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太阳能家居系统设计的环境和经济最佳设计：合并
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CRISPR/CAS9介导的HOS1敲除揭示其在拟南芥中次生代谢调节中的作用 智能家居电源管理算法，用电动汽车和光伏面板“ 2279 全基因组识别和分析胡椒（Capsicum annuum L.）中高度特定的CRISPR/CAS9编辑位点 量子力学的经典本体论的末尾？ 基于同步辐射的电池材料表征 胰岛素ICODEC周刊：类型2 ... 的基础胰岛素类似物 使用DNA编码的图书馆技术和机器学习增强化学空间 靶向肿瘤抗性机制
摘要：在拟南芥中，含环的E3泛素连接酶高表达的高响应基因1（HOS1）是冷信号传导的主要调节剂。在这项研究中，进行了第一个外显子中HOS1基因的CRISPR/CAS9介导的靶向诱变。DNA测序表明，由HOS1的基因组编辑引入的固定插入导致出现过早的停止密码子，从而破坏了开放的阅读框架。将获得的HOS1 CAS9突变植物与SALK T-DNA插入突变体（HOS1-3线）进行了比较，就其对非生物胁迫的耐受性，二级代谢产物的积累和参与这些过程的基因表达水平的积累而言。在暴露于冷应激后，在HOS1-3和HOS1 Cas9植物中都观察到了冷响应基因的耐受性和表达。HOS1突变会导致转化细胞中植物甲状腺素合成的变化。葡萄糖醇（GSL）的含量被1.5次下调，而转基因植物中氟乙醇糖苷的上调为1.2至4.2倍。还改变了拟南芥中次级代谢的相应MYB和BHLH转录因子的转录物丰度。我们的数据表明，HOS1调节的下游信号传导与植物甲壳虫生物合成之间存在关系。
智能家居电源管理算法，用电动汽车和光伏面板“ 2279
CRISPR/CAS9系统是一种有效的基因组编辑工具，具有简单性和高效率的优势。全基因组识别和编辑位点的特异性分析是减轻CRISPR/CAS9脱靶效应风险的有效方法，并且已在几种植物物种中应用，但尚未在胡椒中报道。在本研究中，我们首先根据“ Zunla-1”参考基因组确定了全基因组CRISPR/ CAS9编辑位点，然后通过全基因组比对评估了CRISPR/ CAS9编辑位点的特异性。结果表明，总共有603,202,314个CRISPR/CAS9编辑站点，包括229,909,837（〜38.11％）NGG-PAM站点和373,292,477（〜61.89％）NAG-PAM位点，在Pepper Genome中可检测到荷兰nag-pam站点的表现，并具有共制的表现。通过全基因组比对分析鉴定出29,623,855个高度特异性的NGG-PAM位点。有26,699,38（〜90.13％）位于基因间区域的高度特异性NGG-PAM位点，这是基因区域数量的9.13倍，但遗传区域的平均密度高于基因间区域的平均密度。更重要的是，在35,336个注释的基因中，有34,251（〜96.93％）在其前exon中表现出至少一个高度高度的NGG-PAM位点，90.50％的注释基因中的90.50％至少表现出了至少4个高度特定的NGG PAM位点，并表明了这一非常具体的CRIS/CASS 9编辑，并在其中编辑了这一编辑。有利于CRISPR/cas9在胡椒中的脱靶效应最小化。
智能家居的可迁移强化学习
为了充分利用需求侧大量未开发的资源，智能家居技术在解决智能电网“最后一英里”问题中发挥着至关重要的作用。强化学习 (RL) 在解决许多连续决策问题方面表现出色，是智能家居控制的绝佳候选。例如，许多研究已经开始研究动态定价方案下的家电调度问题。基于这些，本研究旨在提供一种经济实惠的解决方案，以鼓励更高的智能家居采用率。具体来说，我们研究将迁移学习 (TL) 与 RL 相结合，以降低最佳 RL 控制策略的训练成本。给定基准住宅的最佳策略，TL 可以启动针对具有不同家电和用户偏好的新住宅的策略的 RL 训练。模拟结果表明，通过利用 TL，RL 训练收敛速度更快，并且对于与基准住宅相似的新住宅，所需的计算时间要少得多。总之，本研究提出了一种经济有效的方法来大规模训练家庭 RL 控制策略，最终降低控制器的实施成本，提高 RL 控制器的采用率，并使更多家庭实现电网互动。
阳光 - 宜家家居太阳能简介
• 宜家澳大利亚将加入瑞士、荷兰、波兰、比利时、意大利、瑞典和德国等 7 个提供完整家用太阳能系统的市场，目标是到 2025 年在 Ingka 所有 30 个市场提供家用太阳能产品。 • 澳大利亚将分批推出，目标是在 2020 年，所有位于宜家所在州和地区的宜家商店 100 公里范围内的宜家客户都可以使用 SOLSTRÅLE。 • 在宜家，我们致力于通过与 Solargain 合作提供独家家用太阳能产品，降低购买家用可再生能源解决方案的门槛并简化流程。 • 每个拥有屋顶并消耗能源的人都是潜在的 SOLSTRÅLE 客户。通过选择宜家认可的可再生能源解决方案，消费者将能够在家中过上更可持续的生活。 • 为了尽可能降低价格，目前该优惠不适用于距离宜家商店较远的客户。从长远来看，我们希望找到机会将产品配送到更多地区。我们鼓励居住在我们当前覆盖范围之外的客户通过我们的网站表达他们的兴趣。
太阳能智能家居的随机运行
摘要：本研究开发了一种混合整数线性规划 (MILP) 模型，用于智能建筑的最优随机运行调度。本研究的目的是将电力需求与间歇性太阳能可再生资源状况相匹配，并最大限度地降低能源成本。该模型的主要贡献是通过考虑热水、供暖和通风负荷等详细负荷类型来解决智能建筑热负荷的不确定性。在智能电网中，建筑不再是被动消费者。它们是可控负荷，可用于需求侧能源管理。智能家居作为物联网 (IoT) 的一个领域，使建筑的能源系统能够作为智能电网中的主动负荷运行。所提出的公式被设计为 24 小时范围内的随机 MILP 模型，以最大限度地降低总能源成本。在本研究中，蒙特卡罗模拟技术用于为两个环境因素生成 1000 个随机场景：室外温度和太阳辐射。因此，在所提出的模型中，热负荷、光伏板输出功率、太阳能集热器发电量和电力负荷成为随机参数。所提出的模型可节省 20% 的能源成本，并将峰值电力需求从 7.6 KWh 降低到 4.2 KWh。
智能家居能源管理系统 - 回顾
摘要 智能电网为满足不断增长的能源行业的高能源需求提供了新的机会和技术。总能源需求的三分之一来自住宅部门。该领域的一个新前沿是为未来智能家居设计的能源管理系统。智能家居是一种能够自行决定、控制和优化设备运行的家居，尽量减少主人（人类）的干扰。智能家居成功发展的主要因素之一是其管理能源资源（包括发电和储存）的能力。本文详细回顾了最近的智能家居能源管理出版物。本文还详细阐述了智能家居能源管理过程中使用的不同需求响应策略和考虑的各种设备以及可再生能源发电和插电式电动汽车 (EV)。文献根据影响智能家居性能的各种因素（如关税、储存、交易、监控等）进行分类。这些因素被提及、讨论和分析。还调查了智能家居能源管理模型中涉及的目标函数、约束和通信模型。
