XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学习曲线
清洁能源技术的成本动态
摘要全球脱碳过程的速度被认为取决于清洁能源技术的成本提高速度，特别是可再生能源和能源存储。本文采用了赖特（Wright）的经典学习框架（1936），该框架预测，成本将降低，这是过去部署累计量的函数。我们首先检查了太阳能光伏模块，风力涡轮机和电解质的学习曲线。这些估计值然后成为估计生成相应清洁能量的生命周期成本动力学的基础，即太阳能和风能以及氢的电力。我们的计算指出了显着且持续的学习曲线，在某些情况下，这比传统的80％学习曲线的成本下降要快得多。最后，我们认为，观察到的个体清洁能源技术的学习曲线在推进向脱碳能量经济的过渡方面相互加强。
电网检修采用主动、高速...
ARPA-E 资助变革性科学和技术解决方案的研究和开发，以解决该部门的能源和环境任务。该机构专注于那些可以在规定时间内通过适度投资而得到有意义发展的技术，以促进从科学发现到早期技术的转化。有关 ARPA-E、其计划和当前支持的研究项目的最新新闻和信息，请参阅：http://arpa-e.energy.gov/ 。 ARPA-E 资助变革性研究。现有的能源技术通常在既定的“学习曲线”上发展，其中技术的改进和随着制造和分销的发展而产生的规模经济逐渐推动了成本/性能指标的改进。技术的持续改进对于其商业部署的增加非常重要，并且是私营部门或 DOE 内应用技术办公室的重点。相比之下，ARPA-E 支持变革性研究，这种研究有可能创造全新的学习曲线。 ARPA-E 技术项目通常以远高于现有技术水平的成本/性能估算开始。鉴于这些项目固有的高风险，许多项目将无法取得进展，但有些项目可能会成功生成新的学习曲线，其预计成本/性能指标明显优于现有技术
讲座 6. 工程设计中的人为因素
• 提高生产力 • 提高安全性 • 提高舒适度 • 提高满意度 • 减少错误 • 减轻疲劳 • 缩短学习曲线 • 满足用户的需求和愿望 • 对产品的积极看法
激励新一代创新者发挥影响力
部署先进的能源技术。” ARPA-E 依据其授权法规（42 USC § 16538）发布了此资助机会公告 (FOA)。FOA 以及根据此 FOA 达成的任何合作协议或赠款均受 2 CFR 第 200 部分及 2 CFR 第 910 部分补充规定约束。 ARPA-E 资助变革性科学和技术解决方案的研究和开发，以完成该部门的能源和环境使命。该机构专注于那些可以在一段特定时间内通过适度投资而得到有意义推进的技术，以促进从科学发现到早期技术的转化。有关 ARPA-E、其计划和当前支持的研究项目的最新新闻和信息，请访问：http://arpa-e.energy.gov/。 ARPA-E 资助变革性研究。现有的能源技术通常沿着既定的“学习曲线”发展，其中技术的改进和随着制造和分销的发展而产生的规模经济逐步推动了成本/性能指标的改进。技术的这种持续改进对于其商业部署的增加至关重要，并且恰好是私营部门或 DOE 内应用技术办公室的重点。相比之下，ARPA-E 支持变革性研究，这种研究有可能创造全新的学习曲线。ARPA-E 技术项目通常以远高于现有技术水平的成本/性能估算开始。鉴于这些项目固有的高风险，许多项目将无法取得进展，但有些项目可能会成功生成新的学习曲线，其预计的成本/性能指标明显优于现有技术。
在腹腔镜培训中使用触觉反馈与盒子培训师（BT）比较虚拟现实（VR）模拟器的学习成果：系统的RE
在2023年12月至2024年4月的系统审查和荟萃分析的首选报告项目之后，进行了系统的审查和荟萃分析。研究数据库，例如PubMed，Embase，Cinahl和Web of Science，寻找随机对照试验（RCT），将VR模拟器与触觉反馈与BT与培训医学生的BT进行比较。七个RCT符合纳入标准，荟萃分析中包括四个RCT。主要结果是学习曲线和学习效果，而次要结果包括技能转移到手术环境。评论分析了整个研究中125名参与者的数据。的结果表明，BTS表现出优异的学习曲线，参与者比使用VR的学习速度更快。两个模拟器都显示出显着的学习效果。但是，BTS在更多的性能参数上取得了更大的改进。关于技能转移到手术环境，两组之间没有显着差异，这两种方法都有效地支持了手术技能转移。总体而言，BT具有更有效的学习曲线，并且在技能掌握方面的表现略有更好。虽然带有触觉反馈的VR提供了增强的现实主义，但它并未完全复制BT提供的自然触觉反馈。需要进一步的研究来改善VR触觉反馈及其在培训计划中的整合以增强学习成果。
在能量系统优化中应用内源性学习模型
摘要：基于化石燃料的常规能源生产会导致造成全球变暖的排放。对于零排放能源系统的成本优势过渡需要准确的能源系统模型，这是一项努力，需要通过技术学习效应进行有条理地建模成本降低。在这篇综述中，我们总结了通过学习曲线对技术学习建模和相关成本降低的共同方法。接下来是一项文献调查，以发现对未来能源系统建模所需的相关低碳技术的学习率。重点是（i）在氢生产技术中学习效应以及（ii）内源性学习在能量系统模型中的应用。最后，我们讨论了典型学习曲线和可能的补救措施的方法论缺陷。我们的主要结果之一是可以在能源系统模型中应用的学习率的最新概述。
标准化测试结果的计算
在解释候选主动监控控制图时，还必须考虑其他一些因素。一个非常重要的因素是发动机油添加剂包开发的“学习曲线”效应。如前所述，用于生成候选 EWMA 图表的“目标结果”是根据测试首次被美国化学理事会行为准则接受时的候选油性能生成的候选真实性能估计值。由于当时许多测试都是新开发的，因此行业几乎没有时间确定通过测试所需的化学成分；因此，预计候选油的性能会更低或更差。由于在后续测试中确定了所需的化学成分（“学习曲线”效应），预计候选油的平均性能将向更高的性能发展。因此，将后续结果与初始目标进行比较可能会导致错误的结论，即测试运行得温和，而测试的严格程度实际上已经达到目标。
研究：平准化电力成本 - 可再生能源技术
图 2：基于学习曲线对德国 2045 年可再生能源技术和不带热提取的燃气或氢能发电厂的 LCOE 的预测。计算参数列于表 1 至表 6。LCOE 值在每种情况下均指参考年份的新工厂。