 年 9 月 4 日
量子信息中的一个基本原理是矩 EU [Tr UρU † O t ] 的计算。这些矩描述了将状态 ρ 发送到从某个分布中采样的随机幺正 U 并测量可观测量 O 所获得的期望值分布。虽然这些矩的精确计算通常很困难，但如果 U 由局部随机门组成，则可以通过对马尔可夫链式过程进行蒙特卡洛模拟来估计 EU [Tr UρU † O t ]。然而，这种方法可能需要大量样本，或者存在符号问题。在这项工作中，我们建议通过张量网络来估计矩，其中局部门矩算子被映射到作用于其局部交换基的小维张量。通过利用表示理论工具，我们研究了局部张量维数，并为深电路产生的矩阵积状态的键维数提供了界限。我们将我们的技术与蒙特卡洛模拟进行了比较，结果表明我们的技术可以显著优于它们。然后，我们展示了当 U 是一个作用于数千个量子比特并具有数千个门的量子神经网络时，张量网络如何精确计算二阶矩。最后，我们用数字方式研究了具有正交随机门的电路的反集中现象，由于符号问题，这项任务无法通过蒙特卡洛进行研究。
使用数值方法和数据集机器学习
摘要。结构系统可能会由于动态激发和惯性而产生负矩。复合金属甲板平板通常设计用于承受正矩，并在底部得到加固，顶部的热增强最小。然而，在动态冲击负载下，上部的固定加固可能会导致这些平板在负矩下失败。因此，本研究调查了在自由下降重量冲击负载下复合金属甲板板的性能。该研究由两个主要部分组成：基于收集到的数据，通过NITE元素模拟分析和培训机器生成数据。LS-DYNA商业软件用于分析具有三个参数的165个模型：平板长度，前锋重量和前锋速度。在机器学习组件中，有限元建模（FEM）结果用于训练机器并准确预测这些板的性能。报告的结果是根据最大负矩，最大DE分解以及平板的弹性和塑性行为报告的。该研究表明，在高前锋速度下，标本在60至80 kN的范围内经历了最终的内部负矩。
公告
（8）其他 A. 可以通过邮寄方式投标。在这种情况下，信封上必须清楚标明“（投标主题）附有投标文件”，并且必须于6月27日星期四下午5点之前到达第324会计部队静内支队。 在这种情况下，请拨打下面列出的人员以确认消息已到达。 投标人须提交《资格审查结果通知书》一份。 C) 若委托代理投标，须提交委托书。 投标人必须在投标文件中包含以下声明，作为排除有组织犯罪的承诺。 “本公司（若为本人或个人）、本公司（若为团体））接受《招标及合同指南》及《标准合同等》的合同条款，参与投标。”此外，我们承诺遵守《招标和承包指南》中规定的有关排除有组织犯罪的事项。 投标、合同相关事宜咨询处：陆上自卫队静内警备队第 324 会计中队静内支队（联系人：玉井）电话：0146-44-2121（内线 350）传真：0146-44-2121（内线 352） （9）公告发布地点及期间 A.发布地点：新日高町商会、新日高町政府、静内警备队第 324 会计中队静内支队、东千岁警备队第 324 会计中队北部区会计中队网站：http://www.mod.go.jp/gsdf/nae/fin/index.html B.发布期间：2024 年 6 月 14 日（星期五）～2024 年 6 月 28 日（星期五）
轮班工作对中国煤矿工人认知功能的影响：静息态 fNIRS 研究
摘要：目的：探讨轮班工作对中国煤矿工人认知功能的影响。背景：轮班工作在煤炭等现代工业中普遍存在，人们越来越关注轮班工作对矿工工作绩效和个人幸福感的影响。方法：共有54名三班矿工（早班17人，下午班18人，夜班19人）参加了这项探索性研究。采用静息态fNIRS功能连接方法评估轮班前后的认知能力。结果：结果显示，三班工人轮班前后的认知能力存在显著差异。大脑功能连接降低的顺序为夜班、下午班和早班。早班和晚班工人在轮班结束时脑功能连接较轮班前有所降低。夜班工人的结果则相反。各组工人前额叶皮层静息态脑功能网络均表现出小世界特性。早班和晚班工人前额叶皮层中介中心性和节点局部效率存在显著差异。结论：本研究结果为从脑科学角度研究轮班工作对中国煤矿工人认知能力的影响提供了新的思路。
镇静临床成像和麻醉方案中的静息状态 fMRI 优化
材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估，并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络，使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性：整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。