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俄亥俄州富兰克林县格兰德维尤高地市
简介。2023 年 11 月 7 日，俄亥俄州富兰克林县格兰维尤高地市的大多数选民批准了一项投票问题，授权格兰维尤高地市（“市”）进行自动政府聚合。市就此事举行了两次公开听证会后，市议会批准了俄亥俄州修订法典（“RC”）第 4928.20(C) 节规定的本运营和治理计划（“运营计划”）。市政府已根据俄亥俄州行政法规（“OAC”）第 4901:1-21-16 节中的政府聚合条款制定了本运营计划。一旦获得俄亥俄州公共事业委员会（“PUCO”或“委员会”）认证为政府聚合商，市政府将被授权在其地理边界内合并多个零售电力客户负载（“聚合”），以促进在俄亥俄州竞争激烈的零售电力市场购买电力供应。
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
用非冗余小波代表高维数据的动力学
数据科学中的一个至关重要的问题是将高维数据中的有意义的信息提取到一个低维功能集中，这些特征可以在不同级别上表示原始数据。小波分析是将时间序列信号分解为具有详细时间分辨率的几个级别的普遍方法。但是，获得的小波在每个样本中以及一个人群中的不同样本之间相互交织并过度代表。在这里，使用模拟尖峰，实验性尖峰，钙成像信号和人类电视学信号的神经科学数据，我们在小波之间利用条件互信息进行特征选择。验证了所选特征的有意义，以高精度地解码刺激或条件，但仅使用一小部分特征。这些结果提供了一种新的小波分析方法，用于提取时空神经数据动力学的基本特征，然后可以通过代表性特征支持机器学习的新型模型设计。
使用高维单维和多维数据估计 pi ...
量子计算是基于量子力学的工作原理进行的，当前二维量子计算技术面临噪声、信息容量等重大问题，高维量子计算被用来解决这些问题。本研究尝试通过高维下的多全局和单全局量子相位估计（QPE）算法来近似计算π。研究表明，在高维下可以使用更少的量子资源来计算π，且精度至少等于或高于二维QPE。此外，当量子数或维数保持不变时，高维下多全局QPE的结果至少等于或优于单全局QPE。本研究中的所有计算均在Cirq上实现。
高维元宇宙平台和虚拟扩展的自我
认知研究传统上使用低维测量和刺激呈现，强调实验室控制，而不是反映日常生活活动和互动的高维（即生态有效）工具。虽然实验室中受控的实验呈现增强了我们对健康和临床队列的认知的理解，但高维可能会扩展现实和认知。高维元宇宙方法使用具有动态刺激呈现的扩展现实 (XR) 平台，将人类和模拟技术结合起来以扩展认知。本文的计划如下：“从低维到高维的认知研究扩展”部分讨论了当前对反映日常认知活动的高维刺激呈现的需求。在“算法设备和认知的数字扩展”部分，介绍了扩展心智的技术，并将元宇宙作为扩展的候选认知过程。接下来，在“理解扩展心智技术的神经认知框架”部分，提出了一个框架和模型，用于理解人类技术耦合的神经关联，包括自动算法过程（边缘-腹侧纹状体环路）、反射认知（前额叶-背侧纹状体环路）和算法处理（岛叶皮层）。人机交互的算法过程可以随着时间的推移成为大脑和技术的自动化和算法耦合。本文最后简要总结并讨论了 Metaverse 可用于研究人们如何在模拟现实世界活动和互动时对高维刺激做出反应的方式。
实现高安全性的电池开发
预计将开发具有高能量密度和高安全性的全稳态电池（ASSB）。使用高容量负电极（例如锂金属和硅）以及高容量的正极电极（例如基于硫基于硫的氧化物和富含Li的氧化物材料）的主要挑战是，正和负电极的活性材料在充电和排放期间经历较大的体积变化。在该项目中，将开发适合这些高容量电极的机械性能，电化学稳定性和离子电导率的固体电解质。我们还专注于界面设计，以形成和维护电极和电解质，电池制造过程之间的固体界面以及高级分析和计算方法，以阐明循环过程中界面处发生的机制。该图显示了使用基于硫的阳性电极和晚期阳性液体使用富含Li的氧化物阳性电极的发育目标。我们将建立基本技术，以加速具有高能量密度和高安全性的Assb的商业化，并在将来实现GX。
高尺寸的块茎土豆品种
Ladics，G.S。，Selgrade，M.K.，2009。Identifying Food Proteins with Allergenic Potential: Evolution of Approaches to Safety Assessment and Research to Provide Additional Tools.调节毒理学和药理学54，S2 – S6。https://doi.org/10.1016/j.yrtph.2008.10.010
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
学习使用高维接口控制复杂康复机器人
摘要 — 颈椎受伤会导致上肢功能丧失。辅助机器可以支持上肢运动功能的丧失。但是，要恢复日常生活活动（例如，自己进食）的功能，辅助机器需要能够在高维度上运行。这意味着需要具有匹配高维操作能力的界面。身体-机器界面提供了这种能力，并且已经证明它是一种适合行动不便人士的界面。这是因为它可以利用人们可用的残余身体运动。以前使用该界面的研究仅表明该界面可以控制低维辅助机器。在这项初步研究中，我们证明了该界面可以扩展到高维机器人，可以由未受伤的人群学习控制 7 维辅助机械臂，执行复杂的伸展和功能任务。我们还分享了各种分析的结果，这些结果暗示即使在性能极低的情况下也可以进行学习。解耦机器人控制维度之间的内在关联似乎是学习的一个因素——也就是说，独立激活每个控制维度的能力可能有助于学习和掌握高维机器人控制的技能。此外，我们表明，学习控制机器人和学习执行复杂的运动任务可以同时发生。