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世界能源模型文档 - 网络
自1993年以来，国际能源机构（IEA）已使用世界能源模型（WEM）提供了中型至长期的能源预测。该模型是一个大规模仿真模型，旨在复制能源市场的运作方式，是用于生成世界能源前景（WEO）场景的详细部门和区域预测的主要工具。每年更新并开发了多年，该模型由三个主要模块组成：最终能源消耗（涵盖住宅，服务，农业，工业，行业，运输和非能量使用）；能源转化，包括发电和热量，炼油厂和其他转化，例如煤炭到液体或氢生产；和能源供应（石油，天然气和煤炭）。该模型的产出包括燃料，投资需求和成本，CO 2排放和最终用户价格的能源流。
有机分子晶体相变引起大极化和创纪录的储能性能
其中 P m 和 P r 分别为最大和剩余极化。虽然传统电容器的电压在放电时线性下降，但表现出极化跳跃的强非线性电容器可以保持其电压。这一特性可以简化从电容器提供恒定电压所需的电子设备。此外，反铁电体可以比线性电介质和铁电体更有效地以高密度存储能量。含铅反铁电体的性能尤其高，12-14 例如 (Pb,La)(Zr,Ti)O 3 (PLZT) 化合物，它已在直流链路电容器中得到商业应用。此外，广泛的研究已使无铅替代品的电存储性能得到显着改善。15-18 通过将这些反铁电体改性为弛豫剂，还可以实现超高能量存储。19-22
免疫调节蛋白CD200作为癌症治疗的潜在利润丰厚但难以捉摸的靶标
CD200是一种免疫调节的细胞表面配体，具有抑制CD200受体（CD200R）表达抗肿瘤免疫功能的能力，具有促成盈肿的凭证。CD200-CD200R轴在调节免疫抑制性肿瘤微环境中的这种确定作用已使CD200作为免疫检查点抑制治疗的候选靶标获得了越来越多的兴趣。然而，尽管CD200阻断抗体samalizumab仍处于临床测试的早期阶段，但最近出现了CD200促肿瘤作用的替代机制，这些机制超出了直接抑制抗肿瘤T细胞反应的直接延伸，并且可能不会易于CD200抗体封闭。在此，我们将总结肿瘤微环境中CD200表达和功能的当前理解，以及人类癌症中多种CD200机制的潜在中和的替代策略。
Hyd 将展示为未来城市：CM
首席部长 Revanth Reddy 强调 Telangana 是投资首选地，在全国范围内吸引了大量关注。他表示，该州良好的商业环境吸引了全球公司的大量投资。首席部长指示官员在全球平台上展示海得拉巴作为未来城市的潜力。Revanth 在其 Jubilee Hills 官邸举行的该州工业政策审查会议上发表讲话时表示，他相信政府的政策已使 Telangana 成为一个强劲的经济强国。“仅在第一年，我们政府的举措就使 Telangana 成为一个强大的经济实体，”他说。在 1 月 20 日至 22 日前往达沃斯参加世界经济论坛会议之前，Revanth 审查了过去一年投资和协议的进展情况。他询问了运营情况
射频识别 (RFID) 技术对医院供应链的影响：文献综述
供应成本占平均运营预算的三分之一以上，是医院的第二大支出。随着医院寻求降低这些成本，射频识别 (RFID) 技术应运而生。本研究回顾了现有文献，以评估 RFID 在医院供应链中实施的近期和潜在影响和方向，以确定当前采用的好处和障碍。研究结果表明，将 RFID 应用于医疗设备和用品跟踪已使医院的效率提高，成本降低，服务质量提高。RFID 技术可以通过提高跟踪和定位设备的能力以及监控防盗、配送管理和患者账单来降低成本、提高患者安全性并提高供应链管理效率。尽管医院供应链中正在持续实施 RFID，但广泛和快速采用的障碍包括总支出巨大、投资回报不明确以及与其他战略要务的竞争。
新颖的1、2、4-三唑衍生物作为...
在我们的研究中，有机衍生物被用作环保绿色抑制剂，以防止HNO 3 1 m中的Cu溶解。这项研究是使用化学方法（例如质量损失方法（ML），电型动力极化（PP）和阻抗（EIS）技术进行的。从这些方法中获得的结果表明，随着这些物质浓度的增加，抑制效率（％IE）提高并达到95.1％。这些衍生物在铜（CU）表面上的吸附用于解释抑制作用。根据极化曲线，抑制剂是混合的。发现这些衍生物遵循Langmuir的吸附等温线。已使用了几种表面检查方法（扫描电子显微镜（SEM），EDX和傅立叶变换红外光谱法（FT-IR）。发现所有这些使用的方法彼此一致。关键字：CU，HNO 3，1,2,4-三唑衍生物，SEM，FTIR。
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
用于药物研发的人工智能：我们到达了吗？
药物发现正在适应数据科学、信息学和人工智能 (AI) 等新技术，以加速有效治疗的开发，同时降低成本和减少动物实验。投资者、工业和学术科学家以及立法者的兴趣日益浓厚，这表明人工智能正在改变药物发现。成功的药物发现需要优化与药效学、药代动力学和临床结果相关的特性。本综述讨论了人工智能在药物发现的三大支柱中的应用：疾病、靶点和治疗方式，重点是小分子药物。生成化学、机器学习和多属性优化等人工智能技术已使多种化合物进入临床试验。科学界必须仔细审查已知信息以解决可重复性危机。只有在后期管道阶段有足够的基本事实和适当的人为干预的情况下，才能充分发挥人工智能在药物发现中的潜力。
