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城市研究在线 - 伦敦大学城市
摘要：可再生能源的时间和地理可用性是高度可变的，这对能源存储和能源传输系统的正确选择施加了重要性。本文提出了一种智能策略，以利用天然气分配网格来运输和存储氢。目标是双重的：评估网格的容量限制，以适应“绿色氢”，以增加可再生能源（RESS）的份额，并同时确定风能，光伏（PV），生物甲基甲烷和电力系统的最佳组合，从而最大程度地降低了投资和运营成本。为此，考虑到气体网格的实际特性和压力水平，整个国家的能源供应系统被建模和优化，这被认为是绿色氢的唯一存储机制。操作概念是白天用氢气填充气电网，并在夜间使用天然气填充天然气，同时始终消耗天然气 - 氢混合物。绿色氢是由由PVS，风力涡轮机和生物甲烷动力系统提供动力的电解器产生的。表明：i）只要RES的份额不超过20％，就无需使用气电网作为RES存储系统，ii）从20％到50％的RES共享的RES共享的气电网可以在峰值中获得电力的盈余，这将在峰值上“完整”的峰值限制，而在50％以上的峰值中，将其用于峰值的峰值。消费者。气电网可用作唯一可再生能源载体和储存系统，最多可占Res共享的65％。
通过可再生电力脱碳化其他能源部门的能源基础设施 - 有用的能源需求的时空分析，到基于德国案例>的可再生能源供应途径的可再生能源供应
摘要在减少温室气体排放方面的进展是在电力部门值得注意的，但其他部门（例如运输和供暖）却落后了。一种从电力部门传播温室气体排放到其他部门的策略是所谓的“部门耦合”。在此背景下，我们提出以下两个问题：（1）（有用和最终）能源在多大程度上与时间和空间的可再生能源的供应相匹配？（2）可以通过应用时空分析得出扇形耦合途径对未来基础设施要求的哪些影响？进行分析，我们假设一个场景，德国的温室气体排放减少了95％，作为政府针对2050年的案例研究。我们选择一种消费者驱动的方法，分析从消耗到不同部门耦合技术供应的能量价值链。从有用的能源消耗中，我们得出了高时空和区域分辨率中的最终能源需求模式，并评估对可再生能源扩张策略的影响。我们的研究的主要贡献是双重的：首先，我们在高度和区域分辨率中引入了可转移和可转移的消费者驱动的分析，该分析具有高度扇区耦合的能源系统，并对能源基础架构产生了影响。第二，我们从结果中提供了有关将可再生能源整合到当前能源系统中的有效和有效策略的结果。关键字：扇区耦合，可再生能源，电力，供暖，运输，基础设施，能源政策jel分类：C23，C5，C63，Q4，Q4
使用CRISPR/SACAS9和温度耐受性LBCAS12A
摘要Nicotiana tabacum是一种非食品草药，有可能被用作生物基因生成药物，疫苗或有价值的小型代谢物。为了实现这些目标，可以改善预先设计的基因组修改的遗传工具是必不可少的。CRISPR/CAS核酸酶的发展允许诱导特定于特定的双链断裂，以增强同源重组介导的基因靶向（GT）。但是，对于包括烟草在内的许多农作物而言，GT的效率仍然是一个具有挑战性的障碍。最近，对几种植物物种的研究表明，通过用其他CRISPR/CAS基核酸酶代替SPCAS9，GT效率可能会大大增强。因此，我们测试了SACAS9以及温度不敏感的LBCAS12A（TTLBCAS12A）靶向烟草基因。同时，我们还优化了农杆菌介导的烟草转化和组织培养的方案。以这种方式，当使用TTLBCAS12A时，我们可以将GT效率提高到最高三分之一的接种子叶，而TTLBCAS12A的表现非常优于SACAS9。此外，我们可以证明GT反应的转化道长度可以长606 bp，在大多数情况下，它的长度超过250 bp。我们获得了多个可遗传的GT事件，主要是杂合的，但也是双重的GT事件，有些事件没有T-DNA集成。因此，我们不仅能够第一次获得基于CRISPR/CAS的可遗传性GT事件，而且第一次获得了TTLBCAS12A，而且我们的结果也可能是烟草中的基因编辑和GT的优越选择。
生物医学信号处理与控制 - SBILab - IIIT-Delhi
分析脑电图 (EEG) 信号以确定人所经历的视觉刺激的性质是一个活跃的研究领域。它是了解人脑与行为之间联系的关键，尤其是对于脑机接口 (BCI) 应用和神经系统疾病患者的康复。在这项研究中，我们进行了一项比较视觉处理两个阶段的实验，确定了与它们相关的不同 EEG 信号，然后使用分类器区分这两个阶段。EEG 数据是使用特征结合实验收集的，该实验要求受试者在 100 毫秒和 1500 毫秒后检测颜色和形状结合的变化。这些研究测试间隔表示的两个阶段是使用从时域和频域提取的特征确定的。这些用于分别训练各种机器学习分类器。信号的时频域表示用于训练卷积神经网络 (CNN)。获得了有希望的结果。因此，这篇论文的贡献是双重的。首先，我们使用深度学习进行 EEG 数据分析，以确定 EEG 试验属于 100 毫秒类还是 1500 毫秒类。其次，我们将这些结果联系起来，预测人类大脑中视觉处理和视觉特征绑定的不同阶段。因此，深度学习可以帮助我们预测视觉处理的阶段，从而解锁有关大脑功能时间动态的重要见解。这有助于为 BCI 应用构建相关工具，例如对视觉特征绑定受损的受试者进行神经康复。
一个具有高通量
我们提出了一个用基于晶格的加密性加固的量子后区块链。使用的数字签名算法可确保对量子计算带来的安装威胁的安全性。其加密算法是为整个网络构建完全同态加密（FHE）计算的构建。该授权区块链节点以其加密形式正确处理交易，而在不了解其明文内容的情况下，仅保留独家的解密特权，仅保留给单个资产持有人，以明文授予他们访问其交易详细信息。我们还提出了一项优化的拜占庭式容忍度consus协议，展示了该系统实现每秒30,000笔交易的潜力。我们还提出了一个本机虚拟麦酸（VM），旨在支持诸如加法，减法，比较和密钥切换之类的主要操作。此内在功能使用户有能力开发任意计算逻辑，从而促进了对加密数据的执行。此VM不仅促进了交易的合成性，而且还坚持区块链生态系统内的机密性，中央集权和反审查措施的基本宗旨。我们的合规方法是双重的：单个资产持有人可能会在明文中对其交易历史进行潜在的审查，同时在网络层面上，管理实体保留了整体交易历史记录的加密存储库。管理实体具有解密密钥，可以根据需要揭幕交易详细信息。这种双层分层可确保对我们系统内的合规措施的细微差别遵守。
针对心力衰竭患者的药物治疗测序策略，射血分数降低：成本 - 私密分析这个小东西适合您：一个两个月的块茎饮食
马铃薯是一种多功能的蔬菜。您可以将其煮沸，烤，炸它，烤，烘烤并烧烤。您可以将其切成薄片，并用鸡蛋吃早餐，将其切成薄片，并用汉堡吃午餐，然后将其捣碎，然后搭配牛排吃晚餐。，如果您是克里斯·沃格特（Chris Voigt），那么每天都有所有这些方式，每顿饭，持续两个月。10月1日，华盛顿州马铃薯委员会执行董事Voigt开始了60天的土豆饮食，他在其网站（www.20potatoesaday .com）上进行了记录。他的计划是每天吃20个土豆 - 没有酸奶油，没有肉汁，没有奶酪，只有土豆和几个季节。他的全杂质饮食的目的是双重的：促进土豆的营养价值，并向政府证明其某些政策限制了为学童或低收入家庭提供土豆的机会。voigt现在是实现目标的三分之一以上，并说他的健康状况良好。“我做得很好我三个星期有很多能量，没有副作用。我唯一挣扎的是减肥，因为我没有足够的卡路里。”因为土豆正在填充，所以每天都在努力吃20个三个星期，他减掉了12磅，从原始体重的197磅降至185磅。仍然，正如Voigt在他的网站上指出的那样，他得到了很多营养。马铃薯富含维生素C，钾，饮食纤维，镁和维生素B 6等。虽然很少有人意识到这一点，但土豆也含有蛋白质。他承认，他的两个月饮食几乎无法平衡。“一种食品显然还不够，”他说。他的目标不是促进一种产品饮食，而是要提出观点。
关于预测模型和决策者：为什么公平需要不仅需要公平的预测模型
摘要基于预测的决策领域的隐含歧义涉及词典和决策概念之间的关系。该领域的许多文献都倾向于模糊两个概念之间的界限，并且通常只是指“公平的预测”。在本文中，我们指出，在尝试实施算法公平性时，这些概念的差异化是有帮助的。即使公平属性与使用的预测模型的特征有关，更恰当地称为“公平”或“不公平”的是决策系统，而不是预测模型。这是因为公平是关于由决定而不是由预测所产生的对人类生命的后果。在本文中，我们阐明了预测和决策概念之间的区别，并显示了这两个要素影响基于预测决策系统的最终公平属性的不同方式。以及从概念和实际角度讨论这种关系，我们提出了一个框架，以更好地理解和推理在基于预测的决策中建立公平性的概念逻辑。在我们的框架中，我们指定了不同的角色，即“预测模型”和“决策者”，以及每个人都为能够实现系统公平性所需的信息。我们的框架允许对角色的不同责任提出不同的责任，并讨论与道德和法律要求有关的一些见解。我们的贡献是双重的。首先，我们提供了一种新的观点，将重点从算法公平的抽象概念转移到了算法决策的具体背景依赖性的性质，在那里存在不同的参与者，可以实现不同的目标，并且可以独立行动。此外，我们还提供了一个概念框架，可以帮助在公平问题，确定职责并在现实世界中实施公平治理机制，以结构基于预测的决策问题。
COLVO：考虑几何和光度一致性
定位病变是结肠镜检查的主要目标。3D感知技术可以通过恢复结肠的3D空间信息来提高病变局部局部的准确性。但是，现有方法集中于单个帧的局部深度估计，并忽略了结肠镜的精确全局定位，因此未能提供病变的准确3D位置。此短缺的根本原因是双重的：首先，现有方法将结肠深度和结肠镜构成估计为独立任务，或将其设计为并行子任务分支。其次，结肠环境中的光源与结肠镜一起移动，从而导致连续框架图像之间的亮度波动。为了解决这两个问题，我们提出了一个新型的基于深度学习的视觉探针框架Colvo，它可以使用两个关键组成部分不断地估算结肠深度和结肠镜姿势：深度和姿势估计的深度策略（DCDP）和轻型一致的校准机制（LCC）。dcdp对夫妇融合和损失函数的利用对夫妇深度和构图估计模式的限制确保了连续帧之间几何投影的无缝比对。同时，LCC通过重新校准相邻帧的光度值来解释亮度变化，从而增强了Colvo的鲁棒性。对COLVO在结肠探测基准上进行的全面评估揭示了其在深度和姿势估计的最新方法上的承受能力。我们还展示了两个有价值的应用：肠道立即定位和完整的3D重建。Colvo的代码可从https://github.com/xxx/xxx获得。
肌腱材料与结构特性与不同运动种群中想象的定量磁共振之间的相关性
阿喀琉斯肌腱刚度（Kat）和Young的模量（YAT）是肌腱功能的重要决定因素。但是，他们的评估需要复杂的设备和耗时的程序。这项研究的目的是双重的：使用文献中提出的经典方法（超声和力数据的组合）和MRI技术比较Kat和YAT，以了解MRI在确定KAT和YAT差异方面的能力。此外，我们研究了短T2*松弛时间，KAT和YAT之间的潜在相关性，以确定T2*松弛时间是否可能与材料或结构特性有关。招募了十二个耐力和力量运动员，并招募了十二个健康对照。在T2*使用标准梯度回声MRI测量静止和较长的组件，同时使用经典方法（超声和动力学测量方法组合）评估KAT和YAT。Power athletes had the highest kAT (3064 ± 260, 2714 ± 260 and 2238 ± 189 N/mm for power ath letes, endurance athletes and healthy control, respectively) and yAT (2.39 ± 0.28, 1.64 ± 0.22 and 1.97 ± 0.32 GPa for power athletes, endurance athletes and healthy control, respectively) and the lowest T2* short component （分别为0.58±0.07，0.77±0.06和0.74±0.08 ms，分别为动力运动员，耐力运动员和健康对照）。耐力运动员的T2*长组件值最高。在研究的种群中，T2*长的组件，KAT或YAT之间没有任何相关性，而T2*短分量与YAT负相关。这些结果表明T2*短分量可用于研究不同人群中材料特性的差异。
血液的人造心脏氧合，自主性自主
在这项专利矿床中提出的人为心脏的人为心脏，基于地球每个偏远角落的唯一物理原理来关闭可持续能量的圆圈：重力的旁路和空气的弹性压力，即使在男人的胸部，也可以使用泵，直到有双重的行动，直到毫无疑问的是，在任何地方，即使是在这个人的胸口，也没有秩序的人，这是一家人，直到毫无疑问，直到毫无疑问，这是一家人，这是一家人的秩序，而不是秩序的人。违反了整个工业和经济发展。如果本发明发生在一百年前，那么一切都会更简单，更干净，更便宜。人造人的心脏是已经减少的高压釜系统的微型版本，以使其进入井的衬衫，以净化产量的能量。进入人的胸部以净化产生大脑所需能量的血液与井的预期没有太大不同。他们提供两个取代左右心室心室的迷你平行高压釜系统。喂养它们的两个泵，双电源分开，直到叶轮o，从而使吸力和输送中的静液压推力平衡，使右侧的迷你高压灭菌器中的全身循环中获得血液，右侧是从肺部的肺中传来的，绕过压缩的气压。该系统的工作原理是因为迷你高压灭菌器以相同的瞬间射出的血液数量，其血液的数量与进入的血液相等，这是由于体体无法穿透的，通过用作连接到直流电机的涡轮机的微型泵。泵电动机花费的能量约为发电机产生的能量的十分之一。这使我们能够拥有足够的能量来产生自动策略所需的压缩空气和电子控制单元的管理，该单元具有三个字的语音命令：“休息，正常，快速”管理流程