1 南济州 CC 158 54 2 南济州 GT 106 37 3 南济州 TP1 94 50 4 南济州 TP2 95 50 5 济州 TP1 75 42 6 济州 TP2 74 42 7 济州 LNGCC1 123 78 8 济州 LNGCC2 124 78 9 济州 LNG GT1 82 48 10 济州 LNG GT2 82 48 11 翰林 GT 75 27 12 翰林 CC 109 41 13 济州 DP1 39 26 14 济州 DP2 39 26 15 HVDC#1(海南) 150 - 16 HVDC#2(珍岛) 200 - 17 HVDC#3(莞岛) 200 - 18 太阳能光伏 1011 - 19 风能 752 -
交易所在济州岛的 BESS 项目 2024 年 6 月 17 日——包括 Equis Development Pte 在内的投资者财团。亚太地区领先的可再生能源和环境基础设施开发商 Ltd.(“Equis”)与韩国电力公司和韩国电力交易所签署了一项为期 15 年的容量承购协议,在韩国济州岛建设一个 140MWh 长时电池储能系统(“BESS”)项目(“项目”)。该项目预计将于 2024 年下半年开始建设,并于 2025 年第二季度投入运营。根据韩国贸易、工业和能源部(“MOTIE”)于 2023 年 1 月发布的《第十个长期电力供需基本计划》(“第十个计划”),韩国政府从济州岛开始引入了一个新的 BESS 集中式承购市场。由 Equis、韩国东西电力、济州能源公司和 LG Energy Solution 组成的财团在首次拍卖中获胜,并于 2023 年 11 月获得了该岛东部地区的全部产能。该项目的合同容量为 140MWh,将成为济州最大的单个 BESS 项目,也是新创建的容量市场结构下的第一个此类项目。“作为首次容量承购拍卖的赢家,该项目有望在加强济州岛电网稳定性方面发挥重要作用,”Equis 董事总经理兼韩国地区负责人 Sung Woo Yang 表示。“我们很高兴能参与韩国 BESS 行业发展的这一里程碑项目,并期待未来显著的市场增长前景。“我们正在积极为即将到来的大陆拍卖做准备,并相信到 2030 年,我们可以在韩国建立一个 5GWh 的 BESS 组合,”他表示。济州拍卖预计将成为韩国重要 BESS 行业形成的开端。第十个五年计划还包括将 BESS 承购市场扩展到韩国大陆的计划,指出到 2036 年,预计需要 125GWh 来支持不断增长的可再生能源目标。MOTIE 随后宣布了初步路线图,到 2030 年拍卖 3.66GW 的容量,重点是全罗南北两省。Equis 估计,仅到 2030 年的初步计划就将代表一个价值约 20 亿美元的市场。Equis 成功地利用了其在韩国广泛的 BESS 业绩记录,曾在仁川和浦项拥有并运营一个 207MWh 的调峰 BESS 项目,这是当时韩国最大的项目,目前还在新安县运营一个 75MWh 的太阳能连接 BESS 项目。
1 锡瓦斯科技大学农业科学与技术学院,锡瓦斯,土耳其,2 丘库罗瓦大学农业学院大田作物系,阿达纳,土耳其,3 东地中海农业研究所,阿达纳,土耳其,4 国际半干旱热带作物研究所,海得拉巴,特伦甘纳邦,印度,5 西开普大学生物技术系植物抗逆实验室,贝尔维尔,南非,6 西开普大学 DSI-NRF 食品安全卓越中心,贝尔维尔,南非,7 济州国立大学植物资源与环境系,济州,韩国,8 托木斯克国立大学高级工程学院(农业生物技术),托木斯克,俄罗斯,9 克尔克孜尔·埃夫兰大学 Ziraat Fakultesi Tarla Bitkileri Bolumu,克尔克孜尔·埃夫兰大学 Ziraat Fakultesi Tarla Bitkileri Bolumu,土耳其,10 韩国济州国立大学亚热带园艺研究所
1 NFC 工程技术学院电气工程系,巴基斯坦木尔坦 60000;2k18mele3@nfciet.edu.pk(TN);safdar.raza@nfciet.edu.pk(SR)2 巴哈乌丁扎卡里亚大学电气工程系,巴基斯坦木尔坦 60000;mabrar@bzu.edu.pk 3 旁遮普天津理工大学电气工程技术系,巴基斯坦拉合尔 54770;abdul.muqeet@ptut.edu.pk 4 济州国立大学电子工程系,韩国济州岛 63243 5 济州国立大学计算机工程系,韩国济州岛 63243; faizaqayyum@jejunu.ac.kr 6 斯法克斯大学斯法克斯国家工程师学院 CES 实验室,斯法克斯 3038,突尼斯 7 塔伊夫大学计算机与信息技术学院计算机工程系,塔伊夫 21944,沙特阿拉伯;falasser@tu.edu.sa 8 蒙克顿大学工程学院,加拿大新不伦瑞克省蒙克顿 E1A3E9;Habib.Hamam@umoncton.ca * 通信地址:harunjamil@stu.jejunu.ac.kr (HJ);omar.cheikhrouhou@isetsf.rnu.tn (OC) † 这些作者对本文的贡献相同。
1 韩国首尔顺天乡大学医学院消化系统研究所消化系统疾病中心内科,2 韩国清州忠北国立大学电子工程系,3 韩国高阳东国大学医学院一山医院内科消化内科分部,4 韩国清州忠北国立大学医学院内科,5 韩国济州岛济州国立大学医学院内科,6 韩国首尔首尔市首尔国立大学波拉梅医疗中心内科,7 韩国大田忠南国立大学医学院内科消化内科和肝病内科,8 韩国大邱庆北国立大学医院内科消化内科和肝病内科
韩国交通部昨天表示,济州航空坠毁客机的黑匣子在事故发生前四分钟停止录音,该客机共造成 179 人遇难。12 月 29 日,这架波音 737-800 客机载着 181 名乘客和机组人员从泰国飞往韩国务安,机腹降落在务安机场,撞上混凝土护栏后爆炸成火球。这是韩国历史上最严重的航空灾难。“分析显示,在飞机与航向仪相撞前四分钟,CVR 和 FDR 数据均未记录,”交通部在一份声明中提到这两台录音设备时表示。定位器是跑道末端的一道屏障,有助于飞机着陆,并被认为加剧了坠机的严重性。韩国当局认为受损的飞行数据记录器无法恢复以提取数据,并将其送往美国国家运输安全委员会实验室进行分析。但看起来这些盒子
北卡罗来纳州是美国发展最快的州之一。过去十年,该州实现了前所未有的增长,增加了近 90 万居民,以 1040 万人口的成绩成为美国第九大人口州。推动人口急剧增长的是北卡罗来纳州多元化的经济,包括农业、医疗保健、清洁技术、制造业、金融科技和 IT/IoT。仅北卡罗来纳州的科技行业在过去 5 年中就增长了 22%,目前从业人员超过 266,000 人。北卡罗来纳州蓬勃发展的商业环境加上全国最低的企业税率(2.5%)推动了该州的发展,并为北卡罗来纳州 2018 年的 GDP 做出了贡献,该州目前超过 5660 亿美元。目前,北卡罗来纳州是美国第 11 大经济州,如果该州是一个国家,它将被列为世界前 30 个经济体之一。
SUMMA 基金会由已故的 Carl E. Baum 博士于 1973 年创立,是一家注册的慈善组织,旨在促进高功率电磁学 (HPEM)(也称为 HPRF)领域的科学和教育活动。HPEM 领域源于对高空电磁脉冲 (EMP) 的研究,并发展为研究超宽带 (UWB) 辐射源(现称为中波段辐射)和窄带高功率微波 (HPM) 辐射源(现称为低波段辐射)。如今,该领域包括故意电磁干扰 (IEMI) 源,这对民用基础设施以及各国军队都构成了威胁。SUMMA 基金会于 1973 年首次赞助核 EMP (NEM) 会议,该会议于 1978 年成为两年一次的会议。1994 年,会议在欧洲(法国波尔多)举行,并被命名为 EUROEM。1996 年,会议返回北美,并将其名称从 NEM 更改为 AMEREM。2015 年,该会议在亚洲(韩国济州)举行,并被命名为 ASIAEM。2022 年,在 COVID 大流行之后,会议在阿联酋阿布扎比举行,并被命名为 GLOBALEM。所有后续会议都将被命名为 GLOBALEM,其中 GLOBALEM 2024 将于 2024 年 7 月 14 日至 19 日在美国德克萨斯州奥斯汀举行,由 ETS-Lindgren 主办,后续会议将每两年举行一次。本次演讲将介绍 SUMMA 基金会在国际上倡导 HPRF 研究的活动。此外,本次演讲还将讨论 SUMMA 基金会的工作与 HPRF 发展之间的协同作用。
近年来,人工智能已用于生成大量高质量数据,如图像、音乐和视频。由于不同机器学习技术(如人工神经网络)性能的提高,如此大量的合成数据得以生成。考虑到人们对这一领域的兴趣日益浓厚,最近提出了用于自动数据生成和增强的新技术。例如,生成对抗网络 (GAN) 及其变体是当今该研究领域的流行技术。合成数据的创建也是通过基于进化的技术实现的,例如在多媒体工件创建的背景下。本社论总结了在特刊 (SI)“人工智能中的生成模型及其应用”背景下发表的研究论文。本期特刊由两位客座编辑负责:来自里斯本新大学(葡萄牙)的 Mauro Castelli 和来自的里雅斯特大学(意大利)的 Luca Manzoni。该特刊旨在收集人工智能生成模型领域的新贡献,重点关注它们在解决不同领域复杂的现实问题中的应用。在第一篇论文“Daydriex:将夜间场景转化为夜间日间驾驶体验” [ 1 ] 中,作者提出了一种处理流程,以生成专注于道路视图的增强型日间转换。关键思想是使用与街景服务输入图像相对应的现有日间图像来补充输入图像帧中暗区的缺失信息。第二篇论文“Fake It Till You Make It:有效合成数据生成指南” [ 2 ] 涉及对各种合成数据生成方法的评估。更详细地讲,作者研究了 (i) 数据预处理对生成的合成数据效用的影响,(ii) 在生成监督机器学习模型时是否应对合成数据集进行调整,(iii) 共享初步机器学习结果是否可以改进合成数据模型,以及 (iv) 一种效用度量(倾向得分)是否可以预测在现实生活中使用合成数据生成的机器学习模型的准确性。作者进行的分析有助于定义一些在生成和使用合成数据时应遵循的最佳策略指南。在第三篇投稿“使用多重插补集成和生成对抗网络生成济州传统饮料 Shindari 的合成发酵数据” [ 3 ] 中,作者提出了一个模型,该模型以 Shindari(一种传统的韩国饮料)的不完整表格发酵数据作为输入,并使用多重归纳集成 (MIE) 和生成对抗网络 (GAN) 来生成合成发酵数据,这些数据以后可用于预测和微生物腐败控制。为了生成合成数据,作者使用跳过连接重新建模了表格 GAN,并使用梯度惩罚调整了 Wasserstein GAN 的架构。最后,他们将所提模型的性能与其他归纳和集成模型进行了比较,证明了所提模型适合当前任务。在第四篇投稿“使用形式语法