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*当前的修订包括为了使指南与2019/6条第4条（EU）提供的新定义和术语保持一致。尤其是该指南与“预防”和“地球运动”的定义保持一致，以及在第107（3）条和监管（EU）2019/6条第107（3）和第107（4）条中负责使用抗菌剂的规定。对适用的立法和其他科学指南的引用也已更新。
电池隔板系统的设计和杂交，以提高MATLAB SIMULINK的能源效率
摘要。本研究重点是使用MATLAB Simulink与电池的超级电容器（SC）的建模，模拟和杂交。混合系统旨在改善能源输送，减少电荷 - 放电周期并延长电池的寿命。该方法涉及在MATLAB SIMULINK环境中创建SC和电池的详细模拟模型。在不同的负载条件下分析了系统的行为，以评估其在能源存储和功率传递方面的性能。该混合动力系统显示出有望在电动汽车，可再生能源存储和其他高需求应用中使用的潜力。总而言之，SC与电池的杂交增强了能源管理系统，为改善现代储能技术的寿命和性能提供了可行的解决方案。建议使用MATLAB Simulink进行进一步的研究以优化电池。
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
渔业和水产养殖能源效率创新基金...
对公平，多样性，包容性和可及性（EDIA）的有意义的行动是新斯科舍省政府中的优先事项，以确保我们的劳动力，我们的计划和服务代表了我们服务的多元化公众。渔业和水产养殖部致力于倡导一个更具包容性，多样性，公平和易于获得的工作场所，并支持我们渔业和水产养殖部门的包容，多样性，公平和可及性。FAEEIF申请人被要求描述如何将Edia Lens应用于其工作和拟议项目的交付。
渔业和水产养殖能源效率创新基金
请回答以下问题是或否。请注意，您的答案可能会影响您申请的结果，FAEEIF委员会可能会使用与项目相关的任何风险。错误的声明可能会在FAEEIF委员会的酌情决定下导致项目取消资格。请注意，本节中的“申请人”是指申请人组织，任何相关的母公司或子公司，申请人组织内领导或所有权的任何个人以及该项目的任何合作者，顾问，供应商或承包商。
拉丁美洲和加勒比地区的再分配和（低）效率的政治经济学
出版品目数据由美洲开发银行 Felipe Herrera 图书馆提供 Guizzo, Matías。拉丁美洲和加勒比地区的再分配和（低）效率政治经济学 / Matias Guizzo Altube, Carlos Scartascini, Mariano Tommasi。p. cm。—（IDB 工作论文系列；1527）包括参考书目。1. 收入分配 - 拉丁美洲。2. 收入分配 - 加勒比地区。3. 贫困 - 拉丁美洲。4. 贫困 - 加勒比地区。5. 公平 - 拉丁美洲。6. 公平 - 加勒比地区。7. 经济政策。I. Scartascini, Carlos G.，1971- II. Tommasi, Mariano，1964-。III. 美洲开发银行。部门和知识副总裁。IV. 美洲开发银行。研究部和首席经济学家。V. 标题。VI. 系列。IDB-WP-1527
提高太阳能光伏效率和政策整合
摘要对可持续能源的过渡需要不断改进太阳能光伏（PV）技术，以提高效率，可靠性和可伸缩性。最大功率点跟踪（MPPT）算法通过动态调整操作参数以最大化能量产量来优化PV系统性能，在优化PV系统性能方面起关键作用。但是，传统的MPPT技术通常无法对快速环境波动有效响应，从而导致能源损失。本研究提出了一种创新的MPPT优化制造方法，该方法整合了高级半导体材料，智能电力电子和AI驱动的预测算法。此外，该研究强调了将这些技术进步与强大的政策框架保持一致的重要性，从而促进网格整合，经济激励和对高效太阳能PV部署的监管支持。使用叙事综述方法，本文综合了PV制造，AI增强MPPT系统和能源政策的最新进展。这些发现突出了将下一代PV技术与自适应MPPT机制相结合的协同影响，这证明了它们有可能显着提高能量转化效率和网格弹性的潜力。该研究得出结论，结合技术创新和政策支持的整体方法对于实现可持续且经济上可行的太阳能过渡至关重要。关键字：MPPT，优化的制造，太阳能光伏，政策，可持续能源
e 2 CB2Former：CB2受体配体活性预测的效率和可解释的变压器
摘要 - CB2受体配体活性的准确预测是针对该受体的药物发现的关键，这与炎症，疼痛管理和神经退行性疾病有关。尽管传统的机器学习和深度学习技术已经显示出希望，但其有限的解释性仍然是理性药物设计的重要障碍。在这项工作中，我们介绍了CB2Former，该框架将图形卷积网络（GCN）与变压器体系结构相结合以预测CB2受体配体活动。通过利用变压器的自我发项机制以及GCN的结构学习能力，CB2Former不仅增强了预测性能，而且还提供了对受体活性基础分子特征的见解。我们针对各种基线模型进行基准测试，包括随机森林，支持矢量机，最近的邻居，梯度增强，极端梯度增强，多层感知器，卷积神经网络和重复的神经网络，并以0.685的0.685和0.685和0.67的0.67和0.67 and and and and and and and and and and and and and and and and 0.675，并表现出优势。此外，注意力重量分析揭示了影响CB2受体活动的关键分子子结构，强调了该模型作为可解释的AI的潜力。这种指出关键分子基序的能力可以简化虚拟筛选，指导铅优化和加快治疗性发育。总的来说，我们的结果展示了先进的AI方法（例如CB2Former）在提供准确的预测和可操作的分子见解方面的变革潜力，从而促进了药物发现中的跨学科合作和创新。
使用密码学提高算法效率
加密原始图已用于各种非晶体目标，例如消除或降低随机性和相互作用。我们展示了如何使用密码学来改善解决计算问题的时间复杂性。特别是，我们表明，在标准的加密假设下，我们可以在保持正确性的同时设计比现有算法更快的算法。作为混凝土演示，我们构建了具有以下属性的陷阱矩阵的分布：（a）计算有限的对手无法将随机矩阵与从此分布中绘制的一个分布区分出一个随机矩阵，并且（b）给出了一个秘密键，我们可以将n×n matrix与接近近距离的矢量相乘。我们提供了过度有限的领域和真实的结构。这可以实现广泛的加速技术：任何依赖于随机矩阵的算法（例如那些使用降低维度降低的概念）的算法，可以用我们的分布中的矩阵代替它，从而实现计算加速，同时保持正确性。
能源效率和需求分子
在2025年1月18日，波多黎各圣胡安。我们在此证明我们使用该能源局的电子申请系统提出了这项动议，并将发送该动议的电子副本，请通过hrivera@jrsp.pr.gov发送独立的消费者保护办公室； prepa in arivera@gmlex.net;和mvalle@gmlex.net; and agraitfe@agraitlawpr.com , info@sesapr.org , bfrench@veic.org , evand@sunrun.com , jordgraham@tesla.com , forest@cleanenergy.org , customerservice@sunnova.com , javrua@sesapr.org , pjcleanenergy@gmail.com , and mrios@arroyorioslaw.com .