引用Lai,Adrian K M,Dick,Taylor J M,Biewener,Andrew A和Wakeling,JamesM。皇家学会界面杂志18,第1期。174(2021):20200765。
摘要背景:精准癌症药物 (PCM) 通常用于昂贵且通常疗效一般的超说明书治疗,使用与终末期癌症肿瘤基因组相匹配的药物,这给医疗资源带来了挑战。我们将 MetAction PCM 研究的健康影响、成本和成本效益与两项外部随机对照试验中接受最佳支持治疗 (BSC) 的对照人群的相应数据进行了比较。方法:我们设计了三个分区生存模型来评估医疗保健成本和质量调整生命年 (QALY) 作为主要结果。成本效益计算为 PCM 相对于 BSC 的增量成本效益比 (ICER),年度支付意愿 (WTP) 阈值为 56,384 欧元(605,000 挪威克朗)。单向和概率敏感性分析解决了不确定性。结果:我们估计了 MetAction 患者的总医疗成本(与下一代测序 (NGS) 设备和人员工资、针对可操作肿瘤目标的患者的分子匹配药物以及对响应患者的随访有关)和健康结果,以及 BSC 病例的成本(与估计住院有关)和结果。增量 QALY 的 ICER 是 WTP 阈值的两倍或更多,并且对 NGS 程序的成本降低相对不敏感,而降低药物价格将对具有成本效益的 PCM 策略做出重大贡献。结论:模型表明,PCM 的高 ICER 是由 NGS 诊断和分子匹配药物的成本驱动的,该策略很可能具有成本效益,不受 WTP 限制的影响。将药物费用减少到标价的一半可能会导致 ICER 达到 WTP 阈值。这可以激励公私合作伙伴关系分担 PCM 中的药物成本,目前正在进行的欧洲举措就是一个例子。
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用,并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而,历史经验表明,如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施,可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理,所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此,我们开发了一个基于代理的模型,使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策,以及技术价格的演变。我们的结果表明,受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外,我们的分析表明,所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布,并确定政策设计的权衡,为未来部署政策的设计得出相关启示。
本研究调查了决定欧洲低成本供应氢气能力的四个因素:氢气需求规模、投资大规模氢气储存的可能性、耗氢行业的工艺灵活性以及氢气需求产生的地理区域。通过将成本最小化电力系统投资模型 eNODE 应用于 0 – 2,500 TWh H2 范围内的氢气需求水平,研究了氢气需求对未来欧洲零排放电力系统的影响。研究发现,假设风能和太阳能发电的扩张不会因社会接受度不足而受到阻碍,未来欧洲大部分氢气需求可以通过 VRE 以经济有效的方式满足,成本约为 60 – 70 欧元/兆瓦时 H2(2.0 – 2.3 欧元/千克 H2)。如果将氢气消耗战略性地定位在风能和太阳能发电条件良好且电力需求低的地区,欧洲的氢气成本可降低约 10 欧元/兆瓦时 H2。氢气消耗的完全时间灵活性所带来的成本节约潜力比战略性氢气消耗本地化所带来的成本节约潜力高出 3 倍。随着氢气需求量相对于传统电力需求和可用的 VRE 资源的增加,每公斤氢气的成本增加,灵活性的价值降低。因此,通过为氢气消费者实施效率和灵活性措施以及提高 VRE 的接受度,可以实现低成本氢气。
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
虽然 KCC 并不直接规划输电,但我们广泛参与 SPP 活动。这包括在区域州委员会 (委员 Andrew French) 和成本分配工作组 (前委员 Shari Feist Albrecht) 中保留堪萨斯州代表。 我们还监督和参与以下 SPP 利益相关者小组:市场工作组、区域关税工作组、供应充足性工作组、改进资源可用性工作组、运营可靠性工作组、区域分配审查工作组、综合规划流程工作组等。 KCC 确实根据 KSA 66-131 监管在堪萨斯州拥有和运营输电的证书的授予,并根据 KSA 66-1,177-KSA 66-1,180 监管输电线路的选址。
2田纳西州盖恩斯维尔,佛罗里达州盖恩斯维尔大学, 2植物科学(IBG-2),ForschungszentrumJülichGmbh,德国尤利希,德国尤利希,4,自然科学系4,麦格理大学,麦奎里大学,澳大利亚,新南威尔士州,新南威尔士州,新南威尔士州,纽约州,伊斯兰教少校,是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡,9个综合生物信号研究中心(CIBSS),德国弗莱堡大学,德国弗莱堡大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系102植物科学(IBG-2),ForschungszentrumJülichGmbh,德国尤利希,德国尤利希,4,自然科学系4,麦格理大学,麦奎里大学,澳大利亚,新南威尔士州,新南威尔士州,新南威尔士州,纽约州,伊斯兰教少校,是经济分析。 National Key Laboratory of Ef fi cient Plant Carbon Capturing, CAS Center for Excellence in Molecular Plant Sciences, Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China, 7 Queensland Alliance for Agriculture and Food Innovations, The University of Queensland, St Lucia, QLD, Australia, 8 Institute of Biology II, Faculty of Biology, University of Freiburg,德国弗莱堡,9个综合生物信号研究中心(CIBSS),德国弗莱堡大学,德国弗莱堡大学,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学戴维斯分校的植物科学系10
•الب萝卜•印度尼西亚巴哈萨•čeština•deutsch•español•français•français•한국어•intaliano•magyar•magyar•norsk•norsk•norsk•polski•polski•poluguês(brasil)(brasil) • 中文 ( 繁体 )
100% VRE 电网设计可行吗?詹姆斯·泰勒(2023 年 1 月 12 日更新 1)简介总理和能源部长确信,到 2050 年,澳大利亚需要 100% 可再生能源。事实上,目标是到 2030 年达到 82%——足够接近 100%。系统设计原则在我们了解如何实现这一目标之前,必须了解系统设计的一个关键原则:“高可靠性系统设计必须基于最坏情况,然后在顶部加入安全裕度,以防止系统能力可能下降。”这一原则在 AEMO 和 CSIRO 的报告中几乎完全不存在和忽略。相反,他们倾向于使用平均条件,完全不考虑最坏情况的现实,并希望一切都会好起来。在现实世界的专业工程中,无论是商用喷气式飞机、桥梁还是建筑物,生命都取决于这一点。如果做错了,会受到严厉的惩罚。必须要问的问题是:更多的电池能否挽救 AEMO 灾难性的 2030 计划?基本情况是,NEM 向客户提供电力,而电池储存能量,这只是电力 x 时间。此外,将电能转换为电化学能然后再转换回电网电力的过程效率为 80-90%,这意味着高达 20% 的输入功率被浪费为热量。电网电池有两个参数:存储能量容量 (MWh) 和最大功率输出 (MW) – 通常在 1 - 2 小时的最小放电期内。(较高功率下较短的放电可能会损坏电池。)电池可以在较长时间内提供较低的功率输出,直至其存储能量的极限。最坏的情况是什么?有五种。1 NEM 必须在最大需求时可靠地向客户提供电力。AEMO 的 ESOO(2022 年 8 月)以超额概率 (POE) 的形式说明了 2030 年的最大功率。
● 提高概念理解。● 对学区 LRC 产生积极影响。● 让学生为专业技术写作做好更多准备。● 让学生为上大学做好更多准备,减少补习课程的需求。● 提高批判性思维能力。● 提高学生对 ACT 的准备程度。